Geriausi mažų kalbų modeliai, kuriuos turite žinoti

Sparčiai besivystančioje dirbtinio intelekto ir natūralios kalbos apdorojimo aplinkoje, kurioje mažų kalbos modelių kūrimas sulaukė didelio dėmesio dėl didelės spartos ir pritaikomumo įvairioms užduotims, ši sritis tapo didelio susidomėjimo objektu. Nors žiniasklaidoje pasirodė didesnės GPT-3 versijos, mažieji modeliai patrauklūs tuo, kad jie yra labai ekonomiški, nes reikalauja labai mažai skaičiavimų, be to, veikia greitai. Toliau paaiškinsime, kokie mini kalbos modeliai padarė didžiausią įtaką ir prisidėjo prie dirbtinio intelekto ir natūralios kalbos apdorojimo srities pokyčių

DistilBERT

DistilBERT, vienas iš Hugging Face modelių, simbolizuoja apkarpytą BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), kuris savo esme yra redukuotas modelis. Nors jo dydis mažesnis, DistilBERT sugeba išsaugoti daugumą gebėjimų, kuriuos turi BERT. Tai atskleidžia, kad jis tinkamas naudoti ribotų išteklių aplinkoje. Šis modelis išsiskiria gerais rezultatais atliekant įprastas užduotis, tokias kaip teksto klasifikavimas, atsakymai į klausimus ir įvardytų esybių atpažinimas.

MobileBERT

MobileBERT sukurtas specialiai mobiliesiems ir kraštiniams įrenginiams ir paprastai yra mažiausias ir mažiausiai reikalavimų reikalaujantis BERT modelis. Jis išlaiko aukštą tikslumo standartą net ir galvodamas apie specializuotą paskirtį, užtikrindamas, kad įrenginyje atliekamas natūralios kalbos apdorojimas bus optimizuotas, kai skaičiavimo ištekliai yra riboti. Taigi, MobileBERT yra geriausias variantas tomis aplinkybėmis, kai reikalaujama grįžtamojo ryšio realiuoju laiku.

RoBERTa

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) – tai patobulinta BERT versija, kurią sukūrė Facebook dirbtinio intelekto skyrius. Pagrindinė „RoBERTa ypatybė yra ta, kad jis yra tolerantiškesnis (atsparesnis) sekos ilgio atžvilgiu ir pasiekė tokį patį ar net didesnį tikslumą. Jis gerai atlieka tokius darbus kaip sakinių analizė, teksto klasifikavimas ir kalbos supratimas. Tai galingiausios jo funkcijos. RoBERTa naudojama ne tik sakytiniuose tyrimuose ir kai kuriose taikomosiose programose, bet ir daugelyje sričių.

DistillGPT

DistillGPT, kuris yra mažesnė OpenAI`s GPT (Generative Pre-trained Transformer) modelio atmaina, sukurtas kraštiniams įrenginiams, siekiant operatyviau atlikti išvadas. Nepaisant mažo dydžio, DistillGPT geba generuoti rišlų tekstą, taip pat šviežią ir svarbų kontekstą, todėl gali būti taikomas pokalbių robotų srityse, taip pat teksto apibendrinimui.

MiniLM

Lengvasis modelis MiniLM yra labai kompaktiškas ir specialiai sukurtas naudoti išmaniuosiuose telefonuose, mažuose įrenginiuose ir daiktų interneto platformose. Nors apdorojimo galia, palyginti su didesniais modeliais, yra išsaugota, jis praneša apie puikius rezultatus keliuose duomenų rinkiniuose. Pavyzdžiui, MiniLM randa pritaikymą ten, kur ištekliai yra brangūs, o reikia efektyvaus ir kartu keičiamo dydžio kalbos supratimo.

