Что такое малые языковые модели (SLM)?

Узнайте, как использовать малые языковые модели для более быстрого и эффективного внедрения инноваций с помощью ИИ.

Обнаружение и развертывание моделей ИИ Начать работу с Azure

Обзор малых языковых моделей (SLM)

Малые языковые модели (SLM) — это вычислительные модели, которые могут отвечать на естественный язык и генерировать его. SLM обучены выполнять определенные задачи, используя меньше ресурсов, чем более крупные модели.

Ключевые выводы

Малые языковые модели (SLM) — это подмножество языковых моделей, которые выполняют определенные задачи, используя меньше ресурсов, чем более крупные модели.
SLM создаются с меньшим количеством параметров и более простыми нейронными архитектурами по сравнению с большими языковыми моделями (LLM), что позволяет ускорить обучение, снизить потребление энергии и выполнять развертывание на устройствах с ограниченными ресурсами.
Потенциальные недостатки SLM включают ограниченную способность к работе со сложными языками и сниженную точность в сложных задачах.
Преимущества использования SLM заключаются в снижении затрат и повышении производительности в специализированных приложениях.

Как работают SLM?

Малая языковая модель (SLM) — это вычислительная модель, которая может отвечать на естественный язык и генерировать его. SLM предназначены для выполнения некоторых задач обработки естественного языка, которые реализуют более крупные и более известные большие языковые модели (LLM), но в меньшем масштабе. Они созданы с меньшим количеством параметров и более простыми архитектурами нейронных сетей, что позволяет им работать с меньшей вычислительной мощностью, при этом обеспечивая полезную функциональность в специализированных приложениях.

Базовая архитектура

Малые языковые модели создаются с использованием упрощенных версий искусственных нейронных сетей, применяемых в LLM. Языковые модели содержат набор параметров (по сути, изменяемых настроек), которые они используют для обучения на основе данных и создания прогнозов. SLM содержат гораздо меньше параметров, чем LLM, что делает их быстрее и эффективнее по сравнению с более крупными моделями. Модели LLM, такие как GPT-4, могут содержать более триллиона параметров, а SLM могут содержать лишь несколько сотен миллионов. Уменьшенная архитектура позволяет SLM выполнять задачи обработки естественного языка в специализированных приложениях, например для чат-ботов службы поддержки клиентов и виртуальных помощников, используя гораздо меньше вычислительной мощности, чем LLM.

Ключевые компоненты

Языковые модели разбивают текст на векторные представления слов (числовые представления, передающие значение слов), которые обрабатываются трансформером с использованием кодировщика. После этого декодер создает уникальный ответ на текст.

Процесс обучения

Обучение языковой модели включает в себя ее ознакомление с большим набором данных, называемым текстовым корпусом. SLM обучаются на наборах данных, которые меньше и более специализированы, чем те, которые используются даже относительно небольшими LLM. Набор данных, на котором обучаются модели SLM обычно специфичен для их функции. После обучения модель можно адаптировать для различных конкретных задач с помощью точной настройки.

ПРЕИМУЩЕСТВА

Преимущества использования малых языковых моделей

Модели SLM предлагают множество преимуществ по сравнению с LLM:

Более низкие вычислительные требования

Для малых языковых моделей требуется меньше вычислительной мощности, что делает их идеальными для сред с ограниченными ресурсами. Такая эффективность позволяет использовать эти модели на небольших устройствах.

Сокращенное время обучения

Малые модели обучаются быстрее, чем крупные, что позволяет итерировать и экспериментировать быстрее. Сокращение времени обучения ускоряет процесс разработки для обеспечения более быстрого развертывания и тестирования новых приложений.

Упрощенное развертывание на пограничных устройствах

Их компактный размер и более низкая потребность в ресурсах делают SLM идеальными для пограничных устройств. SLM могут эффективно работать без постоянного подключения к облаку, что улучшает производительность и надежность благодаря локальной обработке данных.

Снижение энергопотребления

SLM используют меньше энергии. Это делает их более экологичными и экономичными, чем LLM.

