Cele mai bune modele lingvistice mici, pe care trebuie să le cunoașteți

În mediul în curs de dezvoltare rapidă al inteligenței artificiale și al procesării limbajului natural, în care crearea modelelor lingvistice mici a atras atenția datorită vitezei ridicate și aplicabilității lor pentru diverse sarcini, acest domeniu a devenit subiectul unui interes considerabil. În timp ce GPT-3 sunt versiunile mai mari care au apărut în mass-media, modelele mici sunt atractive deoarece sunt foarte economice în ceea ce privește calculele pe care le necesită și, de asemenea, funcționează rapid. În cele ce urmează, explicăm cel mai de impact mini-model de limbaj care a contribuit la schimbarea peisajului inteligenței artificiale și al procesării limbajului natural

DistilBERT

DistilBERT, unul dintre modelele lui Hugging Face, simbolizează BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) tăiat, care este un model redus în natura sa. Deși dimensiunea sa este mai mică, DistilBERT este capabil să păstreze majoritatea abilităților pe care le are BERT. Acest lucru îl expune ca fiind potrivit pentru utilizarea în medii cu resurse limitate. Cu performanțe puternice în sarcini obișnuite, cum ar fi clasificarea textelor, răspunsul la întrebări și recunoașterea entităților numite, modelul se remarcă.

MobileBERT

MobileBERT a fost conceput în special pentru dispozitive mobile și periferice și, de obicei, reprezintă cel mai mic și cel mai puțin solicitant model BERT. Acesta păstrează un standard de precizie ridicat chiar și în timp ce se gândește la scopul specializat, asigurând că procesarea limbajului natural pe dispozitiv va fi optimizată atunci când resursele de calcul sunt limitate. Prin urmare, MobileBERT este cea mai bună opțiune în circumstanțele în care feedback-ul în timp real reprezintă o cerință.

RoBERTa

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) este versiunea îmbunătățită a BERT creată de divizia de inteligență artificială de la Facebook. Caracteristica principală a RoBERTa este că este mai tolerantă (robustă) față de lungimea secvenței și a atins același nivel de precizie sau chiar mai mare. Este bun la sarcini precum analiza frazelor, clasificarea textelor și înțelegerea limbajului. Acestea sunt cele mai puternice funcții ale sale. RoBERTa nu este folosit doar în cercetare de zicere și în unele aplicații, ci este utilizat în multe domenii.

DistillGPT

DistillGPT, care este o variantă mai mică a modelului GPT (Generative Pre-trained Transformer) al OpenAI, este construit pentru dispozitivele de margine cu intenția de a efectua inferențe mai rapid. În ciuda dimensiunii sale reduse, DistillGPT este capabil să genereze text de coeziune, precum și context proaspăt și relevant, și astfel poate fi aplicabil în domeniile chatbot, precum și în rezumatul de text.

MiniLM

MiniLM, modelul ușor, este unul foarte compact și este conceput special pentru a fi utilizat pe smartphone-uri, dispozitive mici și platforme IoT. Deși puterea de procesare este păstrată în comparație cu modelele mai mari, acesta raportează performanțe remarcabile pe mai multe seturi de date. De exemplu, MiniLM găsește o aplicație în cazul în care resursele sunt costisitoare și există o cerință pentru o înțelegere eficientă și, în același timp, scalabilă a limbajului.

TinyBERT

TinyBERT se concentrează tocmai pe dispozitivele de margine și pe dispozitivele portabile care au performanțe bune, mai degrabă decât să facă compromisuri în ceea ce privește dimensiunea și calitatea. Este o soluție de procesare a limbajului natural multitask care poate efectua numeroase sarcini de procesare a limbajului natural, cum ar fi analiza sentimentală, similaritatea semantică, modelarea generală a limbajului etc. TinyBERT este bun în ceea ce privește optimizările de resurse și poate fi utilizat în cazul scenariilor cu resurse limitate.

ALBERT

ALBERT (Short version of BERT) propus de Google Research este un model de tip litere al BERT care realizează reducerea dimensiunii prin eliminarea unora dintre parametrii suplimentari ai modelului BERT fără a sacrifica performanța modelului. În ciuda faptului că nu este cel mai excepțional din punct de vedere al dezvoltării și eficienței, ALBERT reușește să demonstreze rezultate excelente în cadrul diferitelor sarcini de procesare a limbajului natural la care participă și, de asemenea, este frecvent în procesele de instruire și de inferență.

Electra

Modelul Electra de la Google Research, care se diferențiază de celelalte modele precedente prin faptul că modul său de pre-antrenare permite o viteză mai mare de inferență. Arhitectura simplificată este special concepută astfel încât să se potrivească cerinței de utilizare a acestei tehnologii pentru aplicații de procesare a limbajului natural în timp real prin utilizarea dispozitivelor de margine și a platformelor IoT. Ori de câte ori testul cere răspunsuri cu viteza fulgerului, Electra este cea care se remarcă.

FlauBERT

FlauBERT este un model orientat spre limba franceză care împinge limitele în ceea ce privește performanța de procesare a limbajului natural prin stăpânirea înțelegerii și generării de texte în limba franceză. Acesta poate fi utilizat pentru a sprijini diferite sarcini aplicative – cum ar fi clasificarea textelor, recunoașterea entităților numite sau traducerea automată.

DistilRoBERTa

DistilRoBERTa este versiunea compresivă a modelului RoBERTa de la Facebook, în urma căreia inferența este mai rapidă și există o reducere a spațiului de memorie. În ciuda faptului că are o structură mai mică, DistilRoBERTa este totuși capabil să performeze în sarcinile de procesare a limbajului natural la un nivel superior și oferă suport operațional în mediul întreprinderilor mici.

Aceste modele avansate de limbaj de mici dimensiuni demonstrează potențialul tehnologiilor de inteligență artificială și de procesare a limbajului natural, pe care dezvoltatorii și cercetătorii din toate domeniile le folosesc pentru a face față nevoilor vremurilor actuale. Aceste soluții variază de la dispozitive mobile până la cazuri de utilizare edge computing și sunt oferite într-un mod scalabil și eficient pentru a face față provocărilor din lumea reală. Această nevoie din ce în ce mai mare de tehnologie de inteligență artificială care să fie atât practică, cât și utilă este destul de semnificativă. Prin urmare, modelele de limbaj de mici dimensiuni sunt esențiale în dezvoltarea către sistemele inteligente din viitor.

În concluzie, adaptabilitatea și rentabilitatea acestor modele lingvistice vor deschide cu siguranță posibilități mari de utilizare a acestora în multe sfere ale vieții, cum ar fi în domeniul sănătății, al finanțelor și pentru alte tipuri de industrii. Implementarea acestor tipuri de modele poate permite accelerarea procesului de programare a aplicațiilor de inteligență artificială și economisirea resurselor calculatorului, dar, în același timp, poate promova sustenabilitatea ecosistemului de inteligență artificială. Aprofundați-vă în posibilitățile oferite de modelele de limbaj și valorificați-le pentru a face progrese puternice în domeniul inteligenței artificiale, al procesării limbajului natural și în alte domenii.