Veliki ali majhni jezikovni modeli? Kaj je idealna izbira

Hiter razvoj področja obdelave naravnega jezika se kaže v razpravah o vrstah jezikovnih modelov, tj. med velikimi jezikovnimi modeli (LLM) in majhnimi jezikovnimi modeli (SLM). Ko se organizacije in raziskovalci poglabljajo v izkoriščanje moči obdelave naravnega jezika za različne uporabe, se soočajo z vprašanjem: Katerega od njih upoštevati? Veliki jezikovni modeli ali mali jezikovni modeli? Poudarek ni le na velikosti ali zmogljivosti modela, temveč se razteza tudi na robustnost in se pripisuje etičnosti. Zato v tem članku razpravljamo o jezikovnih modelih umetne inteligence, od velikih jezikovnih modelov in majhnih jezikovnih modelov, ter o tem, kateri s svojo zmogljivostjo ustrezajo vašemu namenu.

Kaj so veliki jezikovni modeli?

Veliki jezikovni modeli so tisti jezikovni modeli umetne inteligence, ki se ponašajo z obsežnimi večplastnimi parametri, ki se začasno štejejo v milijardah ali bilijonih. Zaradi teh vrednosti so vozlišča numerična predstavitev algoritma za izvajanje vhodnih podatkov in izdelavo izhodnih podatkov. Ko se število parametrov poveča, model pridobi na kompleksnosti in natančnosti. V večini primerov bodo veliki jezikovni modeli usposobljeni na obsežnih podatkovnih zbirkah besedilnih informacij, ki pogosto prihajajo iz spleta, po vsej dolžini in širini katerega bodo modeli ugotovili, da je mogoče usvojiti zapletene slovnične in leksikalne strukture naravnega jezika. Ena od revolucionarnih značilnosti teh jezikovnih modelov je njihova velikost. Modeli, kot so GPT-3, BERT in T5, so tisti, ki so najbolj znani po svoji poglobljeni naravi.

Kaj so majhni jezikovni modeli?

Za majhne poudarke jezikovnih modelov je pogosto značilno majhno število parametrov, običajno od nekaj milijonov do nekaj deset milijonov. Ti parametri so števila, ki so osnova notranjega jezika modela in ga držijo skupaj v procesu obdelave vhodnih podatkov in ustvarjanja izhodnih podatkov. Zmanjševanje izraznosti in zapletenosti modela pri nižjih parametrih je glavna funkcionalnost majhnih jezikovnih modelov. Na splošno se majhni jezikovni modeli usposabljajo na omejenih naborih besedilnih podatkov z bolj osredotočeno vsebino, ki se nanaša na določeno področje ali naloge, kar pomaga pri hitrem učenju kontekstualnih povezav in jezikovnih vzorcev. Primeri takšnih jezikovnih modelov z majhnim prostorom so ALBERT, DistilBERT in TinyBERT.

Zdaj, ko poznamo tako velike kot majhne jezikovne modele, se poglobimo v prednosti in slabosti velikih in majhnih jezikovnih modelov, da bi razumeli, kateri je najprimernejši.

Prednosti velikih jezikovnih modelov

Veliki jezikovni modeli za temeljitejše učenje uporabljajo velike količine podatkov in postanejo veliko boljši pri ustvarjanju tekočih, skladnih, a raznolikih besedil. To je posledica njihovega neprimerljivega razumevanja jezikovnih vzorcev in struktur, pridobljenih iz velikih količin podatkov

Nevronske mreže se izjemno dobro odrežejo pri izvajanju zahtevnih in novih nalog, vključno z zapletenimi izjavami in natančnim razvrščanjem, česar majhne nevronske mreže niso zmožne.

Veliki jezikovni modeli sijajno izkoriščajo mehanizme transfernega učenja in učenja z majhnim številom posnetkov – njihovo že obstoječe znanje jim pomaga, da se samodejno ustrezno prilagajajo povsem novim nalogam in področjem z malo ali nič dodatnega poučevanja.

Slabosti velikih jezikovnih modelov

Veliki jezikovni modeli se od malih jezikovnih modelov razlikujejo po tem, da zahtevajo višje stroške in zapletenost tako pri usposabljanju kot pri uvajanju, kar lahko poveča stroške za več strojne in programske opreme ter človeških virov.

Poleg tega lahko veliki jezikovni modeli najverjetneje naredijo več napak in uporabijo pristranska pravila, kar posledično privede do nepopolnega besedila, zgrešenega cilja ali celo do tega, da se znajdejo na mestu, ki je lahko nevarno, zlasti v primeru pomanjkanja podatkov ali površnega nadzora. Veliki jezikovni modeli so po drugi strani veliko bolj stabilni.