Повышенная точность

Так как их обучение сосредоточено на конкретных задачах, SLM могут предоставлять более точные ответы и информацию в областях, в которых они обучены. Их специализированный характер позволяет осуществлять тонкую настройку, которая часто превосходит более крупные модели в специализированных применениях.

Снижение затрат

Сокращение вычислительных требований, времени обучения и энергопотребления SLM приводит к снижению общих затрат. Такая экономичность делает их доступными для более широкого круга людей и организаций.

Сложности и ограничения, связанные с SLM

Малые языковые модели разработаны для того, чтобы быть эффективными и упрощенными. Этот дизайн может привести к ограничениям в их способности обрабатывать и понимать сложный язык, что потенциально снижает их точность и производительность в выполнении сложных задач.

Вот несколько распространенных проблем, связанных с SLM:

Ограниченная емкость для понимания сложного языка:
LLM извлекают информацию из обширной, всеобъемлющей библиотеки, а SLM извлекают данные из небольшой секции библиотеки или даже из нескольких книг узкой специализации. Это ограничивает производительность, гибкость и креативность SLM при выполнении сложных задач, которые выигрывают от дополнительных параметров и мощности LLM. SLM могут испытывать трудности с пониманием нюансов, контекстуальных тонкостей и сложных взаимосвязей в языке, что может привести к недоразумениям или упрощенным интерпретациям текста.

Вероятность снижения точности для сложных задач:
Малые языковые модели часто сталкиваются с проблемами поддержания точности при решении сложных задач или принятии решений. Их ограниченные возможности обработки и меньшие наборы обучающих данных могут привести к снижению точности и увеличению уровня ошибок в задачах, связанных с многогранным рассуждением, сложными шаблонами данных или высокими уровнями абстракции. Следовательно, это не лучший выбор для применений, требующих высокой точности, таких как научные исследования или медицинская диагностика.

Ограниченная производительность:
Общая производительность малых языковых моделей часто ограничивается их размером и эффективностью вычислений. Хотя они выгодны для быстрых и экономичных решений, они могут не обеспечивать надежную производительность, необходимую для требовательных задач.

Эти и другие ограничения делают SLM менее эффективными в применениях, требующих глубокого обучения. Разработчикам следует учитывать ограничения SLM в своих конкретных потребностях.

Типы малых языковых моделей

SLM можно классифицировать по трем основным типам: дистиллированные версии более крупных моделей, модели для конкретных задач и упрощенные модели.

Дистиллированные версии более крупных моделей

В этом подходе большая модель-преподаватель используется для обучения меньшей учащейся модели, которая учится имитировать поведение преподавателя. Учащаяся модель сохраняет большую часть знаний преподавателя, но требует меньше параметров и меньше вычислительной мощности. Дистилляция позволяет эффективно развертывать языковые модели в условиях ограниченных ресурсов, при этом сохраняя высокий уровень производительности. Одна из популярных дистиллированных SLM — DistilBERT, которая предлагает сопоставимую производительность с более крупным аналогом (BERT) при меньшем размере и с ускоренным выводом.

Модели для конкретных задач

Модели для конкретных задач — это малые языковые модели, предназначенные для определенных задач или областей. В отличие от моделей общего назначения, например ChatGPT, эти модели точно настроены для достижения отличных результатов в определенных приложениях, таких как анализ тональности, перевод или ответы на вопросы. Фокусируясь на узком наборе заданий, модели для конкретных задач иногда могут достигать более высокой точности и эффективности, чем модели общего назначения. Они особенно полезны, если для определенной задачи требуется высокая производительность, а область действия модели может быть ограничена для оптимизации использования ресурсов.

Упрощенные модели

Упрощенные модели создаются с меньшим количеством параметров и архитектурами, оптимизированными для минимизации вычислительных требований, при этом обеспечивая высокую производительность. Они часто используются в мобильных приложениях, на пограничных устройствах или в других сценариях, где вычислительные ресурсы ограничены.

Варианты использования SLM

Малые языковые модели оптимизированы для конкретных приложений, что делает их идеальными для сред с ограниченными ресурсами или конкретными потребностями. Некоторые ключевые варианты использования SLM включают приложения на устройствах, обработку языка в режиме реального времени и среды с ограниченными ресурсами.

