הם אומרים שדברים גדולים מגיעים בחבילות קטנות ואולי, מודלים של שפה קטנה (SLMs) הם דוגמא מושלמת לכך.
בכל פעם שאנחנו מדברים על בינה מלאכותית ומודלים של שפה המחקים תקשורת ואינטראקציה אנושית, אנחנו מיד נוטים לחשוב על מודלים של שפה גדולה (LLMs) כמו GPT3 או GPT4. עם זאת, בקצה השני של הספקטרום נמצא העולם המופלא של מודלים של שפות קטנות, שהם מקבילים מושלמים לגרסאות הגדולות שלהם, המגיעים כחברים נוחים להעצמת שאיפות שאינן דורשות קנה מידה רב.
היום, אנו נרגשים לשפוך אור על מה הם SLMs, איך הם מתקדמים בהשוואה ל-LLMs, מקרי השימוש שלהם והמגבלות שלהם.
מהם מודלים של שפות קטנות?
SLMs הם ענף של מודלים של AI שנועדו לזהות, להבין ולהחזיר שפות אנושיות. הקידומת (או שם התואר) Small כאן מתייחסת לגודל, שהוא יחסית קטן יותר, מה שמאפשר להם להיות יותר ממוקדים ונישתיים.
אם LLMs מאומנים על מיליארדי או טריליונים של פרמטרים, SLMs מאומנים על מאות מיליוני פרמטרים. אחד ההיבטים הבולטים של דגמים קטנים יותר הוא שהם מספקים תוצאות ללא דופי למרות שהם מאומנים על נפח קטן יותר של פרמטרים.
כדי להבין טוב יותר את SLMs, בואו נסתכל על כמה ממאפייני הליבה שלהם:
מידה קטנה יותר
מכיוון שהם מאומנים על פחות פרמטרים, הם ניתנים לאימון בקלות וממזערים את עוצמת היכולות החישוביות לפונקציונליות.
נישה, ממוקד וניתן להתאמה אישית
בניגוד ללימודי LLM, הם לא פותחו למשימות מקיפות. במקום זאת, הם בנויים ומתוכננים להצהרות בעיות ספציפיות, וסוללים את הדרך לפתרון סכסוכים ממוקד.
לדוגמה, עסק בינוני יכול לפתח ולפרוס SLM רק כדי לטפל בתלונות שירות לקוחות. לחלופין, לחברת BFSI יכולה להיות SLM במקום רק כדי לבצע בדיקות רקע אוטומטיות, ניקוד אשראי או ניתוח סיכונים.
תלות מינימלית במפרטי חומרה
SLMs מבטלים את הצורך בתשתית דיגיטלית מורכבת וכבדה ובדרישות היקפיות להדרכה ופריסה. מכיוון שהם קטנים יותר בגודלם ובפונקציונליותם, הם גם צורכים פחות זיכרון, מה שהופך אותם לאידיאליים ליישום במכשירי קצה ובסביבות שהן מוגבלות בעיקר במשאבים.
יותר בר קיימא
דגמים קטנים יותר ידידותיים יחסית לסביבה מכיוון שהם צורכים פחות אנרגיה מ-LLM ומייצרים פחות חום בגלל הדרישות החישוביות המופחתות שלהם. המשמעות היא גם השקעה מזערית במערכות קירור והוצאות תחזוקה.
צדדיות ובמחיר סביר
SLMs מותאמים לשאיפות של עסקים קטנים ובינוניים המוכלים במונחים של השקעות אך צריכים למנף את הכוח והפוטנציאל של AI עבור החזונות העסקיים שלהם. מכיוון שדגמים קטנים יותר ניתנים להתאמה וניתנים להתאמה אישית, הם מאפשרים גמישות לעסקים לפרוס את שאיפות ה-AI שלהם בשלבים.
