Maličké jazykové modely (SLM) se stávají mezi podniky stále oblíbenější volbou oproti velkým jazykovým modelům (LLM). Toto je dáno jejich vylepšenou kontrolou, schopností specializovat se na konkrétní oblasti a lepší zabezpečení dat. Navíc jsou SLM ekonomicky výhodnější pro podniky.
Podniky široce přijímají SLM, zejména díky nabídce hostovaných rozhraní API od hyperdimenzovaných poskytovatelů jako jsou Amazon Web Services (AWS) a Microsoft Azure. Například SymphonyAI využívá SLM k napájení úkolů porozumění přirozenému jazyku (NLU) pro zákazníky v různých sektorech, včetně maloobchodu, finančních služeb a průmyslových odvětví. Je zajímavé, že mnoho jejich zákazníků si vůbec neuvědomuje, že ve skutečnosti využívají SLM.
Ve srovnání s LLM jsou SLM obecně menší, přibližně pět až desetkrát menší. Tato menší velikost vede k nižší spotřebě energie, což je činí ekologičtějšími. Navíc lze SLM snadno hostovat na jednom grafickém procesoru (GPU), což je výhodné vzhledem ke stávajícímu nedostatku GPU a jejich vysoké ceně.
Přestože jsou menší, SLM prokazují vynikající schopnosti v různých úkolech NLU. To platí zejména tehdy, jsou-li jemně naladěny na specializované případy užití, například v oblasti zdravotnictví nebo programování. Proces jemného naladění pro SLM je výrazně rychlejší ve srovnání s LLM, obvykle se pohybuje od několika minut až po několik hodin. Nicméně pro dosažení efektivních výsledků je často nezbytný podstatný soubor dat s několika stovkami tisíc příkladů.
SLM poskytují výhodu rychlejšího trénování a inferenčních časů, což vede k nižší latenci. To je zvláště vhodné pro prostředí s omezenými zdroji. V přísně regulovaných odvětvích, která klade důraz na ochranu dat, jako je zdravotnictví, nabízejí SLM atraktivní možnost nasazení na místě, která splňují přísné normy pro shodu.
V současné době jsou na trhu k dispozici některé přední SLM, včetně Llama-2-13b, CodeLlama-7b, Mistral-7b, Mixtral 8x7b, Phi-2 a Orca-2. Tyto modely získaly značnou pozornost a dosáhly pozoruhodného výkonu v různých úkolech NLU.
Nicméně existují výzvy při přijímání SLM ve firmách. Technologie je stále ve svých raných fázích a nečekané změny platforem mohou ztížit správu aplikací. Je nezbytné vyvinout systémy, které mohou snadno zahrnout různé SLM.
Integrace SLM do stávajících dědictví systémů může být také složitá a vyžaduje odbornost v provozním učení strojů (ML). Navíc podniky musí pečlivě zvážit přednosti a nevýhody mezi SLM a LLM z hlediska kvality, rychlosti a nákladů. Měření kvality SLM proti LLM je komplexní úkol, který často závisí na lidských posouzeních.
Pro řešení těchto výzev se objevují některé startupy, jako jsou OctoAI a Databricks, s řešeními zaměřenými na hostování a zjednodušení procesu jemného naladění SLM. Nicméně podniky musí pečlivě posoudit a rozlišovat mezi LLM a SLM, aby tyto modely efektivně využily.
Časté otázky a odpovědi o malých jazykových modelech (SLMs) na základě článku:
1. Proč malé jazykové modely (SLMs) získávají na oblibě mezi podniky?
SLMs jsou preferovanou volbou pro podniky díky zvýšené kontrole, specializovaným schopnostem jemného naladění a vylepšenému zabezpečení dat. Jsou také ekonomicky výhodnější pro podniky.
2. Jaké jsou výhody SLMs oproti velkým jazykovým modelům (LLMs)?
SLMs jsou obecně přibližně pět až desetkrát menší než LLMs. Menší velikost vede k nižší spotřebě energie, čímž jsou ekologičtější. Navíc lze SLMs snadno hostovat na jednom GPU, což je výhodné vzhledem ke stávajícímu nedostatku GPU a jejich vysoké ceně.
3. Jaké úkoly mohou SLMs provádět?
SLMs mají schopnost provádět různé úkoly NLU, zejména pokud jsou jemně naladěny pro specializované případy užití, jako je zdravotnictví nebo programování.
4. Jaké modely SLM jsou k dispozici na trhu?
Na trhu je k dispozici několik modelů SLM, například Llama-2-13b, CodeLlama-7b, Mistral-7b, Mixtral 8x7b, Phi-2 a Orca-2.
5. Jaké jsou výzvy při implementaci SLMs ve firmách?
Technologie SLMs je stále ve svých raných fázích a nečekané změny platforem mohou ztížit správu aplikací. Integrace SLMs do stávajících dědictví systémů může být také složitá a vyžaduje odbornost v provozním učení strojů (ML). Podniky také musí pečlivě zvážit přednosti a nevýhody mezi SLMs a LLMs z hlediska kvality, rychlosti a nákladů.
6. Jak je možné tyto výzvy řešit?
Některé startupy, jako jsou OctoAI a Databricks, vyvíjejí řešení zaměřená na hostování a zjednodušení procesu jemného naladění SLMs. Nicméně podniky musí pečlivě posoudit a rozlišovat mezi LLMs a SLMs, aby tyto modely efektivně využily.
Definice a terminologie:
– Maličké jazykové modely (SLMs): Maličké jazykové modely využívané podniky, které jsou menší, lépe ovladatelné a cenově dostupnější než velké jazykové modely (LLMs).
– Velké jazykové modely (LLMs): Velké jazykové modely, které jsou větší a univerzálnější než SLMs.
– Porozumění přirozenému jazyku (NLU): Schopnost počítače zpracovávat a chápat přirozený jazyk jako lidé.
– Grafický procesor (GPU): Grafický procesor používaný k urychlování výpočtů, zejména v oblasti strojového učení.
– Jemné naladění: Proces přizpůsobení jazykového modelu pro konkrétní použití dalším trénováním na specializovaných datasetech.
Reference:
– Amazon Web Services (AWS) – [URL of the domain]
– Microsoft Azure – [URL of the domain]
– SymphonyAI – [URL of the domain]
– OctoAI – [URL of the domain]
– Databricks – [URL of the domain]
The source of the article is from the blog be3.sk