Veľké alebo malé jazykové modely? Aká je ideálna voľba
Rýchly vývoj v oblasti spracovania prirodzeného jazyka možno vidieť v diskusiách okolo typov jazykových modelov, teda medzi veľkými jazykovými modelmi (large language models – LLM) a malými jazykovými modelmi (small language models – SLM). Keďže organizácie a výskumníci sa hlbšie ponárajú do využívania sily spracovania prirodzeného jazyka na rôzne využitie, sú konfrontovaní s otázkou: Ktorý z nich vziať do úvahy? Veľké jazykové modely alebo malé jazykové modely? Dôraz sa nekladie len na veľkosť alebo výkon modelu, ale rozširuje sa aj na robustnosť a pripisuje sa etickému. Preto sa v tomto článku zaoberáme jazykovými modelmi umelej inteligencie od veľkých jazykových modelov a malých jazykových modelov a tým, ktoré svojím výkonom vyhovujú vášmu účelu.
Čo sú veľké jazykové modely?
Veľké jazykové modely sú tie jazykové modely umelej inteligencie, ktoré sa môžu pochváliť rozsiahlym množstvom parametrov, ktoré sa predbežne počítajú na miliardy alebo bilióny. Tieto hodnoty robia z uzlov číselnú reprezentáciu algoritmu na realizáciu vstupu a tvorbu výstupu. Keď sa počet parametrov rozšíri, model získava na zložitosti a presnosti. Vo väčšine prípadov budú veľké jazykové modely vyškolené na rozsiahlych databázach textových informácií, často pochádzajúcich z webu, v celej dĺžke a šírke ktorého modely zistia, že je možné asimilovať zložité gramatické a lexikálne štruktúry prirodzeného jazyka. Jednou z takýchto revolučných vlastností týchto jazykových modelov je ich veľkosť. Modely ako GPT-3, BERT a T5 sú tie, ktoré sú najznámejšie svojou imerzívnosťou.
Čo sú to malé jazykové modely?
Malé jazykové modely sa často vyznačujú nízkym počtom parametrov, zvyčajne od niekoľkých miliónov do niekoľkých desiatok miliónov. Tieto parametre sú čísla, ktoré sú základom vnútorného jazyka modelu a držia ho pohromade v procese spracovania vstupov a generovania výstupov. Znižovanie výraznosti a zložitosti modelu pri nižších parametroch je hlavnou funkciou modelov s malým jazykom. Vo všeobecnosti sa malé jazykové modely trénujú na obmedzených súboroch textových údajov, ktoré majú cielenejší obsah týkajúci sa konkrétnej oblasti alebo úloh, čo pomáha rýchlo sa naučiť kontextové asociácie a jazykové vzory. Prípadovými štúdiami takýchto jazykových modelov s kompaktným priestorom sú ALBERT, DistilBERT a TinyBERT.
Teraz, keď už poznáme modely s veľkým aj malým jazykom, ponorme sa hlbšie do výhod a nevýhod modelov s veľkým aj malým jazykom, aby sme pochopili, ktorý je najvhodnejší.
Výhody veľkých jazykových modelov
Veľké jazykové modely využívajú veľké množstvo údajov na dôkladnejšie učenie a stávajú sa oveľa lepšími pri generovaní plynulých, súvislých a zároveň rôznorodých textov. Je to vďaka ich neporovnateľnému pochopeniu jazykových vzorov a štruktúr získaných z obrovského množstva údajov
neurónové siete dosahujú vynikajúce výsledky pri vykonávaní náročných a nových úloh vrátane zložitých výrokov a presnej klasifikácie, čo malé neurónové siete nedokážu.
Veľké jazykové modely brilantne využívajú mechanizmy transferového učenia a učenia s niekoľkými zábermi – ich už existujúce znalosti im pomáhajú automaticky sa vhodne prispôsobiť úplne novým úlohám a oblastiam bez dodatočného trénovania alebo len s malým počtom záberov.
Nevýhody veľkých jazykových modelov
Veľké jazykové modely sa od malých jazykových modelov líšia tým, že vyžadujú vyššie náklady a zložitosť školenia aj nasadenia, čo môže zvýšiť náklady na viac hardvéru, softvéru a ľudských zdrojov.
Okrem toho veľké jazykové modely môžu s najväčšou pravdepodobnosťou robiť viac chýb a používať neobjektívne pravidlá, čo následne vedie k neúplnému textu, chýbajúcemu cieľu alebo dokonca k tomu, že sa ocitnú na mieste, ktoré by mohlo byť nebezpečné, najmä v prípade nedostatku údajov alebo plytkého dohľadu. Na druhej strane veľké jazykové modely vykazujú oveľa väčšiu stabilitu.
