Зачем нужны большие языковые модели
Чтобы обучить программу для обработки естественного языка, в систему загружают большой объем текстовых данных: книги, статьи, веб-страницы. Чем разнообразнее информация, тем более широкий спектр языковых структур получит Large Language Models (LLM). Затем программа анализирует данные и находит взаимосвязи.
После предварительного обучения модели требуется тонкая настройка — тогда нейросеть получит специализацию и научится эффективно решать конкретные задачи.
Создание контента. Нейросеть генерирует тексты: от e-mail-рассылок до рефератов.
Поиск информации. Пользователь может задать любой вопрос и получить информацию по теме быстрее, чем при самостоятельном поиске в Интернете.
Резюмирование информации. LLM позволяют за несколько секунд извлечь тезисы из большого материала.
Перевод. ИИ может переводить текст с картинки, видео, аудио даже в режиме реального времени.
В чем особенности малых языковых моделей
При обучении малых языковых моделей (Small Language Models или SLM) используют меньшие объемы данных более высокого качества, чем при обучении больших. Это позволяет работать точнее, они легко адаптируются под новые потребности и решают узкоспециализированные задачи. Для этого они не копируют поведение больших моделей, а выбирают другие стратегии.
Обучить малые модели можно за несколько недель. Они быстро запускаются на обычных ПК и смартфонах, тогда как LLM нужно специализированное оборудование и облачные сервисы.
Преимущества малых языковых моделей
Безопасность. В SLM меньше целей для хакерских атак из-за меньшего числа данных. Также снижен риск неэтичного использования благодаря высокому качеству контента.
Доступность. SLM требует меньше денежных вливаний в инфраструктуру, поэтому все больше компаний могут заняться разработкой.
Легкая настройка. SLM удобно настраивать для конкретных задач. Так, можно создавать нишевые приложения с высокой производительностью.
Точность. Для обучения модели данные тщательно отбирают, чтобы среди них не было недостоверных. Это позволяет держать качество работы SLM на высоком уровне.
Скорость. SLM работают быстрее, потому что обрабатывают меньше информации. Аналитику и прогнозы можно получить в режиме онлайн.
Где применяются SLM
SLM хорошо справляются с задачами в режиме онлайн: дописать или перевести текст, исправить ошибки. Например, они подходят для синхронного перевода или генерации субтитров.
Малые языковые модели удобно использовать, чтобы создать чат-бот или ИИ-ассистента на смартфоне. Ему можно поручить простые дела: заказать столик в ресторане, управлять умным домом, составлять письма, следить за расписанием.
Уже существующие на рынке разработки
Gemini Nano. Делает краткое содержание записей с диктофона, предлагает варианты ответов в переписке в мессенджерах и лучше защищает персональные данные от утечек. Установлена на смартфонах Google Pixel 8 Pro.
GPT-Neo и GPT-J. Уменьшенные версии моделей GPT от OpenAI с открытым исходным кодом, которые обрабатывают 125 млн и 6 млрд параметров соответственно. Они универсальны и могут использоваться для любого случая обработки естественного языка: генерации текста, анализа настроения, машинного перевода.
OpenELM. 8 ИИ-программ от vApple с открытым исходным кодом. Их объем варьируется от 270 млн параметров до 3 млрд. Четыре из них имеют самые базовые функции, например, умеют предсказывать следующие слова в тексте на основе предыдущих предложений. Остальные четыре модели подходят для использования в интерактивных приложениях и чат-ботах.
Orca 2. Нейросеть Microsoft выпущена в размерах с 7 и 13 млрд параметров. Ее разработали с помощью большой языковой модели LLaMa 2. Модель обучена понимать язык, рассуждать на основе здравого смысла, понимать прочитанное и решать математические задачи.
Phi 3. Также SML от Microsoft, которую можно использовать на локальных ресурсах или развернуть в облаке. Phi-3 основана на том, чему научились предыдущие модели. Phi-1 сосредоточилась на кодировании, а Phi-2 умеет рассуждать. Phi-3 имеет преимущества как в кодировании, так и в рассуждениях.
RecurrentGemma. SLM от Google, основана на Griffin. Подходит для задач по созданию текста, включая ответы на вопросы, обобщения и рассуждения. Работает на смартфонах, ПК и IoT.
Какое будущее ждет SLM
Сообщество разработчиков Open Source сыграло ключевую роль в развитии и внедрении бережливого ИИ и SLM. Такие платформы и инструменты, как Llama 3.1, Alpaca, StableLM, Hugging Face и Watsonx.ai, делают SLM более доступными, снижают входные барьеры для компаний любого размера. Теперь все больше организаций смогут внедрять ИИ. SLM адаптируются к конкретным задачам и зачастую эффективнее и безопаснее, чем их более крупные аналоги.
Для компании важно оценить сценарии использования искусственного интеллекта и определить, где SLM принесут пользу. При этом нужно внедрить надежные меры управления данными и протоколы шифрования, чтобы внедрение SLM не угрожало конфиденциальности информации.
SLM позволяет бизнесу разворачивать генеративный искусственный интеллект в облачных и необлачных средах. С помощью малых моделей можно решать рутинные задачи и при этом использовать меньше вычислительных ресурсов и энергопотребления, чем в случае с LLM. Использование SLM в бизнесе позволит организациям занять приоритетное место в конкурентной борьбе.