De bästa små språkmodellerna, som du behöver veta
I den snabbt utvecklande miljön för artificiell intelligens och bearbetning av naturligt språk, där skapandet av små språkmodeller har fått uppmärksamhet på grund av deras höga hastighet och tillämpbarhet för olika uppgifter, har detta område blivit föremål för stort intresse. Medan GPT-3 är de större versioner som har förekommit i media, är de små modellerna tilltalande eftersom de är mycket ekonomiska när det gäller de beräkningar de kräver, och de fungerar också snabbt. I det följande förklarar vi den mest inflytelserika minispråkmodellen som bidrog till förändringen av artificiell intelligens och bearbetning av naturligt språk
DistilBERT
DistilBERT, en av modellerna av Hugging Face, symboliserar nedskuren BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) som är en reducerad modell i sin natur. Trots att DistilBERT är mindre kan den behålla de flesta egenskaper som BERT har. Detta gör att den lämpar sig för användning i resursbegränsade miljöer. Med starka prestanda i vanliga uppgifter som textklassificering, frågesvar och igenkänning av namngivna enheter sticker modellen ut.
MobileBERT
MobileBERT har utformats för mobila enheter och edge-enheter och är den minsta och minst krävande modellen av BERT-modellen. Den håller en hög precisionsstandard även när den tänker på det specialiserade syftet, vilket säkerställer att den naturliga språkbehandlingen på enheten optimeras när beräkningsresurserna är begränsade. Därför är MobileBERT det bästa alternativet i situationer där feedback i realtid är ett krav.
RoBERTa
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) är den förbättrade versionen av BERT som skapats av avdelningen för artificiell intelligens på Facebook. Den viktigaste egenskapen hos RoBERTa är att den är mer tolerant (robust) mot sekvenslängd, och den har uppnått samma eller till och med högre noggrannhetsnivå. Det är bra på jobb som meningsanalys, textklassificering och språkförståelse. Dessa är dess mest kraftfulla funktioner. RoBERTa används inte bara inom forskning och vissa tillämpningar, utan används inom många områden.
DistillGPT
DistillGPT, som är en mindre variant av OpenAI:s GPT-modell (Generative Pre-trained Transformer), är byggd för edge-enheter med avsikt att utföra inferens på ett mer ändamålsenligt sätt. Trots sin ringa storlek kan DistillGPT generera sammanhängande text samt ny och relevant kontext, och därmed kan den tillämpas inom chatbot-fält samt textsammanfattning.
MiniLM
MiniLM, light model, är en mycket kompakt modell som är speciellt utformad för användning på smartphones, små enheter och IoT-plattformar. Även om processorkraften är lägre än hos större modeller, rapporterar den enastående prestanda på flera dataset. MiniLM kan till exempel användas där resurser är kostsamma och där det finns ett behov av effektiv och samtidigt skalbar språkförståelse.
TinyBERT
TinyBERT är inriktad på edge-enheter och bärbara enheter som presterar bra, utan att kompromissa med storlek och kvalitet. Det är en lösning för naturlig språkbehandling med flera uppgifter som kan utföra många uppgifter för naturlig språkbehandling, t.ex. sentimentanalys, semantisk likhet, allmän språkmodellering osv. TinyBERT är bra när det gäller resursoptimeringar och kan användas vid resursbegränsade scenarier.
ALBERT
ALBERT (kortversion av BERT) som föreslagits av Google Research är en lite typ av modell av BERT som uppnår storleksminskningen genom att ta bort några av de extra parametrarna i BERT-modellen utan att offra modellens prestanda. Trots att den inte är den mest exceptionella när det gäller utveckling och effektivitet lyckas ALBERT visa fantastiska resultat på de olika uppgifter för bearbetning av naturligt språk som den deltar i och är också frekvent i utbildnings- och inferensprocesserna.
Electra
Electra-modellen från Google Research skiljer sig från andra tidigare modeller eftersom dess förträningsläge möjliggör snabbare inferenshastighet. Den strömlinjeformade arkitekturen är speciellt utformad på ett sätt som passar kravet på att använda denna teknik för realtidsapplikationer för bearbetning av naturligt språk med hjälp av edge-enheter och IoT-plattformar. När testet kräver blixtsnabba svar är det Electra som sticker ut.
FlauBERT
FlauBERT är en franskspråkig modell som flyttar fram gränserna för prestandan inom naturlig språkbehandling genom att förstå och generera texter på franska. Den kan användas för att stödja olika applikationsuppgifter – t.ex. textklassificering, named entity recognition eller maskinöversättning.
DistilRoBERTa
DistilRoBERTa är den komprimerande versionen av Facebooks RoBERTa-modell, varefter inferenserna går snabbare och minnesutrymmet minskar. Trots att DistilRoBERTa har en mindre struktur kan den fortfarande utföra uppgifter inom bearbetning av naturligt språk på en högre nivå och ger operativt stöd i småföretagsmiljöer.
Dessa avancerade små språkmodeller visar på potentialen hos artificiell intelligens och teknik för bearbetning av naturligt språk, som utvecklare och forskare inom alla områden använder för att möta dagens behov. Dessa lösningar sträcker sig från mobila enheter till edge computing-användningsfall och erbjuds på ett skalbart och effektivt sätt för att hantera utmaningar i den verkliga världen. Det ökande behovet av teknik för artificiell intelligens som är både praktisk och användbar är ganska betydande. Därför är små språkmodeller avgörande för utvecklingen mot intelligenta system i framtiden.
Sammanfattningsvis kommer dessa språkmodellers anpassningsbarhet och kostnadseffektivitet att öppna upp för stora möjligheter att använda dem på många områden, t.ex. inom hälso- och sjukvården, finanssektorn och andra typer av industrier. Genom att implementera dessa typer av modeller kan processen för programmering av applikationer för artificiell intelligens bli snabbare och datorns resurser sparas, men samtidigt främja hållbarheten i ekosystemet för artificiell intelligens. Fördjupa dig i de möjligheter som språkmodellerna ger och utnyttja dem för kraftfulla genombrott inom artificiell intelligens, naturlig språkbehandling och andra områden.