Na rozdiel od malých jazykových modelov sú veľké jazykové modely pre svoje početné skryté vrstvy a parametre priehľadné a ťažko zrozumiteľné aj pre odborníkov alebo používateľov, čo vytvára skutočné problémy pri pochopení ich funkcie a pri rozhodovaní o ich výstupoch.
Výhody malých jazykových modelov
Malé jazykové modely sú vyvinuté ako relatívne lacné a jednoduché riešenie v protiklade k drahým a komplikovaným procesom veľkých modelov, vďaka čomu sú hardvérové, softvérové a ľudské nároky pomerne nízke.
Malé jazykové modely vyniknú aj svojou vyvinutou a zvýšenou spoľahlivosťou a odolnosťou tým, že vytvárajú text, ktorý je jasnejší, presnejší a bezpečnejší, najmä keď je k dispozícii veľké množstvo údajov a dohľadu, čo sa nedá dosiahnuť pri veľkých jazykových modeloch.
Na rozdiel od veľkých modelov, ktoré používajú mnoho skrytých vrstiev a parametrov pre rôzne problémy, malé modely udržiavajú veci jednoduché tým, že sa obmedzujú na základy, čím sa stávajú prehľadnejšími, aby uľahčili lepšie pochopenie. V konečnom dôsledku to prispieva k ich väčšej zrozumiteľnosti na rozdiel od zložitejších veľkých modelov.
Nevýhody malých jazykových modelov
Malé jazykové modely majú tú nevýhodu, že v porovnaní s veľkými jazykovými modelmi produkujú text, ktorému chýba väčšia plynulosť, súdržnosť a rozmanitosť, pretože využívajú len veľmi málo jazykových vzorov a štruktúr z častí údajov.
V porovnaní s veľkými jazykovými modelmi vykazujú horšie vlastnosti, pokiaľ ide o všestrannosť použitia, schopnosť vyrovnať sa so sekvenciami menšej rozmanitosti a menšiu odbornosť zovšeobecňovania, čo je dôsledkom ich malej vyjadrovacej kapacity.
Ich potenciál na využitie transferového učenia a učenia sa z niekoľkých snímok je pomerne obmedzený, čo si vyžaduje väčšiu závislosť od dodatočných údajov a jemného dolaďovania na uľahčenie adaptácie na nové úlohy a oblasti.
Ideálny výber medzi významnými jazykovými modelmi umelej inteligencie
Výber operačného jazykového modelu, ktorý najlepšie vyhovuje potrebám využitia, zahŕňa aj niektoré premenné, ktoré je potrebné zohľadniť. Keďže vytvorenie modelu je vaším úvodným krokom, mali by ste konkrétne uviesť úlohy, ktoré chcete, aby model vykonával. Ak je vaším primárnym záujmom analyzovať sentiment alebo poskytovať odpovede na otázky alebo vykonávať sumarizáciu textu, čo sú všetko požiadavky, ktoré si vyžadujú hlboké porozumenie prirodzenému jazyku, potom bude pre vás vhodnou platformou veľký jazykový model. Naopak, v jednoznačnom prípade rôznych cieľov, ako je klasifikácia textu alebo generovanie jazyka, môže byť vašou voľbou na implementáciu malý jazykový model.
Pri určovaní prístupnosti jazykového modelu majú primárny vplyv údaje. Veľké jazykové modely si zasa vyžadujú obrovské množstvo údajov vo fáze trénovania, aby sa dosiahla špičková kvalita. Ak ste na strane obmedzených údajov, radšej si nechajte natrénovať malý jazykový model s menším množstvom údajov, aby optimálne vyhovoval úlohe.
Výpočtové zdroje spolu s infraštruktúrou tiež patria medzi hlavné problémy, ktoré treba riešiť. Veľké jazykové modely sú najsofistikovanejšie a spotrebujú veľké množstvo výpočtového výkonu a procesu. Ak je pre vás nedostatok výpočtových zdrojov trochu problém, dobrou alternatívou by mohol byť aj malý jazykový model.
Kompromis medzi presnosťou a efektívnosťou je jednou z dôležitých vecí, na ktoré treba myslieť, keď sa berie do úvahy táto téma. Malé jazykové modely by umožnili rýchle a menej nákladné operácie, pretože tieto majú zvyčajne nižšiu technologickú réžiu. Naopak, v porovnaní s veľkými jazykovými modelmi nemusia dosahovať rovnakú úroveň presnosti. Ak je presnosť najdôležitejšia, jasnou voľbou by bol veľký jazykový model.
Keďže umelá inteligencia svojím každodenným pokrokom spôsobuje revolúciu v celom svete, výber konkrétneho jazykového modelu môže predstavovať výzvu. Ale po zvážení faktorov, ktoré sme uviedli, to môže byť ľahká úloha, pretože všetky jazykové modely umelej inteligencie majú svoje vlastné výhody a nevýhody, vďaka ktorým sa hodia na využitie na základe požiadaviek používateľa.
