Dideli ar maži kalbos modeliai? Koks pasirinkimas yra idealus
Spartų natūralios kalbos apdorojimo srities vystymąsi rodo diskusijos dėl kalbos modelių tipų, t. y. dėl didelių kalbos modelių (LLM) ir mažų kalbos modelių (SLM). Organizacijoms ir mokslininkams gilinantis į natūralios kalbos apdorojimo galios panaudojimą įvairiems tikslams, jie susiduria su klausimu: Kurį iš jų pasirinkti? Dideli kalbos modeliai ar maži kalbos modeliai? Dėmesys sutelkiamas ne tik į modelio dydį ar našumą, jis taip pat apima ir patikimumą bei priskiriamas etiškumui. Taigi šiame straipsnyje aptariame dirbtinio intelekto kalbos modelius, pradedant dideliais kalbos modeliais ir baigiant mažais kalbos modeliais, ir tai, kurie savo našumu tinka jūsų tikslui.
Kas yra dideli kalbos modeliai?
Dideli kalbos modeliai – tai tie dirbtinio intelekto kalbos modeliai, kurie pasižymi plačiais daugialypiais parametrais, kurie preliminariai skaičiuojami milijardais arba trilijonais. Dėl šių verčių mazgai tampa skaitmeniniu algoritmo, skirto įvesties duomenims įgyvendinti ir išvesties duomenims gauti, atvaizdu. Išplėtus parametrų skaičių, modelis tampa sudėtingesnis ir tikslesnis. Dažniausiai dideli kalbos modeliai bus apmokyti naudojant dideles tekstinės informacijos duomenų bazes, dažnai gaunamas iš interneto, kurių visą ilgį ir plotį modeliai ras galimybę įsisavinti sudėtingas gramatines ir leksines natūralios kalbos struktūras. Viena iš tokių revoliucinių šių kalbos modelių savybių yra jų dydis. Tokie modeliai, kaip GPT-3, BERT ir T5, yra geriausiai žinomi dėl savo įtraukiančio pobūdžio.
Kas yra mažieji kalbos modeliai?
Mažiems kalbos modeliams dažnai būdingas mažas parametrų skaičius, paprastai nuo kelių milijonų iki kelių dešimčių milijonų. Šie parametrai yra skaičiai, kuriais grindžiama modelio vidinė kalba ir kurie ją palaiko įvesties apdorojimo ir išvesties generavimo procese. Modelio išraiškingumo ir sudėtingumo mažinimas esant mažesniems parametrams yra pagrindinė mažų kalbos modelių funkcija. Paprastai mažieji kalbos modeliai mokomi naudojant ribotus teksto duomenų rinkinius, kurių turinys yra labiau orientuotas į konkrečią sritį ar užduotis, o tai padeda greitai išmokti kontekstinių asociacijų ir kalbos modelių. Tokių kalbos modelių su maža erdve pavyzdžiai yra ALBERT, DistilBERT ir TinyBERT.
Dabar, kai jau žinome ir apie didelės kalbos, ir apie mažos kalbos modelius, gilinkimės į didelės kalbos ir mažos kalbos modelių privalumus ir trūkumus, kad suprastume, kuris iš jų yra tinkamiausias.
Didelių kalbos modelių privalumai
Dideli kalbos modeliai naudoja didelius duomenų kiekius, kad galėtų kruopščiau mokytis, ir jie tampa kur kas geresni kuriant sklandžius, nuoseklius ir kartu įvairius tekstus. Taip yra dėl to, kad jie neprilygstamai gerai supranta kalbinius modelius ir struktūras, gautus iš didžiulių duomenų kiekių
neuroniniai tinklai puikiai atlieka sudėtingas ir naujas užduotis, įskaitant sudėtingus teiginius ir tikslią klasifikaciją, kurių nepajėgia atlikti maži neuroniniai tinklai.
Dideli kalbos modeliai puikiai išnaudoja perkėlimo mokymosi ir kelių kartų mokymosi mechanizmus – jų jau turimos žinios padeda jiems automatiškai tinkamai prisitaikyti prie visiškai naujų užduočių ir sričių be jokio papildomo mokymo arba su nedideliu jo kiekiu.
Didelių kalbos modelių trūkumai
Dideli kalbos modeliai skiriasi nuo mažų kalbos modelių tuo, kad jiems reikia didesnių sąnaudų ir sudėtingesnio mokymo bei diegimo, o tai savo ruožtu gali padidinti išlaidas didesnei techninei ir programinei įrangai bei žmogiškiesiems ištekliams.
Be to, dideli kalbos modeliai greičiausiai gali padaryti daugiau klaidų ir naudoti neobjektyvias taisykles, o tai savo ruožtu lemia, kad tekstas bus neišsamus, praleistas ar net atsidurs vietoje, kuri gali būti pavojinga, ypač jei trūksta duomenų arba priežiūra yra paviršutiniška. Kita vertus, dideli kalbos modeliai pasižymi daug didesniu stabilumu.
