Grote of kleine taalmodellen? Wat is de ideale keuze

De snelle evolutie op het gebied van natuurlijke taalverwerking is te zien in de discussies rond de typen taalmodellen, dat wil zeggen tussen de grote taalmodellen (LLM) en de kleine taalmodellen (SLM). Naarmate organisaties en onderzoekers zich meer verdiepen in het benutten van de kracht van natuurlijke taalverwerking voor verschillende doeleinden, worden ze geconfronteerd met de vraag: Welke moet je overwegen? Grote taalmodellen of kleine taalmodellen? De focus ligt niet alleen op de grootte of prestaties van het model, maar ook op robuustheid en wordt toegeschreven aan de ethiek. Daarom bespreken we in dit artikel de taalmodellen van kunstmatige intelligentie, variërend van grote taalmodellen tot kleine taalmodellen en welke past bij jouw doel met hun prestaties.

Wat zijn grote taalmodellen?

Grote taalmodellen zijn die taalmodellen van kunstmatige intelligentie die beschikken over uitgebreide multitudinous parameters, die voorlopig worden geteld in de miljarden of biljoenen. Deze waarden maken van de knooppunten een numerieke weergave van het algoritme om de invoer te implementeren en de uitvoer te produceren. Wanneer het aantal parameters wordt uitgebreid, wint een model aan complexiteit en nauwkeurigheid. In de meeste gevallen zijn grote taalmodellen getraind op uitgebreide databases met tekstuele informatie, vaak afkomstig van het web over de hele lengte en breedte waarvan de modellen de ingewikkelde grammaticale en lexicale structuren van natuurlijke taal hebben kunnen assimileren. Een revolutionair kenmerk van deze taalmodellen is hun omvang. Modellen als GPT-3, BERT en T5 staan het meest bekend om hun immersieve aard.

Wat zijn kleine taalmodellen?

Kleine taalmodellen worden vaak gekenmerkt door een laag aantal parameters, meestal tussen enkele miljoenen en enkele tientallen miljoenen. Deze parameters zijn de getallen die ten grondslag liggen aan de interne taal van het model en het bij elkaar houden in het proces van invoerverwerking en uitvoergeneratie. Het verminderen van de uitdrukkingskracht en complexiteit van het model bij lagere parameters is de belangrijkste functie van kleine taalmodellen. Over het algemeen worden kleine taalmodellen getraind op beperkte tekstdatasets met meer gerichte inhoud die betrekking hebben op een specifiek gebied of specifieke taken die helpen om snel contextuele associaties en taalpatronen te leren. Voorbeelden van dergelijke taalmodellen met compacte ruimte zijn ALBERT, DistilBERT en TinyBERT.

Nu we op de hoogte zijn van zowel grote taalmodellen als kleine taalmodellen, kunnen we diep ingaan op de voor- en nadelen van zowel grote taalmodellen als kleine taalmodellen om inzicht te krijgen in wat het beste past.

Voordelen van grote taalmodellen

Grote taalmodellen gebruiken grote hoeveelheden gegevens om grondiger te leren, en ze worden veel beter in het genereren van vloeiende, samenhangende en toch gevarieerde teksten. Dit komt door hun ongeëvenaarde begrip van linguïstische patronen en structuren op basis van enorme hoeveelheden gegevens.

De neurale netwerken presteren uitstekend bij het uitvoeren van uitdagende en nieuwe taken, zoals uitgebreide verklaringen en nauwkeurige classificatie, waar de kleine neurale netwerken niet toe in staat zijn.

Grote taalmodellen maken op briljante wijze gebruik van transfer learning en leermechanismen met een klein aantal stappen – hun reeds bestaande kennis helpt hen om zich automatisch aan te passen aan geheel nieuwe taken en gebieden met weinig of geen extra coaching.

Nadelen van grote taalmodellen

Grote taalmodellen verschillen van kleine taalmodellen door hun hogere kosten en complexiteit voor zowel training als inzet, die op hun beurt de kosten voor meer hardware, software en personeel kunnen verhogen.

Daarnaast kunnen grote taalmodellen waarschijnlijk meer fouten maken en bevooroordeelde regels gebruiken, wat op zijn beurt leidt tot onvolledige tekst, het missen van het doel of zelfs op een plaats terechtkomen die gevaarlijk kan zijn, vooral in het geval van een tekort aan gegevens of oppervlakkige supervisie. Grote taalmodellen daarentegen vertonen veel meer stabiliteit.

In tegenstelling tot kleine taalmodellen zijn grote taalmodellen met hun vele verborgen lagen en parameters transparant en moeilijk te begrijpen, zelfs voor experts of gebruikers, waardoor het een echte uitdaging is om hun functie te begrijpen en beslissingen te nemen over hun output.

Voordelen van kleine taalmodellen

De kleine taalmodellen zijn ontwikkeld tot een relatief goedkope en eenvoudige oplossing in tegenstelling tot de dure en ingewikkelde processen van de grote modellen, waardoor de hardware, software en menselijke vereisten vrij laag zijn.

Kleine taalmodellen staan ook op zichzelf met hun ontwikkelde en meer verbeterde betrouwbaarheid en veerkracht door het creëren van de tekst die duidelijker, nauwkeuriger en veiliger is, vooral wanneer er grote hoeveelheden gegevens en toezicht zijn, wat niet het geval kan zijn met grote taalmodellen.

In tegenstelling tot grote modellen die veel verborgen lagen en parameters gebruiken voor verschillende problemen, houden kleine modellen de zaken simpel door zich te beperken tot de basis, waardoor ze transparanter worden en beter te begrijpen zijn. Uiteindelijk helpt dit om ze begrijpelijker te maken, in tegenstelling tot de meer gecompliceerde grote modellen.

Nadelen van kleine taalmodellen

Kleine taalmodellen hebben het nadeel dat ze tekst produceren die meer vloeiendheid, coherentie en diversiteit mist in vergelijking met de grote taalmodellen, omdat ze maar heel weinig linguïstische patronen en structuren uit data chunks halen.

Ze vertonen een inferioriteit ten opzichte van grote taalmodellen wat betreft veelzijdigheid van gebruik, het vermogen om te gaan met reeksen van minder variatie en een kleinere generalisatie-expertise, als gevolg van hun kleine uitdrukkingscapaciteit.

Hun potentieel om gebruik te maken van transfer learning en ‘few-shot learning’ is relatief beperkt, waardoor een grotere afhankelijkheid van aanvullende gegevens en fijnafstemming nodig is om aanpassing aan nieuwe taken en gebieden te vergemakkelijken.

De ideale keuze tussen de prominente taalmodellen van kunstmatige intelligentie

Bij het kiezen van het operationele taalmodel dat het beste past bij jouw gebruiksbehoeften, moet je ook rekening houden met een aantal variabelen. Aangezien het maken van het model de eerste stap is, moet je specifiek aangeven welke taken je met het model wilt uitvoeren. Als je in de eerste plaats sentiment wilt analyseren, antwoorden op vragen wilt geven of samenvattingen van teksten wilt maken, allemaal vereisten die een diepgaand begrip van natuurlijke taal vereisen, dan is een groot taalmodel het juiste platform voor jou. Voor een duidelijk geval van verschillende doelstellingen, zoals tekstclassificatie of taalgeneratie, kan een klein taalmodel uw keuze zijn om te implementeren.

Gegevens hebben een primaire invloed bij het bepalen van de toegankelijkheid van een taalmodel. Grote taalontwerpen vereisen op hun beurt enorme hoeveelheden gegevens tijdens de trainingsfase om topkwaliteit te bereiken. Als u aan de kant van de beperkte gegevens staat, hebt u liever een klein taalmodel dat met minder gegevens is getraind om optimaal bij de taak te passen.

Computationele bronnen en infrastructuur behoren ook tot de belangrijkste aandachtspunten. Grote taalmodellen zijn het meest geavanceerd en verbruiken grote hoeveelheden rekenkracht en process. Als het tekort aan rekenkracht een beetje een probleem voor je is, kan een klein taalmodel ook een goed alternatief zijn.

De afweging tussen precisie en efficiëntie is een belangrijk punt om over na te denken als dit onderwerp in overweging wordt genomen. Een klein taalmodel zou snelle en minder dure bewerkingen mogelijk maken, omdat deze meestal een lagere technologische overhead hebben. Daar staat tegenover dat ze mogelijk niet dezelfde nauwkeurigheid bereiken in vergelijking met grote taalmodellen. Als nauwkeurigheid het allerbelangrijkste is, zou een groot taalmodel de voor de hand liggende keuze zijn.

Aangezien kunstmatige intelligentie een revolutie teweegbrengt in de hele wereld door de dagelijkse vooruitgang, kan het een uitdaging zijn om een specifiek taalmodel te kiezen. Maar door rekening te houden met de factoren die we hebben genoemd, kan het een gemakkelijke taak om te doen als alle taalmodellen van de kunstmatige intelligentie hebben hun eigen verdiensten en nadelen die ze passen in het gebruik op basis van de eisen van de gebruiker.