Stora eller små språkmodeller? Vad är det perfekta valet
Den snabba utvecklingen inom området naturlig språkbehandling kan ses i diskussionerna kring olika typer av språkmodeller, det vill säga mellan stora språkmodeller (LLM) och små språkmodeller (SLM). När organisationer och forskare fördjupar sig i att utnyttja kraften i naturlig språkbehandling för olika användningsområden konfronteras de med frågan: Vilken ska man välja? Stora språkmodeller eller små språkmodeller? Fokus ligger inte bara på modellens storlek eller prestanda, det sträcker sig också till robusthet och tillskrivs det etiska. Därför diskuterar vi i den här artikeln om språkmodellerna för artificiell intelligens som sträcker sig från stora språk- och små språkmodeller och som passar ditt syfte med deras prestanda.
Vad är stora språkmodeller?
Stora språkmodeller är de språkmodeller av artificiell intelligens som har omfattande mångtaliga parametrar, som preliminärt räknas i miljarder eller biljoner. Dessa värden gör noderna till en numerisk representation av algoritmen för att implementera inmatningen och producera utmatningen. När antalet parametrar utökas blir en modell mer komplex och exakt. I de flesta fall har stora språkmodeller tränats på omfattande databaser med textinformation, som ofta kommer från webben, där modellerna har funnit det möjligt att assimilera de komplicerade grammatiska och lexikala strukturerna i det naturliga språket. En sådan revolutionerande egenskap hos dessa språkmodeller är deras storlek. Modeller som GPT-3, BERT och T5 är de som är mest kända för sin uppslukande natur.
Vad är små språkmodeller?
Små språkmodellhöjdpunkter kännetecknas ofta av ett lågt parameterantal, vanligtvis mellan några miljoner och några tiotals miljoner. Dessa parametrar är de siffror som ligger till grund för modellens interna språk och håller ihop den under processen för bearbetning av indata och generering av utdata. Att minska modellens uttrycksfullhet och komplexitet vid lägre parametrar är den viktigaste funktionen hos små språkmodeller. I allmänhet tränas små språkmodeller på begränsade textdataset med mer fokuserat innehåll som rör specifika områden eller uppgifter som hjälper till att snabbt lära sig kontextuella associationer och språkmönster. Fallstudier av sådana språk med rymdkompakta modeller är ALBERT, DistilBERT och TinyBERT.
Nu när vi är medvetna om både stora och små språkmodeller, låt oss dyka djupt in i för- och nackdelarna med både stora och små språkmodeller för att få en förståelse för den bästa passformen.
Fördelarna med stora språkmodeller
Stora språkmodeller använder stora mängder data för att lära sig mer grundligt, och de blir mycket bättre på att generera flytande, sammanhängande men ändå varierade texter. Detta beror på deras oöverträffade förståelse av språkliga mönster och strukturer som härrör från stora mängder data
De neurala näten presterar enastående bra när det gäller att utföra de utmanande och nya uppgifterna, inklusive detaljerade uttalanden och exakt klassificering, som de små neurala näten inte klarar av.
Stora språkmodeller utnyttjar på ett briljant sätt transfer learning och few-shot learning-mekanismer – deras redan befintliga kunskap hjälper dem att automatiskt anpassa sig till helt nya uppgifter och områden med liten eller ingen ytterligare coachning.
Nackdelar med stora språkmodeller
Stora språkmodeller skiljer sig från små språkmodeller genom att de kräver högre kostnader och komplexitet för både utbildning och driftsättning, vilket i sin tur kan öka kostnaderna för mer hårdvara, programvara och mänskliga resurser.
Dessutom kan stora språkmodeller sannolikt göra fler fel och använda partiska regler, vilket i sin tur leder till ofullständig text, att man missar målet eller till och med hamnar på en plats som kan vara farlig, särskilt om det finns för lite data eller om övervakningen är bristfällig. Stora språkmodeller uppvisar å andra sidan mycket mer stabilitet.
