Najlepsze małe modele językowe, które musisz znać

W szybko rozwijającym się środowisku sztucznej inteligencji i przetwarzania języka naturalnego, gdzie tworzenie małych modeli językowych zyskało uwagę ze względu na ich dużą szybkość i możliwość zastosowania do różnych zadań, dziedzina ta stała się przedmiotem znacznego zainteresowania. Podczas gdy GPT-3 są większymi wersjami, które pojawiły się w mediach, małe modele są atrakcyjne, ponieważ są bardzo ekonomiczne pod względem wymaganych obliczeń, a także działają szybko. Poniżej wyjaśniamy najbardziej wpływowe mini modele językowe, które przyczyniły się do zmiany krajobrazu sztucznej inteligencji i przetwarzania języka naturalnego

DistilBERT

DistilBERT, jeden z modeli Hugging Face, symbolizuje okrojony BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), który jest modelem zredukowanym w swojej naturze. Chociaż jego rozmiar jest mniejszy, DistilBERT jest w stanie zachować większość możliwości, które posiada BERT. Dzięki temu nadaje się do użytku w środowiskach o ograniczonych zasobach. Model ten wyróżnia się wysoką wydajnością w regularnych zadaniach, takich jak klasyfikacja tekstu, odpowiadanie na pytania i rozpoznawanie nazwanych encji.

MobileBERT

MobileBERT został zaprojektowany specjalnie dla urządzeń mobilnych i brzegowych i zazwyczaj reprezentuje najmniejszy i najmniej wymagający model modelu BERT. Utrzymuje wysoki standard precyzji, nawet myśląc o specjalistycznym celu, zapewniając optymalizację przetwarzania języka naturalnego na urządzeniu, gdy zasoby obliczeniowe są ograniczone. W związku z tym MobileBERT jest najlepszą opcją w okolicznościach, w których wymagana jest informacja zwrotna w czasie rzeczywistym.

RoBERTa

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) to ulepszona wersja BERT stworzona przez dział sztucznej inteligencji na Facebooku. Główną cechą RoBERTa jest to, że jest bardziej tolerancyjny (odporny) na długość sekwencji i osiągnął ten sam lub nawet wyższy poziom dokładności. Jest dobra w zadaniach takich jak analiza zdań, klasyfikacja tekstu i rozumienie języka. Są to jego najpotężniejsze funkcje. RoBERTa jest używana nie tylko w badaniach naukowych i niektórych aplikacjach, ale jest używana w wielu obszarach.

DistillGPT

DistillGPT, który jest mniejszą odmianą modelu GPT (Generative Pre-trained Transformer) OpenAI, został zbudowany dla urządzeń brzegowych z zamiarem sprawniejszego przeprowadzania wnioskowania. Pomimo niewielkich rozmiarów, DistillGPT jest w stanie generować spójny tekst, a także świeży i istotny kontekst, dzięki czemu może być stosowany w chatbotach, a także do podsumowywania tekstu.

MiniLM

MiniLM, lekki model, jest bardzo kompaktowy i został specjalnie zaprojektowany do użytku na smartfonach, małych urządzeniach i platformach IoT. Chociaż moc obliczeniowa jest zachowana w porównaniu z większymi modelami, zgłasza wyjątkową wydajność w kilku zestawach danych. Na przykład MiniLM znajduje zastosowanie tam, gdzie zasoby są kosztowne i istnieje zapotrzebowanie na skuteczne i jednocześnie skalowalne rozumienie języka.

TinyBERT

TinyBERT koncentruje się właśnie na urządzeniach brzegowych i przenośnych, które działają dobrze, zamiast kompromisów w zakresie rozmiaru i jakości. Jest to wielozadaniowe rozwiązanie do przetwarzania języka naturalnego, które może wykonywać wiele zadań przetwarzania języka naturalnego, takich jak analiza nastrojów, podobieństwo semantyczne, ogólne modelowanie języka itp. TinyBERT jest dobry pod względem optymalizacji zasobów i może być używany w przypadku scenariuszy z ograniczonymi zasobami.

ALBERT

ALBERT (skrócona wersja BERT) zaproponowana przez Google Research to model BERT typu lite, który osiąga redukcję rozmiaru poprzez usunięcie niektórych dodatkowych parametrów modelu BERT bez poświęcania wydajności modelu. Pomimo tego, że ALBERT nie jest najbardziej wyjątkowy pod względem rozwoju i wydajności, udaje mu się wykazać świetne wyniki w różnych zadaniach przetwarzania języka naturalnego, w których bierze udział, a także często występuje w procesach uczenia i wnioskowania.

Electra

Model Electra od Google Research różni się od innych poprzednich modeli, ponieważ jego tryb wstępnego szkolenia umożliwia szybsze wnioskowanie. Usprawniona architektura została specjalnie zaprojektowana w taki sposób, aby spełnić wymóg wykorzystania tej technologii do przetwarzania języka naturalnego w czasie rzeczywistym przy użyciu urządzeń brzegowych i platform IoT. Ilekroć test wymaga błyskawicznych odpowiedzi, to właśnie Electra się wyróżnia.

FlauBERT

FlauBERT to model zorientowany na język francuski, który przesuwa granice wydajności przetwarzania języka naturalnego poprzez opanowanie rozumienia i generowania tekstów w języku francuskim. Może być wykorzystywany do wspierania różnych zadań aplikacji – takich jak klasyfikacja tekstu, rozpoznawanie nazwanych jednostek lub tłumaczenie maszynowe.

DistilRoBERTa

DistilRoBERTa to skompresowana wersja modelu RoBERTa Facebooka, po której wnioskowanie jest szybsze i zmniejsza się ilość miejsca w pamięci. Pomimo mniejszej struktury, DistilRoBERTa nadal jest w stanie wykonywać zadania przetwarzania języka naturalnego na wyższym poziomie i zapewnia wsparcie operacyjne w środowisku małych firm.

Te zaawansowane małe modele językowe demonstrują potencjał sztucznej inteligencji i technologii przetwarzania języka naturalnego, które programiści i badacze w każdej dziedzinie wykorzystują, aby sprostać potrzebom czasów. Rozwiązania te obejmują zarówno urządzenia mobilne, jak i przypadki użycia przetwarzania brzegowego, i są oferowane w skalowalny i wydajny sposób, aby sprostać rzeczywistym wyzwaniom. To rosnące zapotrzebowanie na technologię sztucznej inteligencji, która jest zarówno praktyczna, jak i użyteczna, jest dość znaczące. Dlatego też małe modele językowe mają kluczowe znaczenie dla rozwoju inteligentnych systemów w przyszłości.

Podsumowując, zdolność adaptacji i opłacalność tych modeli językowych z pewnością otworzy ogromne możliwości ich wykorzystania w wielu dziedzinach życia, takich jak opieka zdrowotna, finanse i inne branże. Wdrożenie tego typu modeli może pozwolić na przyspieszenie procesu programowania aplikacji sztucznej inteligencji i zaoszczędzenie zasobów komputera, ale jednocześnie promować zrównoważony rozwój ekosystemu sztucznej inteligencji. Zapoznaj się z możliwościami oferowanymi przez modele językowe i wykorzystaj je do przełomowych osiągnięć w sztucznej inteligencji, przetwarzaniu języka naturalnego i innych dziedzinach.