Z każdej strony napływają do nas wieści o kolejnych postępach w dziedzinie sztucznej inteligencji. Nie uciekniemy przed tym. Jedni starają się gorączkowo nadrobić zaległości i uzupełniają braki w wiedzy. Inni już dawno stawiają pierwsze kroki w opracowywaniu promptów.

Jedno jest pewne: żyjemy w erze przeładowania informacyjnego, a sztuczna inteligencja może w tym kontekście ułatwić nam poruszanie się w coraz bardziej złożonej przestrzeni internetowej. Duże modele językowe (Large Language Models, zwane w skrócie LLM) są jak cyfrowi tytani: mają moc, by przetwarzać ogromne porcje danych i formułować precyzyjne, dogłębne analizy. Ich bracia mniejsi, małe modele językowe czyli SLM (Small Language Models) nie mają aż tak ekspansywnej natury. Dysponują za to zwinnością i elastycznością, dzięki którym doskonale radzą sobie z niszowymi zadaniami.

Oba rodzaje modeli językowych mają swoje zalety, ale który z nich okaże się liderem w cyfrowym świecie? Poniżej przyglądamy się bliżej mocnym stronom i ograniczeniom LLM i SLM. Pod koniec lektury świat modeli językowych nie powinien już być dla Ciebie nieznanym terytorium.

opracowanie modeli jezykowych

Zrozumieć modele językowe

Modele językowe to potężne narzędzia z pogranicza przetwarzania języka naturalnego (NLP) i sztucznej inteligencji (AI). Rozumieją i generują tekst, który nosi znamiona treści wyprodukowanych przez człowieka, a wszystko to dzięki wykorzystaniu wzorów i informacji, na których zostały wytrenowane.

Małe modele językowe mają mniej parametrów, co oznacza, że ich zdolność do przetwarzania i generowania tekstu jest ograniczona, szczególnie w porównaniu z LLM. Te ostatnie zaś dysponują szeroką gamą parametrów i radzą sobie ze złożonymi zadaniami.

A mówiąc jeszcze prościej: SLM są jak kompaktowe miejskie autka, podczas gdy LLM to luksusowe SUV-y. Oba rodzaje mają swoje plusy i minusy, w zależności od zadań, potrzeb i kontekstu.

Zalety małych modeli językowych

Małe modele językowe mają niewątpliwe plusy, wśród których warto wymienić:

  1. Wydajność: SLM wymagają mniejszej mocy obliczeniowej i pamięci, dzięki czemu można je szybciej wytrenować i sprawnie użytkować. Doskonale sprawdzą się w sytuacji, gdy użytkownik dysponuje ograniczonymi środkami lub nie ma czasu.
  2. Niższy koszt: Trenowanie i utrzymanie SLM jest mniej kosztowne niż w przypadku dużych modeli, głównie z tego powodu, że jak wspominaliśmy wyżej, wymagają one mniejszej mocy obliczeniowej.
  3. Precyzja w realizacji konkretnych zadań: Małe modele językowe można dostroić tak, by radziły sobie ze szczegółowymi zadaniami czy w niszowych kontekstach. Nadadzą się do wysoce wyspecjalizowanych środowisk. SLM można na przykład wykorzystać do generowania krótkich opisów do sklepu internetowego.

modele jezykowe badania

Zalety dużych modeli językowych

Duże modele językowe również mają swoje atuty:

  1. Więcej mocy! LLM mają więcej parametrów, dzięki czemu rozumieją i generują bardziej złożone treści, dopasowane do kontekstu. Z zadaniami typowo językowymi często radzą sobie lepiej od małych modeli.
  2. Szerszy kontekst: Duże modele językowe zostały wytrenowane na ogromnych zbiorach zróżnicowanych danych, dzięki czemu wyłapują różne wzory i konteksty. Dzięki temu nadają się do zadań, które wymagają dogłębnego zrozumienia niuansów językowych.
  3. Generalizacja: LLM posiadają sporą zdolność generalizacji, dzięki czemu odnajdują się w różnych dziedzinach i zadaniach, nawet jeśli nie zostaną dostrojone do konkretnego zbioru danych. LLM takie jak GPT-3 czy GPT-4 potrafią snuć opowieści jak najlepszy bajarz, tłumaczyć, a nawet pisać kod.

