Najboljši majhni jezikovni modeli, ki jih morate poznati

V hitro razvijajočem se okolju umetne inteligence in obdelave naravnega jezika, kjer je oblikovanje majhnih jezikovnih modelov zaradi svoje visoke hitrosti in uporabnosti za različne naloge pridobilo pozornost, je to področje postalo predmet velikega zanimanja. Medtem ko se v medijih pojavljajo večje različice GPT-3, so mali modeli privlačni, ker so zelo varčni z vidika potrebnih izračunov, poleg tega pa delujejo hitro. V nadaljevanju pojasnjujemo najvplivnejše mini jezikovne modele, ki so prispevali k spremembam na področju umetne inteligence in obdelave naravnega jezika

DistilBERT

DistilBERT, eden od modelov Hugging Face, simbolizira okrnjen BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), ki je po svoji naravi reduciran model. Čeprav je njegova velikost manjša, lahko DistilBERT ohrani večino zmožnosti, ki jih ima BERT. Zaradi tega je primeren za uporabo v okoljih z omejenimi viri. Z dobrimi rezultati pri običajnih nalogah, kot so razvrščanje besedil, odgovarjanje na vprašanja in prepoznavanje poimenovanih entitet, model izstopa.

MobileBERT

Model MobileBERT je bil zasnovan zlasti za mobilne in robne naprave ter običajno predstavlja najmanjši in najmanj zahteven model modela BERT. Ohranja visok standard natančnosti tudi ob misli na specializiran namen, kar zagotavlja, da bo obdelava naravnega jezika na napravi optimizirana, kadar so računalniški viri omejeni. Zato je MobileBERT najboljša možnost v okoliščinah, v katerih se zahtevajo povratne informacije v realnem času.

RoBERTa

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) je izboljšana različica BERT, ki jo je ustvaril oddelek za umetno inteligenco v družbi Facebook. Glavna značilnost pristopa RoBERTa je, da je bolj toleranten (robusten) do dolžine zaporedja in da je dosegel enako ali celo višjo raven natančnosti. Dobra je pri opravilih, kot so analiza stavkov, razvrščanje besedil in razumevanje jezika. To so njegove najmočnejše funkcije. RoBERTa se ne uporablja samo v raziskavah reči in nekaterih aplikacijah, temveč se uporablja na številnih področjih.

DistillGPT

DistillGPT, ki je manjša različica modela GPT (Generative Pre-trained Transformer) podjetja OpenAI, je zgrajen za robne naprave z namenom bolj smotrnega izvajanja sklepanja. Kljub svoji majhnosti lahko DistillGPT ustvarja kohezivno besedilo ter svež in relevanten kontekst, zato ga je mogoče uporabiti na področjih klepetalnih robotov in povzemanja besedil.

MiniLM

MiniLM, lahki model, je model, ki je zelo kompakten in je posebej zasnovan za uporabo na pametnih telefonih, majhnih napravah in platformah interneta stvari. Čeprav je procesna moč v primerjavi z večjimi modeli ohranjena, poroča o izjemni učinkovitosti na več naborih podatkov. MiniLM na primer najde uporabo tam, kjer so viri dragi in obstaja zahteva po učinkovitem in hkrati skalabilnem razumevanju jezika.

TinyBERT

TinyBERT je natančno osredotočen na robne naprave in prenosne naprave, ki dobro delujejo, namesto da bi sklepali kompromise glede velikosti in kakovosti. Gre za večopravilno rešitev za obdelavo naravnega jezika, ki lahko izvaja številne naloge obdelave naravnega jezika, kot so analiza čustev, semantična podobnost, splošno modeliranje jezika itd. TinyBERT je dober z vidika optimizacije virov in se lahko uporablja v primeru scenarijev z omejenimi viri.

ALBERT

ALBERT (kratka različica BERT), ki ga je predlagal Google Research, je model BERT tipa lite, ki doseže zmanjšanje velikosti z odstranitvijo nekaterih dodatnih parametrov modela BERT, ne da bi pri tem poslabšal zmogljivost modela. Kljub temu, da ni najbolj izjemen v smislu razvoja in učinkovitosti, ALBERT uspeva pokazati odlične rezultate pri različnih nalogah obdelave naravnega jezika, pri katerih sodeluje, prav tako pa je pogost v procesih učenja in sklepanja.

Electra

Model Electra podjetja Google Research, ki se razlikuje od drugih predhodnih modelov, saj njegov način predhodnega usposabljanja omogoča večjo hitrost sklepanja. Racionalna arhitektura je posebej zasnovana tako, da ustreza zahtevi po uporabi te tehnologije za aplikacije obdelave naravnega jezika v realnem času z uporabo robnih naprav in platform IoT. Kadar test zahteva bliskovite odzive, je Electra tista, ki izstopa.

FlauBERT

FlauBERT je model, usmerjen v francoski jezik, ki premika meje zmogljivosti obdelave naravnega jezika z obvladovanjem razumevanja in generiranja besedil v francoščini. Uporablja se lahko za podporo različnim uporabniškim nalogam – kot so razvrščanje besedil, prepoznavanje poimenovanih entitet ali strojno prevajanje.

DistilRoBERTa

DistilRoBERTa je kompresijska različica Facebookovega modela RoBERTa, po kateri je sklepanje hitrejše in se zmanjša pomnilniški prostor. Kljub manjši strukturi je DistilRoBERTa še vedno sposoben opravljati naloge obdelave naravnega jezika na višji ravni in zagotavlja operativno podporo v okolju malih podjetij.

Ti napredni majhni jezikovni modeli dokazujejo potencial tehnologij umetne inteligence in obdelave naravnega jezika, ki jih razvijalci in raziskovalci na vseh področjih uporabljajo za obvladovanje potreb časa. Te rešitve segajo od mobilnih naprav do primerov uporabe robnega računalništva ter so na voljo na skalabilen in učinkovit način za reševanje izzivov v resničnem svetu. Ta vse večja potreba po tehnologiji umetne inteligence, ki je hkrati praktična in uporabna, je precej velika. Zato so majhni jezikovni modeli ključnega pomena pri razvoju v smeri inteligentnih sistemov v prihodnosti.

Skratka, prilagodljivost in stroškovna učinkovitost teh jezikovnih modelov bosta zagotovo odprli velike možnosti za njihovo uporabo na številnih področjih življenja, kot so zdravstvo, finance in druge vrste industrij. Izvajanje teh vrst modelov lahko omogoči hitrejši postopek programiranja aplikacij umetne inteligence in prihranek računalniških virov, hkrati pa spodbuja trajnost ekosistema umetne inteligence. Poglobite se v možnosti, ki jih ponujajo jezikovni modeli, in jih izkoristite za silovit preboj na področju umetne inteligence, obdelave naravnega jezika in drugih področjih.