Priešingai nei maži kalbos modeliai, dideli kalbos modeliai dėl daugybės paslėptų sluoksnių ir parametrų yra skaidrūs ir sunkiai suprantami net ekspertams ar naudotojams, todėl kyla tikrų iššūkių norint suvokti jų funkciją ir priimti sprendimus dėl jų rezultatų.
Mažų kalbos modelių privalumai
Maži kalbos modeliai yra palyginti nebrangus ir paprastas sprendimas, palyginti su brangiais ir sudėtingais didelių modelių procesais, todėl techninės ir programinės įrangos bei žmonių poreikiai yra gana maži.
Mažieji kalbos modeliai taip pat išsiskiria savo sukurtu ir didesniu patikimumu bei atsparumu, nes sukuria aiškesnį, tikslesnį ir saugesnį tekstą, ypač kai yra didelis duomenų kiekis ir priežiūra, ko negalima padaryti naudojant didelius kalbos modelius.
Kitaip nei dideli modeliai, kuriuose naudojama daug paslėptų sluoksnių ir parametrų įvairioms problemoms spręsti, mažuose modeliuose viskas paprasta, nes viskas susiveda į pagrindinius dalykus, todėl jie tampa skaidresni ir padeda geriau suprasti. Galiausiai, priešingai nei sudėtingesni dideli modeliai, jie tampa suprantamesni.
Mažų kalbos modelių trūkumai
Mažų kalbos modelių trūkumas yra tas, kad, palyginti su dideliais kalbos modeliais, jie sukuria tekstą, kuriam trūksta sklandumo, nuoseklumo ir įvairovės, nes jie naudoja labai nedaug lingvistinių modelių ir struktūrų iš duomenų dalių.
Palyginti su dideliais kalbos modeliais, jie prastesni dėl naudojimo universalumo, gebėjimo susidoroti su mažesnės įvairovės sekomis ir mažesnės apibendrinimo kompetencijos, kurią lemia jų maža išraiškos geba.
Jų galimybės panaudoti perkėlimo mokymąsi ir mokymąsi keliais etapais yra palyginti ribotos, todėl reikia labiau pasikliauti papildomais duomenimis ir tikslinti, kad būtų lengviau prisitaikyti prie naujų užduočių ir sričių.
Idealus pasirinkimas tarp žymių dirbtinio intelekto kalbos modelių
Pasirenkant geriausiai jūsų panaudojimo poreikius atitinkantį operacinės kalbos modelį taip pat reikia atsižvelgti į kai kuriuos kintamuosius. Kadangi modelio kūrimas yra jūsų pradinis žingsnis, turėtumėte konkrečiai nurodyti užduotis, kurias norite, kad modelis atliktų. Jei jūsų pagrindinis interesas yra analizuoti nuotaikas, pateikti atsakymus į klausimus arba atlikti teksto apibendrinimą, o visi šie reikalavimai reikalauja gilaus natūralios kalbos supratimo, tuomet jums tinkama platforma bus didelės apimties kalbos modelis. Ir priešingai, aiškiu atveju, kai siekiama skirtingų tikslų, pavyzdžiui, teksto klasifikavimo arba kalbos generavimo, galite rinktis mažą kalbos modelį.
Duomenys turi pirminę įtaką nustatant kalbos modelio prieinamumą. Dideli kalbos modeliai savo ruožtu reikalauja didžiulių duomenų kiekių mokymo etape, kad būtų pasiekta aukščiausia kokybė. Jei esate ribotų duomenų pusėje, verčiau rinkitės mažą kalbos modelį, apmokytą naudojant mažiau duomenų, kad jis optimaliai atitiktų užduotį.
Skaičiavimo ištekliai kartu su infrastruktūra taip pat yra vieni iš pagrindinių spręstinų klausimų. Dideli kalbos modeliai yra sudėtingiausi ir reikalauja daug skaičiavimo galios ir procesų. Jei skaičiavimo išteklių trūkumas jums kelia šiek tiek problemų, nedidelis kalbos modelis taip pat gali būti gera alternatyva.
Tikslumo ir efektyvumo kompromisas yra vienas iš svarbių dalykų, apie kurį reikia galvoti, kai svarstoma ši tema. Maži kalbos modeliai leistų atlikti greitas ir pigesnes operacijas, nes jos paprastai turi mažesnes technologines pridėtines išlaidas. Priešingai, jie gali nepasiekti tokio pat tikslumo lygio, palyginti su dideliais kalbos modeliais. Jei tikslumas yra svarbiausia, didelis kalbos modelis būtų akivaizdus pasirinkimas.
Kadangi dirbtinis intelektas savo kasdiene pažanga daro revoliuciją visame pasaulyje, pasirinkti konkretų kalbos modelį gali būti iššūkis. Tačiau, atsižvelgus į mūsų paminėtus veiksnius, tai gali būti lengva užduotis, nes visi dirbtinio intelekto kalbos modeliai turi savų privalumų ir trūkumų, dėl kurių jie tinka naudoti pagal naudotojo reikalavimus.