Wybór odpowiedniego modelu językowego

Jeśli chcemy wybrać między SLM a LLM, musimy przyjąć odpowiednie kryteria, a także mieć świadomość ograniczeń sprzętowych i finansowych.

Wymogi zadania

Dobrze jest rozważyć stopień złożoności i wymogi konkretnego zadania. SLM może wystarczyć, jeśli trzeba wygenerować krótkie fragmenty tekstu. LLM będzie lepszy w przypadku bardziej skomplikowanych zadań, wymagających dogłębnego zrozumienia i szerszego kontekstu.

Dostępne zasoby

Warto też wiedzieć, jaką dysponujemy mocą obliczeniową, pamięcią, a także budżetem. Małe modele językowe są mniej kosztowne, więc sprawdzą się tam, gdzie użytkownika ograniczają finanse.

Dziedzina i specjalizacja

Jeśli zadanie wymaga znajomości niszowej dziedziny, lepszym wyborem może okazać się mały model językowy dostrojony do potrzeb danego projektu. Duże modele pracują na wyższym poziomie generalizacji.

Przede wszystkim trzeba oszacować korzyści płynące z rozmiaru wybranego modelu i koszty, jakie trzeba będzie ponieść.

sztuczna inteligencja i czlowiek

Przykłady

Poniżej prezentujemy przykłady wykorzystania odpowiednio SLM i LLM:

Małe modele językowe

Chatbot do obsługi klienta na stronie banku lub firmy ubezpieczeniowej to dobry przykład wykorzystania małego modelu językowego. W tym przypadku łatwiej było dostosować SLM do niszowej dziedziny i ograniczonych wymogów projektu. Dzięki temu chatbot rozumie zadawane pytania i udziela dokładnych odpowiedzi. Działa bowiem w ograniczonym zakresie, ale w ściśle wyznaczonych ramach radzi sobie doskonale.

Duże modele językowe

ChatGPT znają chyba wszyscy. Firmy i organizacje często wykorzystują go nawet jako wirtualnego asystenta, który odpowiada na rozmaite pytania i generuje kod. Można go nawet zintegrować z innymi aplikacjami, by tam rozwiązywał problemy i odpowiadał na pytania.

Podsumowanie

modele jezykowe Niezależnie od tego czy nasze sympatie skłaniają się bardziej w stronę LLM czy SLM, na drodze każdej z tych technologii piętrzy się jeszcze wiele wyzwań, takich jak dylematy etyczne, ograniczenia prawne, a także kwestia zaufania społecznego. Ostatnio okazało się na przykład, że do wytrenowania LLM opracowanych przez takich gigantów jak Meta, Bloomberg czy inni wykorzystano ponad 191 000 książek. Problem w tym, że zrobiono to bez zgody autorów. Sam Altman, CEO OpenAI, twierdzi, że do wytrenowania GPT-4 wykorzystano aż 45 gigabajtów danych. Firmy, które chcą rozwijać i wykorzystywać tę technologię, muszą zadbać o odpowiednią poufność i ochronę danych.

Podsumowując, wybór między dużymi a małymi modelami językowymi będzie w głównej mierze uzależniony od potrzeb danego projektu, preferencji i budżetu. Przed nami dalszy rozwój narzędzi opartych na sztucznej inteligencji. Wymogi dotyczące mocy obliczeniowej i konieczności tworzenia przyjaznych środowisku rozwiązań mogą przechylić szalę na stronę małych modeli językowych. Ale to wróżenie z fusów. W zeszłym roku o tej porze ChatGPT był jeszcze nowością i niektórzy podchodzili do niego nieufnie. W tej chwili wiele osób korzysta z niego na co dzień, często zamiast Google’a. To jedno łączy sztuczną i naturalną inteligencję – obie są tak samo nieprzewidywalne.

 

Źródła: