De beste små språkmodellene du trenger å kjenne til

I det raskt utviklende miljøet for kunstig intelligens og naturlig språkbehandling, der opprettelsen av små språkmodeller har fått oppmerksomhet på grunn av deres høye hastighet og anvendelighet for ulike oppgaver, har dette feltet blitt gjenstand for betydelig interesse. Mens GPT-3 er de større versjonene som har dukket opp i media, er de små modellene attraktive fordi de er svært økonomiske når det gjelder beregningene de krever, og de fungerer også raskt. I det følgende forklarer vi de mest innflytelsesrike minispråkmodellene som har bidratt til å endre landskapet innen kunstig intelligens og naturlig språkbehandling

DistilBERT

DistilBERT, en av modellene til Hugging Face, symboliserer den nedkuttede BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), som er en redusert modell i sin natur. Selv om den er mindre, har DistilBERT beholdt de fleste egenskapene som BERT har. Dette gjør den egnet for bruk i miljøer med begrensede ressurser. Modellen skiller seg ut med sterke resultater i vanlige oppgaver som tekstklassifisering, spørsmålssvar og gjenkjenning av navngitte entiteter.

MobileBERT

MobileBERT er utviklet spesielt for mobile enheter og edge-enheter, og er den minste og minst krevende modellen av BERT-modellene. Den holder en høy presisjonsstandard, selv med tanke på det spesialiserte formålet, noe som sikrer at den naturlige språkbehandlingen på enheten blir optimalisert når beregningsressursene er begrenset. MobileBERT er derfor det beste alternativet i situasjoner der tilbakemelding i sanntid er et krav.

RoBERTa

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) er en forbedret versjon av BERT, utviklet av avdelingen for kunstig intelligens hos Facebook. RoBERTa har den egenskapen at den er mer tolerant (robust) overfor sekvenslengde, og den har oppnådd samme eller til og med høyere nøyaktighetsnivå. Den er god til oppgaver som setningsanalyse, tekstklassifisering og språkforståelse. Dette er de kraftigste funksjonene. RoBERTa brukes ikke bare i forskning og enkelte applikasjoner, men brukes på mange områder.

DistillGPT

DistillGPT, som er en mindre variant av OpenAIs GPT-modell (Generative Pre-trained Transformer), er bygget for edge-enheter med den hensikt å utføre inferens på en mer hensiktsmessig måte. Til tross for sin lille størrelse er DistillGPT i stand til å generere kohesjonstekst samt ny og relevant kontekst, og dermed kan den brukes i chatbot-felt så vel som tekstsammendrag.

MiniLM

MiniLM, den lette modellen, er svært kompakt og er spesielt utviklet for bruk på smarttelefoner, små enheter og IoT-plattformer. Selv om prosessorkraften er redusert sammenlignet med større modeller, rapporterer den fremragende ytelse på flere datasett. MiniLM kan for eksempel brukes der ressursene er kostbare, og der det er behov for effektiv og samtidig skalerbar språkforståelse.

TinyBERT

TinyBERT er nettopp fokusert på edge-enheter og bærbare enheter som yter godt, i stedet for å gå på kompromiss med størrelse og kvalitet. Det er en løsning for naturlig språkbehandling med flere oppgaver som kan utføre mange naturlige språkbehandlingsoppgaver, for eksempel sentimentanalyse, semantisk likhet, generell språkmodellering og så videre. TinyBERT er god når det gjelder ressursoptimalisering, og den kan brukes i scenarier med begrensede ressurser.

ALBERT

ALBERT (kortversjon av BERT) foreslått av Google Research er en lite-type modell av BERT som oppnår størrelsesreduksjon ved å fjerne noen av de ekstra parametrene i BERT-modellen uten å ofre modellens ytelse. Til tross for at den ikke er den mest eksepsjonelle når det gjelder utvikling og effektivitet, klarer ALBERT å demonstrere gode resultater på de forskjellige naturlige språkbehandlingsoppgavene som den deltar i, og er også hyppig i trenings- og inferensprosessene.

Electra

Electra-modellen fra Google Research skiller seg fra andre tidligere modeller ved at den har en forhåndstreningsmodus som gjør det mulig å trekke slutninger raskere. Den strømlinjeformede arkitekturen er spesialdesignet for å oppfylle kravet om å bruke denne teknologien til sanntidsapplikasjoner for naturlig språkbehandling ved hjelp av edge-enheter og IoT-plattformer. Når testen krever lynraske svar, er det Electra som skiller seg ut.

FlauBERT

FlauBERT er en franskspråklig modell som flytter grensene for naturlig språkprosessering ved å forstå og generere tekster på fransk. Den kan brukes til å støtte ulike applikasjonsoppgaver – for eksempel tekstklassifisering, gjenkjenning av navngitte enheter eller maskinoversettelse.

DistilRoBERTa

DistilRoBERTa er en komprimert versjon av Facebooks RoBERTa-modell, som gir raskere slutninger og mindre minneplass. Til tross for den mindre strukturen er DistilRoBERTa fortsatt i stand til å utføre naturlige språkbehandlingsoppgaver på et høyere nivå og gir operativ støtte i småbedrifter.

Disse avanserte små språkmodellene demonstrerer potensialet i kunstig intelligens og teknologi for behandling av naturlig språk, som utviklere og forskere på alle felt bruker for å møte tidens behov. Disse løsningene spenner fra mobile enheter til edge computing, og de tilbys på en skalerbar og effektiv måte for å takle utfordringer i den virkelige verden. Dette økende behovet for kunstig intelligens-teknologi som er både praktisk og nyttig, er ganske betydelig. Derfor er små språkmodeller avgjørende for utviklingen av intelligente systemer i fremtiden.

For å oppsummere kan vi si at språkmodellenes tilpasningsdyktighet og kostnadseffektivitet utvilsomt vil åpne for store muligheter til å bruke dem på mange områder, for eksempel i helsevesenet, finanssektoren og andre typer industrier. Ved å implementere denne typen modeller kan man programmere applikasjoner med kunstig intelligens raskere og spare på datamaskinens ressurser, samtidig som man fremmer bærekraften i økosystemet for kunstig intelligens. Utforsk mulighetene som språkmodellene gir, og utnytt dem til å oppnå store gjennombrudd innen kunstig intelligens, naturlig språkbehandling og andre områder.