Duże czy małe modele językowe? Jaki jest idealny wybór

Szybką ewolucję dziedziny przetwarzania języka naturalnego można zaobserwować w dyskusjach dotyczących typów modeli językowych, tj. między dużymi modelami językowymi (LLM) a małymi modelami językowymi (SLM). W miarę jak organizacje i badacze zagłębiają się w wykorzystywanie mocy przetwarzania języka naturalnego do różnych zastosowań, stają przed pytaniem: Który z nich wziąć pod uwagę? Duże modele językowe czy małe modele językowe? Nacisk kładziony jest nie tylko na rozmiar lub wydajność modelu, ale także na solidność i jest przypisywany aspektom etycznym. W związku z tym w tym artykule omówimy modele językowe sztucznej inteligencji, począwszy od dużych i małych modeli językowych, i które z nich odpowiadają Twoim celom pod względem wydajności.

Czym są duże modele językowe?

Duże modele językowe to te modele językowe sztucznej inteligencji, które mogą pochwalić się wieloma parametrami, które są tymczasowo liczone w miliardach lub bilionach. Wartości te sprawiają, że węzły są numeryczną reprezentacją algorytmu implementującego dane wejściowe i generującego dane wyjściowe. Gdy liczba parametrów jest zwiększana, model zyskuje na złożoności i dokładności. W większości przypadków duże modele językowe zostały wytrenowane na obszernych bazach danych informacji tekstowych, często pochodzących z sieci, których cała długość i szerokość umożliwiła modelom przyswojenie skomplikowanych struktur gramatycznych i leksykalnych języka naturalnego. Jedną z takich rewolucyjnych cech tych modeli językowych jest ich rozmiar. Modele takie jak GPT-3, BERT i T5 są najbardziej znane ze swojej wciągającej natury.

Czym są małe modele językowe?

Małe modele językowe często charakteryzują się niską liczbą parametrów, zazwyczaj od kilku milionów do kilkudziesięciu milionów. Parametry te są liczbami, które leżą u podstaw wewnętrznego języka modelu i utrzymują go razem w procesie przetwarzania danych wejściowych i generowania danych wyjściowych. Zmniejszenie ekspresyjności i złożoności modelu przy niższych parametrach jest główną funkcjonalnością małych modeli językowych. Ogólnie rzecz biorąc, małe modele językowe są trenowane na ograniczonych zbiorach danych tekstowych o bardziej ukierunkowanej zawartości odnoszącej się do określonego obszaru lub zadań, co pomaga szybko uczyć się skojarzeń kontekstowych i wzorców językowych. Przykładami takich kompaktowych modeli językowych są ALBERT, DistilBERT i TinyBERT.

Teraz, gdy jesteśmy świadomi zarówno dużych, jak i małych modeli językowych, zagłębmy się w zalety i wady zarówno dużych, jak i małych modeli językowych, aby zrozumieć najlepsze dopasowanie.

Zalety dużych modeli językowych

Duże modele językowe wykorzystują duże ilości danych do dokładniejszego uczenia się i stają się o wiele lepsze w generowaniu płynnych, spójnych, ale zróżnicowanych tekstów. Wynika to z ich niezrównanego zrozumienia wzorców językowych i struktur pochodzących z ogromnych ilości danych

Sieci neuronowe doskonale radzą sobie z wykonywaniem trudnych i nowatorskich zadań, w tym skomplikowanych wypowiedzi i dokładnej klasyfikacji, do czego małe sieci neuronowe nie są zdolne.

Duże modele językowe znakomicie wykorzystują mechanizmy uczenia transferowego i uczenia kilkustrzałowego – ich wcześniejsza wiedza pomaga im automatycznie dostosowywać się do zupełnie nowych zadań i obszarów przy niewielkim lub żadnym dodatkowym szkoleniu.

Wady dużych modeli językowych

Duże modele językowe różnią się od małych modeli językowych wyższymi kosztami i złożonością zarówno szkolenia, jak i wdrażania, co z kolei może zwiększyć koszty sprzętu, oprogramowania i zasobów ludzkich.

Poza tym duże modele językowe mogą najprawdopodobniej popełniać więcej błędów i używać stronniczych reguł, co z kolei prowadzi do niekompletnego tekstu, pominięcia znaku lub nawet wylądowania w miejscu, które może być niebezpieczne, szczególnie w przypadku niedoboru danych lub płytkiego nadzoru. Z drugiej strony duże modele językowe wykazują znacznie większą stabilność.

W przeciwieństwie do małych modeli językowych, duże modele językowe ze względu na liczne ukryte warstwy i parametry są przejrzyste i trudne do zrozumienia nawet przez ekspertów lub użytkowników, co stanowi prawdziwe wyzwanie dla zrozumienia ich funkcji i podejmowania decyzji dotyczących ich wyników.