TinyBERT

TinyBERT tiksliai orientuojasi į kraštinius ir nešiojamuosius įrenginius, kurie gerai veikia, o ne daro kompromisus dėl dydžio ir kokybės. Tai daugiaužduočių natūralios kalbos apdorojimo sprendimas, galintis atlikti daugelį natūralios kalbos apdorojimo užduočių, tokių kaip nuotaikų analizė, semantinis panašumas, bendrinės kalbos modeliavimas ir kt. TinyBERT gerai optimizuoja išteklius, todėl jį galima naudoti esant ribotų išteklių scenarijams.

ALBERT

Google Research pasiūlytas ALBERT (trumpoji BERT versija) – tai lite tipo BERT modelis, kurio dydis sumažinamas pašalinant kai kuriuos papildomus BERT modelio parametrus, tačiau neprarandant modelio našumo. Nepaisant to, kad ALBERT nėra pats išskirtiniausias kūrimo ir efektyvumo požiūriu, jis sugeba demonstruoti puikius rezultatus įvairiose natūralios kalbos apdorojimo užduotyse, kuriose dalyvauja, taip pat dažnai dalyvauja mokymo ir išvadų darymo procesuose.

Electra

Bendrovės Google Research modelis Electra, išsiskiriantis iš kitų ankstesnių modelių, nes jo išankstinio mokymo režimas leidžia pasiekti didesnį išvedimo greitį. Supaprastinta architektūra yra specialiai sukurta taip, kad atitiktų šios technologijos panaudojimo realaus laiko natūraliosios kalbos apdorojimo programoms, naudojant kraštinius įrenginius ir daiktų interneto platformas, reikalavimus. Kai testas reikalauja žaibiškų atsakymų, išsiskiria Electra.

FlauBERT

FlauBERT yra prancūzų kalbos modelis, kuris peržengia natūralios kalbos apdorojimo našumo ribas, įvaldydamas tekstų prancūzų kalba supratimą ir generavimą. Jis gali būti naudojamas įvairioms taikomosioms užduotims, pavyzdžiui, teksto klasifikavimui, įvardytų esybių atpažinimui arba mašininiam vertimui, atlikti.

DistilRoBERTa

DistilRoBERTa yra suspausta Facebook modelio RoBERTa versija, po kurios išvados daromos greičiau ir sumažėja atminties vietos. Nepaisant mažesnės struktūros, DistilRoBERTa vis tiek gali atlikti aukštesnio lygio natūralios kalbos apdorojimo užduotis ir teikia operacinę pagalbą smulkaus verslo aplinkoje.

Šie pažangūs mažų kalbų modeliai rodo dirbtinio intelekto ir natūralios kalbos apdorojimo technologijų potencialą, kurį naudoja visų sričių kūrėjai ir mokslininkai, siekdami patenkinti laikmečio poreikius. Šie sprendimai apima įvairias sritis – nuo mobiliųjų prietaisų iki kraštinių kompiuterių naudojimo atvejų – ir yra siūlomi keičiamo mastelio bei efektyvūs, kad būtų galima spręsti realaus pasaulio iššūkius. Šis didėjantis praktinių ir naudingų dirbtinio intelekto technologijų poreikis yra gana didelis. Todėl mažų kalbų modeliai yra labai svarbūs kuriant pažangiųjų sistemų link ateityje.

Apibendrinant galima teigti, kad šių kalbos modelių pritaikomumas ir ekonomiškumas neabejotinai atvers dideles galimybes juos panaudoti daugelyje gyvenimo sričių, pavyzdžiui, sveikatos priežiūros, finansų ir kitose pramonės šakose. Tokių modelių įgyvendinimas gali leisti pagreitinti dirbtinio intelekto programų programavimo procesą ir taupyti kompiuterio išteklius, o kartu skatinti dirbtinio intelekto ekosistemos tvarumą. Gilinkitės į kalbos modelių teikiamas galimybes ir pasinaudokite jomis siekdami ryžtingo proveržio dirbtinio intelekto, natūralios kalbos apdorojimo ir kitose srityse.