Применение на устройствах

SLM хорошо подходят для приложений на устройствах, где вычислительные ресурсы ограничены, а конфиденциальность является важным фактором. Запускаясь непосредственно на устройствах, например на смартфонах, планшетах и умных колонках, эти модели могут выполнять такие задачи, как распознавание речи, прогнозирование текста и перевод языков, не полагаясь на постоянное подключение к Интернету и службы облачных вычислений. Это повышает конфиденциальность пользователей, обеспечивая локальную обработку данных и повышение скорости реагирования приложений. Примеры: прогнозирование ввода текста, виртуальные помощники и автономные службы перевода.

Обработка языка в режиме реального времени

В сценариях, где время быстрого ответа является критически важным, малые языковые модели обладают значительными преимуществами благодаря их быстрому отклику. Обработка языка в режиме реального времени важна в таких применениях, как чат-боты, автоматизация обслуживания клиентов и службы транскрибирования в реальном времени. Эти модели могут обрабатывать языковые задачи с минимальной задержкой, предоставляя пользователям мгновенные отзывы и обеспечивая удобное взаимодействие.

Среды с малым количеством ресурсов

SLM особенно ценны в средах с малым количеством ресурсов, где вычислительная мощность и пропускная способность ограничены. Их можно развернуть на недорогом оборудовании, что делает их доступными для большего количества людей и организаций.

Новые тенденции и достижения в области SLM

Малые языковые модели представляют значительное улучшение в области обработки естественного языка и машинного обучения. Их способность понимать и генерировать текст, похожий на человеческий, открыла новые возможности для различных применений: от обслуживания клиентов до создания контента. По мере того как языковые модели продолжают развиваться, вероятно, что SLM станут более изощренными и предложат больше возможностей с повышенной эффективностью. Вот несколько новых тенденций и достижений в области SLM:

Улучшение эффективности моделей и методов сжатия:
Ожидается, что продолжающиеся исследования приведут к созданию более эффективных моделей с улучшенными методами сжатия. Эти достижения дополнительно улучшат возможности SLM, позволяя им справляться с более сложными задачами при сохранении небольших размеров. Например, в последней версии SLM Phi-3 теперь есть возможности Компьютерное зрениекомпьютерного зрения.

Более обширное применение по мере роста пограничных вычислений:
По мере распространения пограничных вычислений модели SLM будут находить применение в дополнительных областях, удовлетворяя разнообразные потребности и расширяя свой охват. Доступность локальной обработки данных на пограничных устройствах открывает новые возможности для решений ИИ в режиме реального времени и с учетом контекста.

Устранение текущих ограничений
Усилия по повышению точности и улучшению обработки различных языков не прекращаются. Устраняя эти ограничения, исследователи стремятся улучшать производительность SLM в различных языках и контекстах, делая их более универсальными и эффективными.

Гибридные модели и федеративное обучение:
Федеративное обучение и гибридные модели — это путь к более надежным и универсальным SLM. Федеративное обучение позволяет обучать модели на нескольких устройствах без обмена конфиденциальными данными, повышая уровень конфиденциальности и безопасности. Гибридные модели, которые объединяют преимущества различных архитектур, предоставляют новые возможности для оптимизации производительности и эффективности.

Эти тенденции подчеркивают все большее влияние малых языковых моделей на доступность искусственного интеллекта, повышение его эффективности и адаптации для широкого диапазона применений. По мере их дальнейшего развития SLM станут важными инструментами, способствующими инновациям в области ИИ в различных средах и отраслях.

РЕСУРСЫ

Изучите новые навыки и исследуйте новейшие технологии для разработчиков.

Разработчики-учащиеся

Начните карьеру в сфере технологий

Получите навыки, которые помогут вам начать карьеру в области технологий и изменить мир к лучшему.

Изучите ресурсы для учащихся

Ресурсы Azure

Изучите центр ресурсов Azure

Ознакомьтесь с программами обучения и сертификации Azure, вопросами и ответами, событиями, видеороликами и другими ресурсами для разработчиков.

Подробнее

Microsoft Learn

Центр обучения ИИ Azure

Получите навыки, необходимые для ускорения реализации ИИ в большом масштабе.