Till skillnad från små språkmodeller är stora språkmodeller med sina många dolda lager och parametrar transparenta och svåra att förstå även för experter eller användare, vilket skapar verkliga utmaningar för att förstå deras funktion och för att fatta beslut om deras resultat.
Fördelar med små språkmodeller
De små språkmodellerna utvecklas till en relativt billig och enkel lösning i motsats till de dyra och komplicerade processerna i de stora modellerna, vilket gör att hårdvaran, programvaran och de mänskliga kraven är ganska låga.
Små språkmodeller står också ensamma med sin utvecklade och mer förbättrade tillförlitlighet och motståndskraft genom att skapa texten som är mer tydlig, exakt och säker, särskilt när det finns stora mängder data och övervakning, vilket inte kan vara fallet med stora språkmodeller.
Till skillnad från stora modeller som använder många dolda lager och parametrar för olika problem, håller små modeller saker och ting enkla genom att destillera till grunderna och därmed bli mer transparenta för att underlätta bättre förståelse. I slutändan bidrar detta till att göra dem mer begripliga till skillnad från de mer komplicerade stora modellerna.
Nackdelar med små språkmodeller
Små språkmodeller har nackdelen att de producerar text som saknar mer flyt, sammanhang och mångfald jämfört med de stora språkmodellerna eftersom de utnyttjar mycket få språkliga mönster och strukturer från datakomponenter.
De är sämre än stora språkmodeller när det gäller mångsidighet i användningen, förmåga att hantera sekvenser med mindre variation och mindre generaliseringsexpertis, som en följd av deras lilla uttryckskapacitet.
Deras potential för att utnyttja transfer learning och few-shot learning är jämförelsevis begränsad, vilket kräver ett större beroende av ytterligare data och finjustering för att underlätta anpassningen till nya uppgifter och områden.
Det perfekta valet mellan de framstående språkmodellerna för artificiell intelligens
Att välja den operativa språkmodell som passar dina användningsbehov bäst innebär också att vissa variabler måste tas med i beräkningen. Eftersom skapandet av modellen är ditt första steg bör du specifikt ange de uppgifter du vill att modellen ska utföra. Om ditt primära intresse är att analysera känslor eller ge svar på frågor eller utföra textsammanfattningar som alla är de krav som kräver djup förståelse av naturligt språk, kommer en stor språkmodell att vara rätt plattform för dig. För ett tydligt fall med olika mål som textklassificering eller språkgenerering kan däremot en liten språkmodell vara ditt val att implementera.
Data har en avgörande betydelse för hur tillgänglig en språkmodell är. Stora språkmodeller kräver i sin tur enorma mängder data under träningsfasen för att uppnå högsta kvalitet. Om du har begränsat med data har du hellre en liten språkmodell som tränas med mindre data för att passa optimalt för uppgiften.
Beräkningsresurser och infrastruktur är också några av de viktigaste frågorna att ta itu med. Stora språkmodeller är de mest sofistikerade och förbrukar stora mängder datorkraft och processer. Om bristen på beräkningsresurser är ett litet problem för dig kan en liten språkmodell också vara ett bra alternativ.
Avvägningen mellan precision och effektivitet är en viktig sak att tänka på när detta ämne tas med i beräkningen. En liten språkmodell skulle möjliggöra snabba och billigare operationer, eftersom dessa vanligtvis har lägre tekniska omkostnader. Å andra sidan kanske de inte uppnår samma noggrannhetsnivå jämfört med stora språkmodeller. Om noggrannhet är det allra viktigaste, skulle en stor språkmodell vara det självklara valet.
Eftersom artificiell intelligens revolutionerar hela världen med sina dagliga framsteg kan det vara en utmaning att välja den specifika språkmodellen. Men genom att överväga de faktorer vi nämnde kan det vara en lätt uppgift att göra eftersom alla språkmodeller för artificiell intelligens har sina egna fördelar och nackdelar som gör att de passar in i användningen baserat på användarens krav.