Zalety małych modeli językowych

Małe modele językowe są opracowywane jako stosunkowo niedrogie i proste rozwiązanie w przeciwieństwie do drogich i skomplikowanych procesów dużych modeli, dzięki czemu wymagania sprzętowe, programowe i ludzkie są dość niskie.

Małe modele językowe wyróżniają się również rozwiniętą i zwiększoną niezawodnością i odpornością, tworząc tekst, który jest bardziej przejrzysty, precyzyjny i bezpieczny, zwłaszcza w przypadku dużej ilości danych i nadzoru, co nie może mieć miejsca w przypadku dużych modeli językowych.

W przeciwieństwie do dużych modeli, które wykorzystują wiele ukrytych warstw i parametrów dla różnych problemów, małe modele zachowują prostotę, destylując do podstaw, dzięki czemu stają się bardziej przejrzyste, aby ułatwić lepsze zrozumienie. Ostatecznie pomaga to uczynić je bardziej zrozumiałymi w przeciwieństwie do bardziej skomplikowanych dużych modeli.

Wady małych modeli językowych

Małe modele językowe mają tę wadę, że tworzą tekst, któremu brakuje większej płynności, spójności i różnorodności w porównaniu z dużymi modelami językowymi, ponieważ wykorzystują bardzo niewiele wzorców językowych i struktur z fragmentów danych.

Wykazują gorsze wyniki w porównaniu z dużymi modelami językowymi pod względem wszechstronności użycia, zdolności do radzenia sobie z sekwencjami o mniejszej różnorodności i mniejszej wiedzy specjalistycznej w zakresie generalizacji, co jest konsekwencją ich małej zdolności ekspresji.

Ich potencjał w zakresie wykorzystania uczenia się transferowego i uczenia się kilkustrzałowego jest stosunkowo ograniczony, co wymaga większego polegania na dodatkowych danych i dostrajania w celu ułatwienia adaptacji do nowych zadań i obszarów.

Idealny wybór między najważniejszymi modelami językowymi sztucznej inteligencji

Wybór operacyjnego modelu językowego, który najlepiej odpowiada potrzebom użytkowym, wiąże się również z pewnymi zmiennymi, które należy wziąć pod uwagę. Ponieważ tworzenie modelu jest początkowym krokiem, należy konkretnie wskazać zadania, które model ma wykonać. Jeśli głównym celem jest analiza nastrojów, dostarczanie odpowiedzi na pytania lub podsumowywanie tekstu, które są wymaganiami wymagającymi głębokiego zrozumienia języka naturalnego, wówczas odpowiednią platformą będzie duży model językowy. W przeciwieństwie do tego, w przypadku wyraźnego przypadku różnych celów, takich jak klasyfikacja tekstu lub generowanie języka, mały model językowy może być wyborem do wdrożenia.

Dane mają zasadniczy wpływ na określenie dostępności modelu językowego. Duże modele językowe z kolei wymagają ogromnych ilości danych podczas fazy szkolenia, aby osiągnąć najwyższą jakość. W przypadku ograniczonej ilości danych, lepiej mieć mały model językowy wytrenowany z mniejszą ilością danych, aby optymalnie dopasować go do zadania.

Zasoby obliczeniowe wraz z infrastrukturą również należą do głównych problemów, z którymi należy się zmierzyć. Duże modele językowe są najbardziej wyrafinowane i zużywają duże ilości mocy obliczeniowej i procesów. Jeśli deficyt zasobów obliczeniowych stanowi dla Ciebie niewielki problem, dobrą alternatywą może być również mały model językowy.

Kompromis między precyzją a wydajnością jest jedną z ważnych rzeczy, o których należy pomyśleć, gdy bierze się pod uwagę ten temat. Małe modele językowe pozwoliłyby na szybsze i tańsze operacje, ponieważ zwykle mają one niższy narzut technologiczny. Z drugiej strony, mogą one nie osiągnąć tego samego poziomu dokładności w porównaniu z dużymi modelami językowymi. Jeśli dokładność jest najważniejsza, duży model językowy byłby oczywistym wyborem.

Ponieważ sztuczna inteligencja rewolucjonizuje cały świat swoimi codziennymi postępami, wybór konkretnego modelu językowego może być wyzwaniem. Jednak biorąc pod uwagę wspomniane przez nas czynniki, może to być łatwe zadanie, ponieważ wszystkie modele językowe sztucznej inteligencji mają swoje zalety i wady, które sprawiają, że pasują do wykorzystania w oparciu o wymagania użytkownika.