Лучшие малые языковые модели, которые вы должны знать

В стремительно развивающейся среде искусственного интеллекта и обработки естественного языка, где создание малых языковых моделей привлекло внимание благодаря их высокой скорости и применимости для решения различных задач, эта область стала предметом значительного интереса. В то время как GPT-3 — это более крупные версии, появившиеся в СМИ, маленькие модели привлекательны тем, что они очень экономичны с точки зрения требуемых вычислений, а также быстро работают. Далее мы расскажем о наиболее влиятельных мини-моделях языка, которые внесли свой вклад в изменение ландшафта искусственного интеллекта и обработки естественного языка.

DistilBERT

DistilBERT, одна из моделей Hugging Face, символизирует урезанную модель BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), которая по своей сути является уменьшенной моделью. Несмотря на меньший размер, DistilBERT сохраняет большинство возможностей, которыми обладает BERT. Это делает его пригодным для использования в средах с ограниченными ресурсами. Модель демонстрирует высокие результаты в таких регулярных задачах, как классификация текстов, ответы на вопросы и распознавание именованных сущностей.

MobileBERT

Модель MobileBERT была разработана специально для мобильных и периферийных устройств и, как правило, представляет собой самую маленькую и наименее требовательную модель BERT. Она сохраняет высокий стандарт точности даже при учете специализированного назначения, обеспечивая оптимизацию обработки естественного языка на устройстве при ограниченных вычислительных ресурсах. Таким образом, MobileBERT — лучший вариант в условиях, когда требуется обратная связь в реальном времени.

RoBERTa

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) — это усовершенствованная версия BERT, созданная подразделением искусственного интеллекта Facebook. Главная особенность RoBERTa заключается в том, что он более терпим (робастен) к длине последовательности, и при этом достигает такого же или даже более высокого уровня точности. Он хорошо справляется с такими задачами, как анализ предложений, классификация текстов и понимание языка. Это его самые мощные функции. RoBERTa используется не только в исследованиях и некоторых приложениях, но и во многих других областях.

DistillGPT

DistillGPT, которая является уменьшенной версией модели OpenAI GPT (Generative Pre-trained Transformer), создана для краевых устройств с целью более оперативного выполнения умозаключений. Несмотря на небольшой размер, DistillGPT способен генерировать связный текст, а также свежий и релевантный контекст, поэтому он может быть применим в области чатботов, а также для резюмирования текстов.

MiniLM

MiniLM, легкая модель, очень компактна и разработана специально для использования в смартфонах, небольших устройствах и IoT-платформах. Несмотря на меньшую вычислительную мощность по сравнению с более крупными моделями, она демонстрирует выдающуюся производительность на нескольких наборах данных. Например, MiniLM находит применение там, где ресурсы стоят дорого и требуется эффективное и в то же время масштабируемое понимание языка.

TinyBERT

TinyBERT ориентирован именно на периферийные и портативные устройства, которые должны работать хорошо, а не в ущерб размеру и качеству. Это многозадачное решение для обработки естественного языка, которое может выполнять множество задач по обработке естественного языка, таких как анализ настроения, семантическое сходство, общее языковое моделирование и т. д. TinyBERT хорош с точки зрения оптимизации ресурсов и может использоваться в сценариях с ограниченными ресурсами.

ALBERT

ALBERT (сокращенная версия BERT), предложенная Google Research, — это модель BERT, построенная по типу лита, в которой уменьшение размера достигается за счет удаления некоторых дополнительных параметров модели BERT без ущерба для производительности модели. Несмотря на то, что модель ALBERT не является самой исключительной с точки зрения разработки и эффективности, ей удается демонстрировать отличные результаты в различных задачах обработки естественного языка, в которых она участвует, а также часто используется в процессах обучения и вывода.

Electra

Модель Electra от Google Research, отличающаяся от других предшествующих моделей режимом предварительного обучения, обеспечивает более высокую скорость вывода. Обтекаемая архитектура специально разработана таким образом, чтобы соответствовать требованиям использования этой технологии для приложений обработки естественного языка в реальном времени с помощью пограничных устройств и IoT-платформ. Когда в тесте требуется молниеносная реакция, Electra оказывается на высоте.

FlauBERT

FlauBERT — это модель, ориентированная на французский язык, которая расширяет границы производительности обработки естественного языка, позволяя понимать и генерировать тексты на французском языке. Она может использоваться для поддержки различных прикладных задач — таких как классификация текстов, распознавание именованных сущностей или машинный перевод.

DistilRoBERTa

DistilRoBERTa — это сжатая версия модели RoBERTa от Facebook, после которой выводы делаются быстрее, а объем памяти сокращается. Несмотря на более компактную структуру, DistilRoBERTa способна выполнять задачи обработки естественного языка на более высоком уровне и обеспечивает оперативную поддержку в среде малого бизнеса.

Эти передовые модели малых языков демонстрируют потенциал технологий искусственного интеллекта и обработки естественного языка, которые разработчики и исследователи во всех областях используют, чтобы соответствовать требованиям времени. Эти решения варьируются от мобильных устройств до граничных вычислений и предлагаются в масштабируемом и эффективном виде для решения реальных задач. Растущая потребность в технологиях искусственного интеллекта, которые были бы практичными и полезными, весьма значительна. Поэтому небольшие языковые модели имеют решающее значение для развития интеллектуальных систем в будущем.

Таким образом, адаптивность и экономичность этих языковых моделей открывает широкие возможности для их использования во многих сферах жизни, например, в здравоохранении, финансах и других отраслях. Внедрение таких моделей позволит ускорить процесс программирования приложений искусственного интеллекта, сэкономить ресурсы компьютера и в то же время будет способствовать устойчивости экосистемы искусственного интеллекта. Изучите возможности языковых моделей и используйте их для мощного прорыва в искусственном интеллекте, обработке естественного языка и других областях.