Найкращі малі мовні моделі, які потрібно знати

У середовищі штучного інтелекту та обробки природної мови, що стрімко розвивається, де створення малих мовних моделей привернуло увагу завдяки їхній високій швидкості та застосовності для різних завдань, ця галузь стала предметом значного інтересу. Хоча GPT-3 – це великі версії, які з’явилися в засобах масової інформації, малі моделі привабливі тим, що вони дуже економічні з точки зору обчислень, яких вони вимагають, а також швидко працюють. Далі ми розповімо про найвпливовішу міні-мовну модель, яка сприяла зміні ландшафту обробки штучного інтелекту та природної мови

DistilBERT

DistilBERT, одна з моделей Hugging Face, символізує скорочений BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), який є зменшеною моделлю за своєю природою. Незважаючи на менший розмір, DistilBERT зберігає більшість можливостей, які має BERT. Це робить його придатним для використання у середовищах з обмеженими ресурсами. Завдяки високій продуктивності у звичайних завданнях, таких як класифікація тексту, відповіді на запитання та розпізнавання іменованих об’єктів, ця модель виділяється серед інших.

MobileBERT

Модель MobileBERT була розроблена спеціально для мобільних і периферійних пристроїв і, як правило, є найменшою і найменш вимогливою моделлю моделі BERT. Вона підтримує високий стандарт точності, навіть незважаючи на спеціалізоване призначення, гарантуючи, що обробка природної мови на пристрої буде оптимізована в умовах обмежених обчислювальних ресурсів. Таким чином, MobileBERT є найкращим варіантом в умовах, коли зворотній зв’язок в реальному часі є вимогою.

RoBERTa

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) – це вдосконалена версія BERT, створена відділом штучного інтелекту Facebook. Головною особливістю RoBERTa є те, що він є більш толерантним (робастним) до довжини послідовності, при цьому досягається той самий або навіть вищий рівень точності. Він добре справляється з такими завданнями, як аналіз речень, класифікація текстів і розуміння мови. Це її найпотужніші функції. RoBERTa використовується не лише в дослідженнях та деяких додатках, але й у багатьох інших сферах.

DistillGPT

DistillGPT, який є зменшеною варіацією моделі GPT (Generative Pre-trained Transformer) OpenAI, створений для периферійних пристроїв з метою більш ефективного виконання виводу. Незважаючи на свій невеликий розмір, DistillGPT здатний генерувати зв’язний текст, а також свіжий і релевантний контекст, і, таким чином, може застосовуватися в полях чат-ботів, а також для узагальнення тексту.

MiniLM

Полегшена модель MiniLM є дуже компактною і спеціально розроблена для використання на смартфонах, невеликих пристроях і платформах Інтернету речей. Хоча обчислювальна потужність зберігається порівняно з більшими моделями, вона демонструє видатну продуктивність на декількох наборах даних. Наприклад, MiniLM знаходить застосування там, де ресурси є дорогими і є вимога до ефективного і водночас масштабованого розуміння мови.

TinyBERT

TinyBERT орієнтований саме на периферійні та портативні пристрої, які мають високу продуктивність, а не на компроміс між розміром та якістю. Це багатозадачне рішення для обробки природної мови, яке може виконувати багато завдань з обробки природної мови, таких як аналіз настрою, семантична схожість, загальне моделювання мови тощо. TinyBERT добре оптимізує ресурси і може бути використаний у випадку обмежених сценаріїв.

ALBERT

ALBERT (Коротка версія BERT), запропонована Google Research, є полегшеною моделлю BERT, яка досягає зменшення розміру за рахунок видалення деяких зайвих параметрів моделі BERT без шкоди для продуктивності моделі. Незважаючи на те, що ALBERT не є найбільш винятковою з точки зору розвитку та ефективності, їй вдається демонструвати чудові результати на різних завданнях обробки природної мови, в яких вона бере участь, а також часто використовується в процесах навчання та виведення.

Electra

Модель Electra від Google Research відрізняється від інших попередніх моделей тим, що її режим попереднього навчання забезпечує швидший висновок. Оптимізована архітектура спеціально розроблена таким чином, щоб відповідати цій вимозі використання цієї технології для обробки природної мови в режимі реального часу за допомогою периферійних пристроїв і платформ Інтернету речей. Щоразу, коли тест вимагає блискавичної реакції, саме Electra виділяється серед інших.

FlauBERT

FlauBERT – це модель, орієнтована на французьку мову, яка розширює межі продуктивності обробки природної мови, опановуючи розуміння та генерування текстів французькою мовою. Її можна використовувати для підтримки різних прикладних задач, таких як класифікація текстів, розпізнавання іменованих об’єктів або машинний переклад.

DistilRoBERTa

DistilRoBERTa – це стисла версія моделі RoBERTa від Facebook, після якої висновок відбувається швидше і зменшується обсяг пам’яті. Незважаючи на меншу структуру, DistilRoBERTa все ще здатна виконувати завдання обробки природної мови на вищому рівні і забезпечує оперативну підтримку в середовищі малого бізнесу.

Ці вдосконалені малі мовні моделі демонструють потенціал штучного інтелекту та технологій обробки природної мови, які розробники та дослідники в усіх галузях використовують, щоб впоратися з потребами часу. Ці рішення варіюються від мобільних пристроїв до периферійних обчислень і пропонуються у масштабований та ефективний спосіб для вирішення реальних проблем. Зростаюча потреба в технологіях штучного інтелекту, які є одночасно практичними і корисними, є досить значною. Тому невеликі мовні моделі мають вирішальне значення для розвитку інтелектуальних систем у майбутньому.

Підсумовуючи, можна сказати, що адаптивність та економічна ефективність цих мовних моделей, безумовно, відкриє широкі можливості для їх використання в багатьох сферах життя, таких як охорона здоров’я, фінанси та інші види промисловості. Впровадження таких моделей може дозволити пришвидшити процес програмування додатків штучного інтелекту та заощадити ресурси комп’ютера, але водночас сприятиме стійкості екосистеми штучного інтелекту. Заглиблюйтесь у можливості, які надають мовні моделі, і використовуйте їх для потужних проривів у штучному інтелекті, обробці природної мови та інших галузях.