Великі чи малі мовні моделі? Який вибір є ідеальним

Швидкий розвиток галузі обробки природної мови можна побачити в дискусіях навколо типів мовних моделей, тобто між великими мовними моделями (LLM) та малими мовними моделями (SLM). Коли організації та дослідники заглиблюються у використання можливостей обробки природної мови для різних застосувань, вони стикаються з питанням: Що саме розглядати? Великі мовні моделі чи малі мовні моделі? Основна увага приділяється не лише розміру чи продуктивності моделі, але й її надійності та етичності. Тому в цій статті ми поговоримо про мовні моделі штучного інтелекту, починаючи від великих і закінчуючи малими мовними моделями, і про те, які з них за своїми характеристиками відповідають вашим цілям.

Що таке великі мовні моделі?

Великі мовні моделі – це ті мовні моделі штучного інтелекту, які можуть похвалитися великою кількістю параметрів, які умовно обчислюються мільярдами або трильйонами. Ці значення роблять вузли числовим представленням алгоритму, який реалізує вхідні дані і виробляє вихідні. Коли кількість параметрів збільшується, модель стає складнішою і точнішою. У більшості випадків великі мовні моделі навчаються на великих базах даних текстової інформації, часто з Інтернету, по всій довжині і ширині яких моделі можуть асимілювати складні граматичні та лексичні структури природної мови. Однією з таких революційних особливостей цих мовних моделей є їхній розмір. Такі моделі, як GPT-3, BERT і T5, є найбільш відомими завдяки своїй імерсивній природі.

Що таке малі мовні моделі?

Малі мовні моделі часто характеризуються невеликою кількістю параметрів, зазвичай від кількох мільйонів до кількох десятків мільйонів. Ці параметри – це числа, які лежать в основі внутрішньої мови моделі і об’єднують її в процесі обробки вхідних даних і генерації вихідних. Зменшення виразності та складності моделі при менших параметрах є основною функціональністю малих мовних моделей. Як правило, малі мовні моделі навчаються на обмежених текстових наборах даних, що мають більш сфокусований зміст, який стосується конкретної області або завдань, що допомагає швидко вивчати контекстуальні асоціації та мовні патерни. Прикладами таких мов з компактними моделями є ALBERT, DistilBERT і TinyBERT.

Тепер, коли ми знаємо про великі та малі мовні моделі, давайте зануримося в плюси та мінуси обох моделей, щоб зрозуміти, яка з них найкраще підходить.

Переваги великих мовних моделей

Великі мовні моделі використовують великі обсяги даних для більш ретельного вивчення, і вони набагато краще генерують вільні, зв’язні, але різноманітні тексти. Це пов’язано з їхнім незрівнянним розумінням лінгвістичних моделей і структур, отриманих з величезних обсягів даних

Нейронні мережі чудово справляються зі складними і новими завданнями, включаючи складні висловлювання і точну класифікацію, на які малі нейронні мережі не здатні.

Великі мовні моделі блискуче використовують механізми навчання з перенесенням і навчання з кількох спроб – їхні попередні знання допомагають їм автоматично адаптуватися до абсолютно нових завдань і областей з невеликим додатковим навчанням або без нього.

Мінуси великих мовних моделей

Великі мовні моделі відрізняються від малих тим, що вимагають більших витрат і є складнішими як для навчання, так і для розгортання, що, в свою чергу, може збільшити витрати на апаратне забезпечення, програмне забезпечення та людські ресурси.

Крім того, великі мовні моделі, швидше за все, можуть робити більше помилок і використовувати упереджені правила, що, в свою чергу, призводить до неповного тексту, пропуску мітки або навіть потрапляння в небезпечне місце, особливо у випадку недостатньої кількості даних або неглибокого нагляду. З іншого боку, великі мовні моделі демонструють набагато більшу стабільність.

На відміну від малих мовних моделей, великі мовні моделі через свої численні приховані шари і параметри є прозорими і складними для розуміння навіть експертами або користувачами, що створює реальні труднощі для розуміння їхньої функції і прийняття рішень щодо їхніх результатів.

Переваги малих мовних моделей

Малі мовні моделі є відносно недорогим і простим рішенням на противагу дорогим і складним процесам великих моделей, що робить апаратні, програмні та людські вимоги досить низькими.

Малі мовні моделі також вирізняються підвищеною надійністю та стійкістю завдяки створенню тексту, який є більш зрозумілим, точним і безпечним, особливо за наявності великих обсягів даних і контролю, що неможливо у випадку з великими мовними моделями.

На відміну від великих моделей, які використовують багато прихованих шарів і параметрів для різних проблем, малі моделі спрощують речі, зводячи їх до основ, стаючи більш прозорими і сприяючи кращому розумінню. Зрештою, це допомагає зробити їх більш зрозумілими, на відміну від більш складних великих моделей.

Мінуси малих мовних моделей

Недоліком малих мовних моделей є те, що вони створюють текст, якому бракує плавності, зв’язності та різноманітності порівняно з великими мовними моделями, оскільки вони використовують дуже мало лінгвістичних шаблонів і структур з фрагментів даних.

Вони поступаються великим мовним моделям в універсальності використання, здатності справлятися з менш різноманітними послідовностями і меншою здатністю до узагальнення, що є наслідком їхньої малої здатності до вираження.

Їхній потенціал для використання трансферного навчання та навчання з кількох спроб є порівняно обмеженим, що вимагає більшої залежності від додаткових даних і доопрацювання для полегшення адаптації до нових завдань і сфер.

Ідеальний вибір між відомими мовними моделями штучного інтелекту

Вибір операційної мовної моделі, яка найкраще відповідає вашим потребам використання, також включає в себе деякі змінні, які слід враховувати. Оскільки створення моделі є вашим першим кроком, ви повинні чітко визначити завдання, які ви хочете, щоб модель виконувала. Якщо ваш основний інтерес полягає в аналізі настроїв, наданні відповідей на запитання або узагальненні тексту, що вимагає глибокого розуміння природної мови, тоді вам підійде велика мовна модель. І навпаки, для більш простих завдань, таких як класифікація текстів або генерація мови, ви можете обрати невелику мовну модель.

Дані мають першочерговий вплив на визначення доступності мовної моделі. Великі мовні моделі, в свою чергу, вимагають величезних обсягів даних на етапі навчання для досягнення найвищої якості. Якщо ви працюєте з обмеженими даними, вам краще мати невелику мовну модель, навчену на меншій кількості даних, щоб оптимально відповідати поставленому завданню.

Обчислювальні ресурси разом з інфраструктурою також є одними з основних проблем, які потрібно вирішити. Великі мовні моделі є найскладнішими і споживають велику кількість обчислювальної потужності та часу. Якщо дефіцит обчислювальних ресурсів є для вас невеликою проблемою, невелика мовна модель також може бути гарною альтернативою.

Компроміс між точністю та ефективністю – одна з важливих речей, про яку слід подумати, коли береться до уваги ця тема. Невеликі мовні моделі дозволять виконувати операції швидше і дешевше, оскільки вони зазвичай мають менші технологічні накладні витрати. З іншого боку, вони можуть не досягти такого ж рівня точності, як великі мовні моделі. Якщо точність є найважливішим критерієм, то очевидним вибором буде велика мовна модель.

Оскільки штучний інтелект революціонізує весь світ своїми щоденними досягненнями, вибір конкретної мовної моделі може бути непростим завданням. Але якщо врахувати фактори, про які ми згадували, це може бути легким завданням, оскільки всі мовні моделі штучного інтелекту мають свої переваги та недоліки, які роблять їх придатними для використання відповідно до вимог користувача.