Najlepšie malé jazykové modely, ktoré potrebujete poznať
V rýchlo sa rozvíjajúcom prostredí umelej inteligencie a spracovania prirodzeného jazyka, kde si tvorba malých jazykových modelov získala pozornosť vďaka ich vysokej rýchlosti a použiteľnosti na rôzne úlohy, sa táto oblasť stala predmetom značného záujmu. Zatiaľ čo GPT-3 sú väčšie verzie, ktoré sa objavili v médiách, malé modely sú atraktívne, pretože sú veľmi úsporné z hľadiska výpočtov, ktoré vyžadujú, a tiež pracujú rýchlo. V nasledujúcom texte vysvetlíme najvplyvnejší mini model jazyka, ktorý prispel k zmene prostredia umelej inteligencie a spracovania prirodzeného jazyka
DistilBERT
DistilBERT, jeden z modelov Hugging Face, symbolizuje skrátený BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), ktorý je svojou povahou redukovaným modelom. Hoci je jeho veľkosť menšia, DistilBERT si dokáže zachovať väčšinu schopností, ktoré má BERT. To ho predurčuje na to, aby bol vhodný na použitie v prostrediach s obmedzenými zdrojmi. Vďaka silnému výkonu v bežných úlohách, ako je klasifikácia textu, odpovedanie na otázky a rozpoznávanie pomenovaných entít, model vyniká.
MobileBERT
Model MobileBERT bol navrhnutý najmä pre mobilné a okrajové zariadenia a typicky predstavuje najmenší a najmenej náročný model modelu BERT. Zachováva vysoký štandard presnosti aj pri myslení na špecializovaný účel, čím zabezpečuje, že spracovanie prirodzeného jazyka na zariadení bude optimalizované, keď sú výpočtové zdroje obmedzené. Preto je MobileBERT najlepšou voľbou za okolností, keď sa vyžaduje spätná väzba v reálnom čase.
RoBERTa
RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) je vylepšená verzia BERT vytvorená oddelením umelej inteligencie spoločnosti Facebook. Hlavnou vlastnosťou RoBERTa je, že je tolerantnejší (robustnejší) voči dĺžke sekvencie a dosiahol rovnakú alebo dokonca vyššiu úroveň presnosti. Je dobrý v úlohách, ako je analýza viet, klasifikácia textu a porozumenie jazyku. To sú jeho najvýkonnejšie funkcie. RoBERTa sa nepoužíva len v povedzme výskume a niektorých aplikáciách, ale používa sa v mnohých oblastiach.
DistillGPT
DistillGPT, čo je menšia variácia modelu OpenAI`s GPT (Generative Pre-trained Transformer), je vytvorený pre zariadenia edge so zámerom vykonávať inferenciu účelnejšie. Napriek svojej malej veľkosti dokáže DistillGPT generovať kohézny text, ako aj čerstvý a relevantný kontext, a preto sa môže uplatniť v oblastiach chatbotov, ako aj pri sumarizácii textu.
MiniLM
MiniLM, ľahký model, je model, ktorý je veľmi kompaktný a je špeciálne navrhnutý na použitie v smartfónoch, malých zariadeniach a platformách internetu vecí. Aj keď je v porovnaní s väčšími modelmi zachovaný výpočtový výkon, na viacerých súboroch údajov vykazuje vynikajúci výkon. MiniLM nájde uplatnenie napríklad tam, kde sú zdroje nákladné a existuje požiadavka na efektívne a zároveň škálovateľné porozumenie jazyku.
TinyBERT
TinyBERT sa zameriava práve na okrajové zariadenia a prenosné zariadenia, ktoré majú dobrý výkon, a nie na kompromisy v oblasti veľkosti a kvality. Je to viacúlohové riešenie na spracovanie prirodzeného jazyka, ktoré dokáže vykonávať mnohé úlohy spracovania prirodzeného jazyka, ako je analýza sentimentu, sémantická podobnosť, všeobecné modelovanie jazyka atď. TinyBERT je dobrý z hľadiska optimalizácie zdrojov a možno ho použiť v prípade scenárov s obmedzenými zdrojmi.
ALBERT
ALBERT (skrátená verzia BERT) navrhnutý spoločnosťou Google Research je model BERT typu lite, ktorý dosahuje zmenšenie veľkosti odstránením niektorých dodatočných parametrov modelu BERT bez toho, aby sa znížil výkon modelu. Napriek tomu, že nie je najvýnimočnejší z hľadiska vývoja a efektívnosti, ALBERT dokáže preukázať skvelé výsledky na rôznych úlohách spracovania prirodzeného jazyka, na ktorých sa zúčastňuje, a tiež je častý v procesoch trénovania a odvodzovania.
Electra
Model Electra od spoločnosti Google Research, ktorý sa odlišuje od ostatných predchádzajúcich modelov, pretože jeho režim predtrénovania umožňuje vyššiu rýchlosť odvodzovania. Zjednodušená architektúra je špeciálne navrhnutá tak, aby vyhovovala požiadavke využitia tejto technológie na aplikácie spracovania prirodzeného jazyka v reálnom čase pomocou okrajových zariadení a platforiem internetu vecí. Vždy, keď si test vyžaduje bleskové reakcie, vyniká práve Electra.
FlauBERT
FlauBERT je model orientovaný na francúzsky jazyk, ktorý posúva hranice výkonnosti spracovania prirodzeného jazyka tým, že zvláda porozumenie a generovanie textov vo francúzštine. Možno ho použiť na podporu rôznych aplikačných úloh – napríklad klasifikácie textu, rozpoznávania pomenovaných entít alebo strojového prekladu.
DistilRoBERTa
DistilRoBERTa je kompresná verzia modelu RoBERTa spoločnosti Facebook, po ktorej je odvodzovanie rýchlejšie a dochádza k redukcii pamäťového priestoru. Napriek tomu, že má menšiu štruktúru, DistilRoBERTa je stále schopný vykonávať úlohy spracovania prirodzeného jazyka na vyššej úrovni a poskytuje operačnú podporu v prostredí malých podnikov.
Tieto pokročilé malé jazykové modely demonštrujú potenciál technológií umelej inteligencie a spracovania prirodzeného jazyka, ktoré vývojári a výskumníci v každej oblasti využívajú, aby sa vyrovnali s potrebami doby. Tieto riešenia siahajú od mobilných zariadení až po prípady použitia edge computingu a sú ponúkané škálovateľným a efektívnym spôsobom na riešenie reálnych výziev. Táto rastúca potreba technológie umelej inteligencie, ktorá je praktická a užitočná, je pomerne významná. Preto sú malé jazykové modely rozhodujúce pri vývoji smerom k inteligentným systémom v budúcnosti.
Ak to zhrnieme, prispôsobivosť a nákladová efektívnosť týchto jazykových modelov určite otvorí veľké možnosti ich využitia v mnohých oblastiach života, napríklad v zdravotníctve, finančníctve a pre iné typy odvetví. Implementácia týchto typov modelov môže umožniť zrýchliť proces programovania aplikácií umelej inteligencie a ušetriť zdroje počítača, ale zároveň podporiť udržateľnosť ekosystému umelej inteligencie. Ponorte sa do možností, ktoré poskytujú jazykové modely, a využite ich na razantný prelom v oblasti umelej inteligencie, spracovania prirodzeného jazyka a ďalších oblastiach.
