Store eller små språkmodeller? Hva er det ideelle valget

Den raske utviklingen innen naturlig språkbehandling kan sees i diskusjonene rundt språkmodelltypene, det vil si mellom de store språkmodellene (LLM) og de små språkmodellene (SLM). Etter hvert som organisasjoner og forskere går dypere inn i å utnytte kraften i naturlig språkbehandling til ulike formål, blir de konfrontert med spørsmålet: Hvilken skal man velge? Store språkmodeller eller små språkmodeller? Fokuset ligger ikke bare på modellens størrelse eller ytelse, men også på robusthet og etiske aspekter. Derfor diskuterer vi i denne artikkelen om språkmodellene for kunstig intelligens, alt fra store språkmodeller og små språkmodeller, og hvilke som passer ditt formål med deres ytelse.

Hva er store språkmodeller?

Store språkmodeller er de språkmodellene for kunstig intelligens som kan skryte av omfattende mange tallrike parametere, som foreløpig telles i milliarder eller billioner. Disse verdiene gjør nodene til en numerisk representasjon av algoritmen for å implementere inndataene og produsere utdataene. Når parameterantallet økes, blir modellen mer kompleks og nøyaktig. I de fleste tilfeller har store språkmodeller blitt trent på omfattende databaser med tekstlig informasjon, ofte fra nettet, der modellene har funnet det mulig å assimilere de kompliserte grammatiske og leksikalske strukturene i naturlig språk. En revolusjonerende egenskap ved disse språkmodellene er størrelsen. Modeller som GPT-3, BERT og T5 er de som er mest kjent for sin oppslukende natur.

Hva er små språkmodeller?

Små språkmodeller kjennetegnes ofte av et lavt antall parametere, vanligvis mellom noen få millioner og noen titalls millioner. Disse parameterne er tallene som ligger til grunn for det interne språket i modellen og holder den sammen i prosessen med å behandle inndata og generere utdata. Hovedfunksjonen til små språkmodeller er å redusere modellens uttrykksevne og kompleksitet ved lavere parametere. Vanligvis trenes små språkmodeller opp på begrensede tekstdatasett med mer fokusert innhold knyttet til spesifikke områder eller oppgaver som bidrar til å lære kontekstuelle assosiasjoner og språkmønstre raskt. Eksempler på slike språkmodeller med liten plass er ALBERT, DistilBERT og TinyBERT.

Nå som vi er klar over både store og små språkmodeller, la oss dykke dypt inn i fordeler og ulemper med både store og små språkmodeller for å få en forståelse av hva som passer best.

Fordeler med store språkmodeller

Store språkmodeller bruker store datamengder til å lære grundigere, og de blir mye bedre til å generere flytende, sammenhengende og samtidig varierte tekster. Dette skyldes at de har en uovertruffen forståelse av språklige mønstre og strukturer utledet fra enorme datamengder

Nevrale nett gjør det fremragende når det gjelder å utføre utfordrende og nye oppgaver, inkludert forseggjorte utsagn og nøyaktig klassifisering, noe de små nevrale nettene ikke er i stand til.

Store språkmodeller utnytter på en glimrende måte mekanismene for transfer learning og «few-shot»-læring – den eksisterende kunnskapen gjør at de automatisk kan tilpasse seg helt nye oppgaver og områder med lite eller ingen ekstra trening.

Ulemper med store språkmodeller

Store språkmodeller skiller seg fra små språkmodeller ved at de krever høyere kostnader og er mer komplekse både når det gjelder opplæring og implementering, noe som i sin tur kan føre til økte kostnader for maskinvare, programvare og menneskelige ressurser.

I tillegg kan store språkmodeller mest sannsynlig gjøre flere feil og bruke partiske regler, noe som i sin tur fører til ufullstendig tekst, at man bommer på målet eller til og med havner på et sted som kan være farlig, spesielt i tilfelle mangel på data eller overfladisk tilsyn. Store språkmodeller er derimot mye mer stabile.

