Małe modele językowe. Mniejsze modele językowe już zmieniają wiele biznesów

Początkowo wzrost popularności LLM, czyli dużych modeli językowych, był niezwykły. Teraz wkraczamy w fazę, w której pojawiają się mniejsze, bardziej inteligentne i opłacalne modele. Czy SLM (małe modele językowe) naprawdę staną się nową normą w biznesie, czy też nadal będą niszowym zainteresowaniem dla ograniczonej grupy odbiorców?

Opisujemy, co potrafią te kompaktowe algorytmy i dlaczego coraz więcej firm decyduje się na ich wdrożenie.

Dowiedz się, kto już zmienia rynek za pomocą SLM-ów i czy Twoja organizacja również powinna rozważyć ich wykorzystanie.

Czym jest SLM?

Małe modele językowe (SLM) cieszą się ostatnio dużym zainteresowaniem przedsiębiorstw poszukujących bardziej wydajnych i ukierunkowanych zastosowań sztucznej inteligencji.

Postępy spowodowane dużymi modelami językowymi (LLM), takimi jak GPT-3 i GPT-4, wynikały przede wszystkim ze znacznego wzrostu liczby parametrów i ulepszenia zestawów danych szkoleniowych. Jednak wraz ze wzrostem kosztów infrastruktury i świadomości problemów środowiskowych i prawnych, uwaga przesuwa się w stronę bardziej wyspecjalizowanych modeli o mniejszej skali.

SLM-y, dzięki swojej uproszczonej architekturze i szkoleniu na skrupulatnie wyselekcjonowanych zestawach danych, osiągają porównywalną wydajność w wyspecjalizowanych domenach. Często przewyższają nawet swoje większe odpowiedniki, ale tylko w określonych przypadkach użycia.

W przeciwieństwie do LLM, które są trenowane na najszerszym możliwym zestawie danych, mniejsze modele celowo ograniczają swój zakres informacyjny do tego, co jest rzeczywiście niezbędne dla konkretnej aplikacji . Ta strategia może zmniejszyć liczbę parametrów o kilkadziesiąt razy, co prowadzi do niższych kosztów zarówno szkolenia, jak i użytkowania operacyjnego. Jednocześnie, koncentrując się na wyższej jakości danych wejściowych, te modele często unikają tzw. szumu lub niepożądanych błędów, które powstają, gdy model pobiera nieprzetworzone dane z całego Internetu bez dalszego filtrowania.

Obecnie wiele firm z dumą prezentuje własne „uproszczone” wersje takich gigantów językowych, jak GPT-4, Claude i Gemini, oferując warianty dostosowane do konkretnych zadań lub sektorów przemysłu.

Przeczytaj także: Procesor Willow zwiększa akcje Google. Gigant pokazał, że sztuczna inteligencja nie jest jedyną rzeczą, która się liczy

Mały, ale o ogromnym potencjale

Zalety SLM są szczególnie widoczne, gdy patrzy się na nie przez pryzmat rzeczywistych wymagań biznesowych. Nie każda organizacja potrzebuje uniwersalnego modelu zdolnego do generowania odpowiedzi z dowolnego obszaru wiedzy . Często wystarczy zoptymalizowana wersja, która koncentruje się na dokumentacji medycznej, terminologii prawnej, języku finansowym lub pomocy HR.

W tym obszarze istnieje wiele zastosowań, takich jak:

• Automatyzacja obsługi klienta
• Szybka analiza obszernych dokumentów
• Kompilacja informacji z zasobów firmy
• Zaawansowane narzędzia wspomagające działania edukacyjne i tłumaczeniowe

Coraz częściej dyskutuje się również o wykorzystaniu takich modeli do przezwyciężenia „luki językowej” w AI. Podczas gdy większe modele obsługują przede wszystkim najczęściej używane języki (z silnym naciskiem na angielski), mniejsze modele można dostroić do mniej popularnych języków i dialektów . Umożliwia to rozwój asystentów głosowych i narzędzi analitycznych dla społeczności, które wcześniej były pomijane przez głównych dostawców.

Wiele firm zaczyna poważnie rozważać przyjęcie SLM, dostrzegając znaczne korzyści, szczególnie w zakresie bezpieczeństwa i prywatności danych. Przy mniejszym modelu można go łatwo wdrożyć w środowisku lokalnym, zmniejszając ryzyko przesyłania poufnych informacji do zewnętrznych chmur . Dla niektórych sektorów, takich jak finanse lub opieka zdrowotna, stanowi to kluczową zaletę.

Ponadto mniejsze modele działają szybciej, zużywają mniej energii i są znacznie tańsze w utrzymaniu. Organizacje nie muszą już inwestować w rozległe serwerownie ani dzierżawić znacznej mocy obliczeniowej w chmurze. Ten trend wspiera rozwój rozwiązań lokalnych (w siedzibie firmy), co zmniejsza opóźnienia w przetwarzaniu danych i zwiększa funkcjonalność offline.

Sprawdź także: Perplexity oferuje zaawansowaną sztuczną inteligencję. Stworzyło portfel inwestycyjny bez żadnych problemów

Są też wady

Jednak małe modele językowe mają swoje wady . Ich ograniczenia wynikają przede wszystkim ze zmniejszonej objętości wiedzy, którą mogą zgromadzić. W przypadku zadań wymagających szerszego kontekstu i bardziej zniuansowanego zrozumienia różnych tematów, większe modele nadal przyniosą lepsze wyniki.

SLM są również bardziej podatne na błędy, jeśli dane treningowe nie są odpowiednio wybrane i opisane. Ponadto w projektach eksperymentalnych, w których nie jest jasne, które kwestie będą najważniejsze, duży model z bardziej ogólnym podejściem może wykazywać większą elastyczność.

Mimo to możemy już zaobserwować szybkie postępy i coraz większe skupienie na rozwijaniu wyspecjalizowanych i efektywnych architektur językowych. Pojawiają się nowe metodologie szkoleniowe, oparte na precyzyjnym wyborze zestawów danych lub wprowadzaniu innowacyjnych technik „samouwagi” dostosowanych do małych modeli.

W społeczności open-source współpraca między badaczami i inżynierami kwitnie, co skutkuje nowymi projektami, które kładą nacisk na przejrzystość kodu i łatwość implementacji. Dzięki temu mniejsze modele rozwijają się szybciej, a ich twórcy mogą polegać na wspierającej społeczności, która pomoże w rozwoju kolejnych wersji.

Model Molmo, stworzony przez Allen Institute for Artificial Intelligence, jest przykładem tej metodologii. Zamiast bezmyślnie pobierać dane z całego Internetu, wykorzystuje on skrupulatnie adnotowane obrazy i tekst, ułatwiając lepszą kontrolę jakości i potencjalnie mniejszą liczbę nieścisłości.

Przeczytaj także: Twój pracodawca może Cię szpiegować. Oto jak to sprawdzić

Które modele warto wdrożyć?

Wiele firm staje dziś przed pytaniem, czy przyjąć małe modele, czy też licencjonować szeroko promowane L

Źródło