De säger att bra saker kommer i små paket och kanske är Small Language Models (SLM) perfekta exempel på detta.
När vi pratar om AI och språkmodeller som efterliknar mänsklig kommunikation och interaktion, tenderar vi genast att tänka på Stora språkmodeller (LLMs) som GPT3 eller GPT4. Men i andra änden av spektrumet ligger den underbara världen av små språkmodeller, som är perfekta motsvarigheter till deras större varianter, och kommer som bekväma följeslagare för att stärka ambitioner som inte kräver mycket skala.
Idag är vi glada över att kunna belysa vad SLM är, hur de klarar sig jämfört med LLM, deras användningsfall och deras begränsningar.
Vad är små språkmodeller?
SLM är en gren av AI-modeller som är utformade för att upptäcka, förstå och återgälda mänskliga språk. Prefixet (eller adjektivet) Small hänvisar här till storleken, som är jämförelsevis mindre, vilket gör att de kan vara mer fokuserade och nischade.
Om LLM:er tränas på miljarder eller biljoner parametrar, tränas SLM:er på hundratals miljoner parametrar. En av de utmärkande aspekterna av mindre modeller är att de levererar oklanderliga resultat trots att de tränas på en mindre volym av parametrar.
För att förstå SLM bättre, låt oss titta på några av deras kärnegenskaper:
Mindre storlek
Eftersom de tränas på färre parametrar är de lätta att träna och minimerar intensiteten i beräkningskapaciteten för funktionalitet.
Nisch, fokuserad och anpassningsbar
Till skillnad från LLM:er är de inte utvecklade för allomfattande uppgifter. Istället är de byggda och konstruerade för specifika problemformuleringar, vilket banar väg för fokuserade konfliktlösningar.
Till exempel kan ett medelstort företag få en SLM utvecklad och utplacerad endast för att ta hand om kundtjänstklagomål. Eller så kan ett BFSI-företag ha en SLM på plats endast för att utföra automatiska bakgrundskontroller, kreditvärdering eller riskanalys.
Minimalt beroende av hårdvaruspecifikationer
SLM:er eliminerar behovet av komplex och tung digital infrastruktur och kringutrustning för utbildning och driftsättning. Eftersom de är relativt mindre i storlek och funktionalitet, förbrukar de också mindre minne, vilket gör dem idealiska för implementering i edge-enheter och miljöer som övervägande är resursbegränsade.
Mer hållbart
Mindre modeller är jämförelsevis miljövänliga eftersom de förbrukar mindre energi än LLM och genererar mindre värme på grund av deras minskade beräkningskrav. Detta innebär också minimerade investeringar i kylsystem och underhållskostnader.
Mångsidighet och prisvärd
SLM är skräddarsydda för små och medelstora företags ambitioner som är inneslutna när det gäller investeringar men som måste utnyttja kraften och potentialen hos AI för sina affärsvisioner. Eftersom mindre modeller är anpassningsbara och anpassningsbara tillåter de flexibilitet för företag att implementera sina AI-ambitioner i etapper.
Verkliga exempel på små språkmodeller
En liten språkmodell fungerar
Grundläggande är arbetsprincipen för en liten språkmodell mycket lik den för en stor språkmodell i den meningen att de tränas på stora volymer träningsdata och kod. Men några tekniker används för att omvandla dem till effektiva, mindre varianter av LLM. Låt oss titta på några vanliga tekniker.
| Kunskapsdestillation | beskärning | kvantisering |
|---|---|---|
| Detta är kunskapsöverföringen som sker från en mästare till en lärjunge. All kunskap från en förutbildad LLM överförs till en SLM, vilket destillerar essensen av kunskapen minus komplexiteten i LLM. | Vid vinframställning avser beskärning borttagning av grenar, frukt och löv från vin. I SLM är detta en liknande process som involverar borttagning av onödiga aspekter och komponenter som kan göra modellen tung och intensiv. | När precisionen hos en modell vid utförande av beräkningar minimeras, använder den jämförelsevis mindre minne och går betydligt snabbare. Denna process kallas kvantisering och gör det möjligt för modellen att prestera exakt i enheter och system med reducerad hårdvarukapacitet. |
Vilka är begränsningarna för små språkmodeller?
Som alla AI-modeller har SLM sin beskärda del av flaskhalsar och brister. För nybörjare, låt oss utforska vad de är:
- Eftersom SLM är nischade och raffinerade i sitt syfte och funktionalitet kan det vara svårt för företag att skala sina mindre modeller avsevärt.
- Mindre modeller är också utbildade för specifika användningsfall, vilket gör dem ogiltiga för förfrågningar och uppmaningar utanför deras domän. Detta innebär att företag kommer att tvingas distribuera flera nischade SLM:er istället för att ha en huvudmodell.
- De kan vara lite svåra att utveckla och distribuera på grund av befintliga kunskapsluckor i AI-utrymmet.
- Den konsekventa och snabba utvecklingen av modeller och teknik i allmänhet kan också göra det utmanande för intressenter att utveckla sin SLM ständigt.
Utbildningsdatakrav för små språkmodeller
Medan intensiteten, beräkningsförmågan och skalan är mindre jämfört med stora modeller, är SLM inte lätt på något sätt. De är fortfarande språkmodeller som utvecklats för att hantera komplexa krav och uppgifter.
Känslan av att en språkmodell är mindre kan inte ta bort allvaret och effekten den kan erbjuda. Till exempel inom hälso- och sjukvården är en SLM som utvecklats för att endast upptäcka ärftliga eller livsstilsdrivna sjukdomar fortfarande kritisk eftersom den står mellan en individs liv och död.
Detta knyter an till uppfattningen att utbildningsdatakrav för mindre modeller fortfarande är avgörande för att intressenter ska utveckla en lufttät modell som genererar resultat som är korrekta, relevanta och exakta. Det är precis här vikten av att hämta data från pålitliga företag kommer in.
At Shaip, vi har alltid tagit ställning till att skaffa högkvalitativ träningsdata etiskt för att komplettera dina AI-visioner. Våra stränga kvalitetssäkringsprotokoll och human-in-the-loop-metoder säkerställer att dina modeller tränas i oklanderliga kvalitetsdatauppsättningar som positivt påverkar resultat och resultat som genereras av dina modeller.
Så kontakta oss idag för att diskutera hur vi kan driva dina företagsambitioner med våra datauppsättningar.