V nasprotju z majhnimi jezikovnimi modeli so veliki jezikovni modeli zaradi svojih številnih skritih slojev in parametrov pregledni in težko razumljivi celo strokovnjakom ali uporabnikom, kar predstavlja pravi izziv za razumevanje njihovega delovanja in sprejemanje odločitev glede njihovih rezultatov.

Prednosti majhnih jezikovnih modelov

Majhni jezikovni modeli so v nasprotju z dragimi in zapletenimi postopki velikih modelov razviti kot razmeroma poceni in preprosta rešitev, zaradi česar so zahteve glede strojne in programske opreme ter človeških virov precej nizke.

Majhni jezikovni modeli se odlikujejo tudi z razvito in večjo zanesljivostjo in odpornostjo, saj ustvarjajo besedilo, ki je jasnejše, natančnejše in varnejše, zlasti kadar je na voljo velika količina podatkov in nadzora, kar pri velikih jezikovnih modelih ni mogoče.

Za razliko od velikih modelov, ki za različne probleme uporabljajo veliko skritih plasti in parametrov, majhni modeli ohranjajo stvari preproste, tako da se omejijo na osnove in postanejo bolj pregledni, kar omogoča boljše razumevanje. To pripomore k njihovi večji razumljivosti v nasprotju z bolj zapletenimi velikimi modeli.

Slabosti majhnih jezikovnih modelov

Pomanjkljivost majhnih jezikovnih modelov je, da v primerjavi z velikimi jezikovnimi modeli ustvarjajo besedilo, ki ni bolj tekoče, koherentno in raznoliko, saj uporabljajo zelo malo jezikovnih vzorcev in struktur iz kosov podatkov.

V primerjavi z velikimi jezikovnimi modeli so slabši glede vsestranskosti uporabe, zmožnosti obvladovanja manj raznolikih zaporedij in manjšega strokovnega znanja za posploševanje, kar je posledica njihove majhne izrazne zmogljivosti.

Njihove možnosti za izkoriščanje transfernega učenja in učenja z majhnim številom posnetkov so razmeroma omejene, zato se je treba bolj zanašati na dodatne podatke in natančno prilagajanje, da se olajša prilagajanje novim nalogam in področjem.

Idealen izbor med vidnimi jezikovnimi modeli umetne inteligence

Izbira operativnega jezikovnega modela, ki najbolj ustreza potrebam uporabe, vključuje tudi nekaj spremenljivk, ki jih je treba upoštevati. Ker je oblikovanje modela vaš začetni korak, morate posebej navesti naloge, ki jih želite, da jih model izvaja. Če je vaš glavni interes analizirati čustva ali zagotoviti odgovore na vprašanja ali izvesti povzemanje besedila, kar so vse zahteve, ki zahtevajo poglobljeno razumevanje naravnega jezika, potem bo velik jezikovni model prava platforma za vas. Nasprotno pa je lahko za jasen primer različnih ciljev, kot sta razvrščanje besedil ali ustvarjanje jezika, vaša izbira za izvedbo majhen jezikovni model.

Pri določanju dostopnosti jezikovnega modela imajo glavni vpliv podatki. Veliki jezikovni modeli pa zahtevajo ogromne količine podatkov v fazi učenja, da bi dosegli vrhunsko kakovost. Če ste na strani omejenih podatkov, se raje odločite za majhen jezikovni model, ki je treniran z manj podatki, da se optimalno prilega nalogi.

Tudi računalniški viri skupaj z infrastrukturo so med glavnimi vprašanji, ki jih je treba obravnavati. Veliki jezikovni modeli so najbolj izpopolnjeni in porabijo velike količine računalniške moči in procesa. Če vam primanjkljaj računalniških virov predstavlja težavo, je lahko dobra alternativa tudi majhen jezikovni model.

Kompromis med natančnostjo in učinkovitostjo je ena od pomembnih stvari, o katerih je treba razmišljati, ko se upošteva ta tema. Majhni jezikovni modeli bi omogočili hitre in cenejše operacije, saj imajo ti običajno manjše tehnološke režijske stroške. Nasprotno pa v primerjavi z velikimi jezikovnimi modeli morda ne bodo dosegli enake ravni natančnosti. Če je natančnost najpomembnejša, je velik jezikovni model očitna izbira.

Ker umetna inteligenca z vsakodnevnim napredkom revolucionira ves svet, je izbira posebnega jezikovnega modela lahko izziv, ki ga je treba postaviti. Toda z upoštevanjem dejavnikov, ki smo jih omenili, je to lahko lahka naloga, saj imajo vsi jezikovni modeli umetne inteligence svoje prednosti in slabosti, zaradi katerih so primerni za uporabo na podlagi zahtev uporabnika.