דוגמאות מהעולם האמיתי למודלים של שפות קטנות
העבודה של מודל שפה קטן
ביסודו, עקרון העבודה של מודל שפה קטן דומה מאוד לזה של מודל שפה גדול במובן זה שהם מאומנים על כמויות גדולות של נתוני אימון וקוד. עם זאת, כמה טכניקות נפרסות כדי להפוך אותן לווריאציות יעילות וקטנות יותר של LLMs. בואו נסתכל על כמה טכניקות נפוצות.
זיקוק ידע | גיזום | כימות |
---|---|---|
זוהי העברת הידע שמתרחשת ממאסטר לתלמיד. כל הידע מ-LLM שעבר הכשרה מראש מועבר ל-SLM, ומזקק את מהות הידע מינוס המורכבות של ה-LLM. | בייצור יין, גיזום מתייחס להסרת ענפים, פירות ועלווה מהיין. ב-SLM, זהו תהליך דומה הכולל הסרה של היבטים ורכיבים מיותרים שעלולים להפוך את הדגם לכבד ואינטנסיבי. | כאשר הדיוק של מודל בביצוע חישובים ממוזער, הוא משתמש בפחות זיכרון יחסית ופועל מהר יותר באופן משמעותי. תהליך זה נקרא קוונטיזציה ומאפשר למודל לבצע ביצוע מדויק במכשירים ומערכות עם יכולות חומרה מופחתות. |
מהן המגבלות של מודלים של שפות קטנות?
כמו כל מודל AI, ל-SLM יש את חלקם ההוגן בצווארי בקבוק וחסרונות. למתחילים, בואו נחקור מה הם:
- מכיוון ש-SLMs הם נישתיים ומעודנים במטרה ובפונקציונליות שלהם, זה יכול להיות קשה לארגונים להרחיב באופן משמעותי את הדגמים הקטנים שלהם.
- דגמים קטנים יותר מאומנים גם למקרי שימוש ספציפיים, מה שהופך אותם לבלתי חוקיים עבור בקשות והנחיות מחוץ לתחום שלהם. המשמעות היא שארגונים ייאלצו לפרוס מספר SLMs נישה במקום להחזיק במודל מאסטר אחד.
- הם יכולים להיות מעט קשים לפיתוח ולפריסה בגלל פערי מיומנויות קיימים במרחב הבינה המלאכותית.
- התקדמות עקבית ומהירה של מודלים וטכנולוגיה, באופן כללי, יכולה גם להפוך את זה לאתגר עבור בעלי עניין לפתח את ה-SLM שלהם באופן תמידי.
דרישות נתוני הדרכה עבור מודלים של שפות קטנות
בעוד שהעוצמה, יכולת החישוב והקנה מידה קטנים יותר בהשוואה לדגמים גדולים, SLMs אינם קלים בשום מובן. הם עדיין מודלים לשוניים שפותחו כדי להתמודד עם דרישות ומשימות מורכבות.
הסנטימנט של מודל שפה קטן יותר אינו יכול להוריד את הרצינות וההשפעה שהוא יכול להציע. לדוגמה, בתחום הבריאות, SLM שפותח כדי לזהות רק מחלות תורשתיות או מונעות אורח חיים עדיין קריטי כשהוא עומד בין חייו למוות של אדם.
זה מתקשר לתפיסה שדרישות נתוני הדרכה עבור דגמים קטנים יותר עדיין חיוניות לבעלי עניין לפתח מודל אטום שיוצר תוצאות מדויקות, רלוונטיות ומדויקות. כאן בדיוק נכנסת לתמונה החשיבות של מיקור נתונים מעסקים אמינים.
At שייפ, תמיד נקטנו עמדה לגבי רכישת נתוני אימון באיכות גבוהה בצורה אתית כדי להשלים את חזונות הבינה המלאכותית שלך. פרוטוקולי אבטחת האיכות המחמירים שלנו ומתודולוגיות אנושיות במעגל מבטיחים שהמודלים שלך מאומנים במערך נתונים באיכות ללא דופי המשפיעים לטובה על התוצאות והתוצאות שנוצרו על ידי המודלים שלך.
אז צור איתנו קשר עוד היום כדי לדון כיצד נוכל להניע את השאיפות הארגוניות שלך עם מערכי הנתונים שלנו.