Malé jazykové modely (SLMs) se stávají mezi podniky stále populárnější volbou oproti velkým jazykovým modelům (LLMs). To je způsobeno jejich vylepšenou kontrolou, schopností specifického doladění pro konkrétní oblasti a zlepšenou datovou bezpečností. Navíc jsou SLMs cenově efektivní pro podniky.
Podniky v široké míře přijímají SLMs, zejména s dostupností hostovaných API od hyperscalerů jako je Amazon Web Services (AWS) a Microsoft Azure. Například společnost SymphonyAI využívá SLMs k napájení úloh porozumění přirozenému jazyku (NLU) pro zákazníky v různých sektorech, včetně maloobchodu, finančních služeb a průmyslových kategorií. Je zajímavé, že mnoho z jejich zákazníků si vůbec neuvědomuje, že ve skutečnosti používají SLMs.
Ve srovnání s LLMs jsou SLMs obecně menší velikosti, asi pět až desetkrát menší. Tato menší velikost vede k nižší spotřebě energie, což je činí ekologičtějšími. Navíc lze SLMs snadno hostovat na jednom grafickém zpracovacím čipu (GPU), což je výhodné vzhledem k současnému nedostatku GPU a jejich vysokým nákladům.
Přestože jsou menší, SLMs prokazují pozoruhodné schopnosti v různých úlohách NLU. To platí zejména tehdy, jsou-li doladěny pro specializované použití, například v oblasti zdravotnictví nebo programování. Proces doladění SLMs je výrazně rychlejší oproti LLMs, obvykle trvá několik minut až několik hodin. Nicméně pro dosažení efektivních výsledků je často nezbytná podstatná databáze se stovkami tisíc příkladů.
SLMs poskytují výhodu rychlejšího trénování a inference, což vede ke snížení latence. To z nich činí zvláště vhodnou volbu pro prostředí s omezenými zdroji. Ve výrazně regulovaných odvětvích, která klade důraz na ochranu datového soukromí, například v zdravotnictví, představují SLMs lákavou možnost pro nasazení na místě v souladu s přísnými standardy pro dodržování předpisů.
V současné době je na trhu k dispozici několik prvních SLMs, včetně Llama-2-13b, CodeLlama-7b, Mistral-7b, Mixtral 8x7b, Phi-2 a Orca-2. Tyto modely získaly významnou pozornost a dosáhly pozoruhodného výkonu v různých úlohách NLU.
Nicméně existují výzvy spojené s přijímáním SLMs v podnicích. Technologie je stále ve svých počátcích a neočekávané změny platformy mohou ztížit správu aplikací. Je nezbytné vyvinout systémy, které mohou snadno zahrnout různé SLMs.
Integrace SLMs do stávajících systémů může být také složitá a vyžadovat odbornost v provozu strojového učení (ML). Kromě toho musí podniky pečlivě zvážit kompromisy mezi SLMs a LLMs z hlediska kvality, rychlosti a ceny. Měření kvality SLMs oproti LLMs je náročný úkol, který často závisí na lidských úsudcích.
Pro vyřešení těchto výzev vznikají některé startupy, jako například OctoAI a Databricks, s řešeními zaměřenými na hostování a zjednodušování procesu doladění SLMs. Nicméně podniky musí pečlivě zhodnotit a zvládnout rozdíly mezi LLMs a SLMs, aby tyto modely mohly efektivně využít.
Klíčové otázky a odpovědi o malých jazykových modelech (SLMs) na základě článku:
1. Proč malé jazykové modely (SLMs) získávají mezi podniky na popularitě?
SLMs jsou preferovanou volbou podniků díky zvýšené kontrole, schopnostem specifického doladění pro konkrétní oblasti a vylepšené datové bezpečnosti. Jsou také cenově efektivnější pro podniky.
2. Jaké jsou výhody SLMs oproti velkým jazykovým modelům (LLMs)?
SLMs jsou obecně asi pět až desetkrát menší než LLMs. Menší velikost vede k nižší spotřebě energie, což je ekologičtější. Navíc lze SLMs snadno hostovat na jednom GPU, což je výhodné vzhledem k současnému nedostatku GPU a jejich vysokým nákladům.
3. Jaké úkoly mohou SLMs provádět?
SLMs mají schopnost provádět různé úkoly porozumění přirozenému jazyku (NLU), zejména pokud jsou doladěny pro specializovaná použití, například v oblasti zdravotnictví nebo programování.
4. Jaké SLM modely jsou k dispozici na trhu?
Na trhu je k dispozici několik SLM modelů, například Llama-2-13b, CodeLlama-7b, Mistral-7b, Mixtral 8x7b, Phi-2 a Orca-2.
5. Jaké jsou výzvy při implementaci SLMs v podnicích?
Technologie SLMs je stále ve svých počátcích a neočekávané změny platformy mohou ztížit správu aplikací. Integrace SLMs do stávajících systémů může být také složitá a vyžadovat odbornost v provozu strojového učení (ML). Podniky také musí pečlivě zvážit kompromisy mezi SLMs a LLMs z hlediska kvality, rychlosti a ceny.
6. Jak lze tyto výzvy řešit?
Některé startupy, jako například OctoAI a Databricks, vyvíjejí řešení zaměřená na hostování a zjednodušení procesu doladění SLMs. Nicméně podniky musí pečlivě posoudit a rozlišit mezi LLMs a SLMs, aby tyto modely mohly efektivně využít.
Klíčové definice a terminologie:
– Malé jazykové modely (SLMs): Malé jazykové modely využívané podniky, které jsou menší, více ovladatelné a cenově efektivnější 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 porozumět přirozenému jazyku jako lidé.
– GPU: Grafický zpracovací čip, používaný k urychlování výpočtů, zejména v strojovém učení.
– Doladění: Přizpůsobení jazykového modelu pro konkrétní použití prostřednictvím dalšího trénování na specializovaných datových sadách.
Související odkazy:
– Amazon Web Services (AWS)
– Microsoft Azure
– SymphonyAI
– OctoAI
– Databricks
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br