I motsetning til små språkmodeller er store språkmodeller med sine mange skjulte lag og parametere gjennomsiktige og vanskelige å forstå, selv for eksperter eller brukere, noe som gjør det vanskelig å forstå deres funksjon og å ta beslutninger om resultatene.

Fordeler med små språkmodeller

De små språkmodellene er utviklet til en relativt billig og enkel løsning i motsetning til de dyre og kompliserte prosessene i de store modellene, noe som gjør kravene til maskinvare, programvare og mennesker ganske lave.

Små språkmodeller skiller seg også ut ved at de er mer pålitelige og robuste, og skaper tekst som er tydeligere, mer presis og sikrere, spesielt når det er store mengder data og tilsyn, noe som ikke er tilfelle med store språkmodeller.

I motsetning til store modeller som bruker mange skjulte lag og parametere for ulike problemer, holder små modeller ting enkelt ved å destillere til det grunnleggende og dermed bli mer gjennomsiktige, slik at de blir lettere å forstå. Til syvende og sist bidrar dette til å gjøre dem mer forståelige, i motsetning til de mer kompliserte store modellene.

Ulemper med små språkmodeller

Små språkmodeller har den ulempen at de produserer tekst som mangler mer flyt, sammenheng og mangfold sammenlignet med de store språkmodellene, ettersom de utnytter svært få språklige mønstre og strukturer fra datastykker.

De er dårligere enn store språkmodeller når det gjelder allsidighet i bruk, evnen til å håndtere sekvenser med mindre variasjon og mindre generaliseringsekspertise, som en konsekvens av deres lille uttrykkskapasitet.

Potensialet deres for å utnytte overføringslæring og læring i få sekvenser er relativt begrenset, noe som gjør det nødvendig med mer data og finjustering for å lette tilpasningen til nye oppgaver og områder.

Det ideelle valget mellom de fremtredende språkmodellene innen kunstig intelligens

Når du skal velge den operative språkmodellen som passer best til dine bruksbehov, må du også ta hensyn til noen variabler. Siden det første steget er å lage modellen, bør du spesifikt angi hvilke oppgaver du ønsker at modellen skal utføre. Hvis du først og fremst er interessert i å analysere følelser, gi svar på spørsmål eller utføre tekstsammendrag, som alle er krav som krever dyp forståelse av naturlig språk, vil en stor språkmodell være den rette plattformen for deg. I motsetning til dette kan en liten språkmodell være det riktige valget for et klart tilfelle med andre mål, som tekstklassifisering eller språkgenerering.

Data er avgjørende for hvor tilgjengelig en språkmodell er. Store språkmodeller krever i sin tur enorme mengder data i opplæringsfasen for å oppnå topp kvalitet. Hvis du har begrenset med data, bør du heller ha en liten språkmodell som er trent opp med mindre data for å passe best mulig til oppgaven.

Beregningsressurser og infrastruktur er også blant de største utfordringene som må håndteres. Store språkmodeller er de mest sofistikerte og bruker store mengder datakraft og prosessering. Hvis underskuddet på dataressurser er et lite problem for deg, kan en liten språkmodell også være et godt alternativ.

Avveiningen mellom presisjon og effektivitet er en viktig ting å tenke på når dette temaet tas i betraktning. En liten språkmodell gir mulighet for raske og rimeligere operasjoner, ettersom disse vanligvis har lavere teknologisk overhead. Til gjengjeld er det ikke sikkert at de oppnår samme nøyaktighetsnivå som store språkmodeller. Hvis nøyaktighet er det aller viktigste, vil en stor språkmodell være det opplagte valget.

Ettersom kunstig intelligens revolusjonerer hele verden med sine daglige fremskritt, kan det være en utfordring å velge den spesifikke språkmodellen. Men ved å vurdere faktorene vi nevnte, kan det være en enkel oppgave å gjøre, ettersom alle språkmodellene for kunstig intelligens har sine egne fordeler og ulemper som gjør at de passer inn i bruken basert på brukerens krav.