De beste kleine taalmodellen die je moet kennen

In de zich snel ontwikkelende omgeving van kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking, waar de creatie van kleine taalmodellen de aandacht heeft getrokken vanwege hun hoge snelheid en toepasbaarheid voor verschillende taken, is dit veld het onderwerp geworden van aanzienlijke interesse. Hoewel GPT-3 de grotere versies zijn die in de media zijn verschenen, zijn de kleine modellen aantrekkelijk omdat ze zeer zuinig zijn in termen van de berekeningen die ze vereisen, en ook snel werken. Hieronder lichten we het meest impactvolle mini-taalmodel toe dat heeft bijgedragen aan de verandering van het landschap van kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking

DistilBERT

DistilBERT, een van de modellen van Hugging Face, symboliseert het verkleinde BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), dat van nature een gereduceerd model is. Hoewel het kleiner is, kan DistilBERT de meeste mogelijkheden van BERT behouden. Hierdoor is het geschikt voor gebruik in omgevingen met beperkte middelen. Het model onderscheidt zich met sterke prestaties in reguliere taken zoals tekstclassificatie, vraagbeantwoording en named entity recognition.

MobileBERT

De MobileBERT is speciaal ontworpen voor mobiele en randapparatuur en vertegenwoordigt het kleinste en minst veeleisende model van het BERT-model. Het behoudt een hoge nauwkeurigheidsstandaard, zelfs met het oog op het gespecialiseerde doel, en zorgt ervoor dat de natuurlijke taalverwerking op het apparaat wordt geoptimaliseerd wanneer de computermiddelen beperkt zijn. MobileBERT is daarom de beste optie in omstandigheden waar real-time feedback een vereiste is.

RoBERTa

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) is de verbeterde versie van BERT gemaakt door de kunstmatige intelligentie divisie van Facebook. Het belangrijkste kenmerk van RoBERTa is dat het toleranter (robuuster) is ten opzichte van sequentielengte, en het heeft hetzelfde of zelfs een hoger niveau van nauwkeurigheid bereikt. Het is goed in zinsanalyses, tekstclassificatie en taalbegrip. Dit zijn de krachtigste functies. RoBERTa wordt niet alleen gebruikt in zeg maar onderzoek en sommige toepassingen, maar wordt op veel gebieden gebruikt.

DistillGPT

DistillGPT, een kleinere variant van OpenAI`s GPT (Generative Pre-trained Transformer) model, is gebouwd voor randapparaten met de bedoeling om inferentie sneller uit te voeren. Ondanks zijn kleine formaat is DistillGPT in staat om cohesietekst en nieuwe en relevante context te genereren, waardoor het kan worden toegepast in chatbot-gebieden en tekstsamenvattingen.

MiniLM

MiniLM, het lichte model, is zeer compact en is speciaal ontworpen voor gebruik op smartphones, kleine apparaten en IoT-platforms. Hoewel de verwerkingskracht behouden blijft in vergelijking met grotere modellen, rapporteert het uitstekende prestaties op verschillende datasets. MiniLM vindt bijvoorbeeld een toepassing waar bronnen kostbaar zijn en er behoefte is aan effectief en tegelijkertijd schaalbaar taalbegrip.

TinyBERT

TinyBERT is juist gericht op randapparaten en draagbare apparaten die goed presteren, in plaats van in te leveren op grootte en kwaliteit. Het is een multi-task natuurlijke taalverwerkingsoplossing die veel natuurlijke taalverwerkingstaken kan uitvoeren, zoals sentimentanalyse, semantische gelijkenis, algemene taalmodellering enzovoort. TinyBERT is goed in termen van resource-optimalisaties en het kan worden gebruikt in geval van resource-beperkte scenario’s.

ALBERT

ALBERT (Short version of BERT) voorgesteld door Google Research is een elite-type model van BERT dat de grootte vermindert door enkele van de extra parameters van het BERT-model te verwijderen zonder de prestaties van het model op te offeren. Ondanks het feit dat het niet de meest uitzonderlijke is in termen van ontwikkeling en efficiëntie, slaagt ALBERT erin om geweldige resultaten te laten zien op de verschillende natuurlijke taalverwerkingstaken waaraan het deelneemt en is ook frequent in de trainings- en inferentieprocessen.

Electra

Het Electra-model van Google Research onderscheidt zich van andere voorgaande modellen doordat de pre-trainingmodus een snellere inferentiesnelheid mogelijk maakt. De gestroomlijnde architectuur is speciaal ontworpen om te voldoen aan de vereiste om deze technologie te gebruiken voor real-time natuurlijke taalverwerkingstoepassingen met randapparaten en IoT-platforms. Wanneer de test bliksemsnelle reacties vereist, is het Electra die opvalt.

FlauBERT

FlauBERT is een Frans taalgeoriënteerd model dat de grenzen verlegt in natuurlijke taalverwerkingsprestaties door het begrijpen en genereren van teksten in het Frans te beheersen. Het kan worden gebruikt ter ondersteuning van verschillende applicatietaken, zoals tekstclassificatie, named entity recognition of automatische vertaling.

DistilRoBERTa

DistilRoBERTa is de gecomprimeerde versie van Facebooks RoBERTa-model, waardoor inferentie sneller verloopt en er minder geheugenruimte nodig is. Ondanks de kleinere structuur is DistilRoBERTa nog steeds in staat om natuurlijke taalverwerkingstaken op een hoger niveau uit te voeren en biedt het operationele ondersteuning in de kleinzakelijke omgeving.

Deze geavanceerde kleine taalmodellen laten het potentieel zien van kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerkingstechnologieën die ontwikkelaars en onderzoekers op elk gebied gebruiken om aan de behoeften van deze tijd te voldoen. Deze oplossingen variëren van mobiele apparaten tot edge computing use cases, en worden op een schaalbare en efficiënte manier aangeboden om echte uitdagingen aan te pakken. Deze toenemende behoefte aan kunstmatige intelligentietechnologie die zowel praktisch als nuttig is, is behoorlijk groot. Daarom zijn kleine taalmodellen cruciaal in de ontwikkeling naar intelligente systemen in de toekomst.

Samenvattend kunnen we stellen dat de aanpasbaarheid en kosteneffectiviteit van deze taalmodellen zeker grote mogelijkheden zullen bieden om ze te gebruiken in vele levenssferen, zoals de gezondheidszorg, de financiële sector en andere bedrijfstakken. Het implementeren van dit soort modellen kan ervoor zorgen dat het programmeerproces van toepassingen voor kunstmatige intelligentie sneller verloopt en dat er wordt bespaard op de systeembronnen van de computer, maar tegelijkertijd wordt de duurzaamheid van het ecosysteem van kunstmatige intelligentie bevorderd. Verdiep je in de mogelijkheden van taalmodellen en gebruik ze voor krachtige doorbraken op het gebied van kunstmatige intelligentie, natuurlijke taalverwerking en andere gebieden.