Roman GłogulskiKleine taalmodellen (SLM’s) worden steeds populairder onder bedrijven als de voorkeurskeuze boven grote taalmodellen (LLM’s). Dit komt door hun verbeterde controle, de mogelijkheid tot domeinspecifieke fine-tuning en verbeterde gegevensbeveiliging. Bovendien bieden SLM’s kosteneffectiviteit voor bedrijven.
Bedrijven nemen SLM’s breed over, vooral met de beschikbaarheid van gehoste API’s van hyperscalers zoals Amazon Web Services (AWS) en Microsoft Azure. SymphonyAI maakt bijvoorbeeld gebruik van SLM’s om natuurlijke taalbegripstaken te ondersteunen voor klanten in verschillende sectoren, waaronder retail, financiële dienstverlening en industriële categorieën. Interessant is dat veel van hun klanten zich er niet van bewust zijn dat ze eigenlijk SLM’s gebruiken.
In vergelijking met LLM’s zijn SLM’s over het algemeen kleiner van formaat, ongeveer vijf tot tien keer kleiner. Deze kleinere omvang resulteert in een lager energieverbruik, waardoor ze milieuvriendelijker zijn. Bovendien kunnen SLM’s gemakkelijk worden gehost op één grafische processor (GPU), wat voordelig is gezien het huidige tekort aan GPU’s en hun hoge kosten.
Ondanks hun kleinere omvang tonen SLM’s opmerkelijke capaciteiten in verschillende NLU-taken. Dit is vooral het geval wanneer ze worden fijngestemd voor gespecialiseerd gebruik, zoals in de gezondheidszorg of codering. Het fine-tunen van SLM’s gaat aanzienlijk sneller in vergelijking met LLM’s, meestal variërend van enkele minuten tot enkele uren. Om echter effectieve resultaten te behalen, is vaak een aanzienlijke dataset met enkele honderdduizenden voorbeelden nodig.
SLM’s bieden het voordeel van snellere trainings- en inferentietijden, resulterend in lagere latentie. Dit maakt ze bijzonder geschikt voor omgevingen met beperkte middelen. In sterk gereguleerde industrieën die gegevensprivacy prioriteren, zoals de gezondheidszorg, bieden SLM’s een aantrekkelijke optie voor on-premises implementatie die voldoet aan strenge nalevingsnormen.
Momenteel zijn er verschillende toonaangevende SLM’s beschikbaar op de markt, waaronder Llama-2-13b, CodeLlama-7b, Mistral-7b, Mixtral 8x7b, Phi-2 en Orca-2. Deze modellen hebben aanzienlijke aandacht getrokken en opmerkelijke prestaties geleverd in verschillende NLU-taken.
Er zijn echter uitdagingen bij het adopteren van SLM’s binnen bedrijven. De technologie is nog in haar beginfase en onverwachte platformwijzigingen kunnen het beheer van toepassingen bemoeilijken. Het is essentieel om systemen te ontwikkelen die gemakkelijk verschillende SLM’s kunnen huisvesten.
Het integreren van SLM’s met bestaande legacy-systemen kan ook complex zijn en expertise in machine learning (ML) operations vereisen. Bovendien moeten bedrijven zorgvuldig de afwegingen tussen SLM’s en LLM’s overwegen op het gebied van kwaliteit, snelheid en kosten. Het meten van de kwaliteit van SLM’s ten opzichte van LLM’s is een niet-triviale taak die vaak afhankelijk is van menselijke beoordelingen.
Om deze uitdagingen aan te pakken, zijn enkele startups, zoals OctoAI en Databricks, opkomend met oplossingen die zijn afgestemd op het hosten en vereenvoudigen van het fine-tunen van SLM’s. Niettemin moeten bedrijven zorgvuldig de verschillen tussen LLM’s en SLM’s evalueren en navigeren om deze modellen effectief te benutten.
Belangrijke vragen en antwoorden over Kleine Taalmodellen (SLM’s) gebaseerd op het artikel:
1. Waarom winnen kleine taalmodellen (SLM’s) aan populariteit bij bedrijven?
SLM’s zijn de voorkeurskeuze voor bedrijven vanwege de toegenomen controle, de mogelijkheid tot domeinspecifieke fine-tuning en verbeterde gegevensbeveiliging. Ze zijn ook kosteneffectiever voor bedrijven.
2. Wat zijn de voordelen van SLM’s vergeleken met grote taalmodellen (LLM’s)?
SLM’s zijn over het algemeen ongeveer vijf tot tien keer kleiner dan LLM’s. De kleinere omvang leidt tot een lager energieverbruik, waardoor ze milieuvriendelijker zijn. Bovendien kunnen SLM’s gemakkelijk worden gehost op een enkele GPU, wat voordelig is gezien het huidige tekort aan GPU’s en hun hoge kosten.
3. Welke taken kunnen SLM’s uitvoeren?
SLM’s hebben de capaciteit om verschillende NLU-taken uit te voeren, vooral wanneer ze worden fijngestemd voor gespecialiseerde gebruiksdoeleinden zoals gezondheidszorg of codering.
4. Welke SLM-modellen zijn beschikbaar op de markt?
Verschillende SLM-modellen zijn beschikbaar op de markt, zoals Llama-2-13b, CodeLlama-7b, Mistral-7b, Mixtral 8x7b, Phi-2 en Orca-2.
5. Wat zijn de uitdagingen bij het implementeren van SLM’s binnen bedrijven?
De technologie van SLM’s is nog in haar beginfase en onverwachte platformwijzigingen kunnen het beheer van toepassingen bemoeilijken. Het integreren van SLM’s met bestaande legacy-systemen kan ook complex zijn en expertise in ML-operaties vereisen. Bedrijven moeten ook zorgvuldig de afwegingen tussen SLM’s en LLM’s overwegen op het gebied van kwaliteit, snelheid en kosten.
6. Hoe kunnen deze uitdagingen worden aangepakt?
Sommige startups, zoals OctoAI en Databricks, ontwikkelen oplossingen die zijn afgestemd op het hosten en vereenvoudigen van het fijnafstemmingsproces van SLM’s. Niettemin moeten bedrijven zorgvuldig de verschillen tussen LLM’s en SLM’s evalueren en onderscheiden om deze modellen effectief te benutten.
