Sztuczna inteligencja (AI) od dawna jest zafascynowana duże modele językowe ze względu na ich imponujące możliwości. Jednak niedawne pojawienie się mniejszych modeli językowych przynosi znaczącą zmianę paradygmatu w rozwoju sztucznej inteligencji. Modele te, choć kompaktowe, są bardzo wydajne i oferują skalowalność, dostępność i wydajność zarówno programistom, jak i firmom. Niniejszy artykuł analizuje potencjał transformacyjny mniejszych modeli językowych i ich szerokie zastosowania.

Zrozumienie mniejszych modeli językowych

Kompaktowe modele językowe, często określane jako modele “lite” lub “mini”, są celowo zaprojektowane tak, aby osiągnąć wyjątkową wydajność, wymagając jednocześnie znacznie mniej zasobów obliczeniowych w porównaniu do ich większych odpowiedników. Osiągnięcie to jest realizowane poprzez implementację różnych technik, w tym destylacji wiedzy, kwantyzacji i przycinania.

Destylacja wiedzy polega na przenoszeniu wiedzy zdobytej przez większy model do mniejszego, zazwyczaj poprzez wykorzystanie wyników lub wewnętrznych reprezentacji większego modelu jako celów do naśladowania przez mniejszy model. Proces ten pozwala mniejszemu modelowi korzystać z wiedzy i możliwości jego większego odpowiednika, pomimo jego zmniejszonego rozmiaru.

KwantyzacjaZ drugiej strony, pociąga za sobą zmniejszenie precyzji wartości liczbowych używanych do reprezentowania wag i aktywacji modelu. Konwertując te liczby zmiennoprzecinkowe na liczby stałoprzecinkowe z mniejszą liczbą bitów, kwantyzacja skutecznie zmniejsza ilość zajmowanej pamięci i złożoność obliczeniową modelu, bez znaczącego wpływu na jego wydajność.

Przycinaniema na celu uproszczenie i skompresowanie modelu poprzez identyfikację i usunięcie zbędnych połączeń (wag) między neuronami. Proces ten skutkuje bardziej usprawnioną architekturą, która jest mniejsza i bardziej wydajna, przy jednoczesnym zachowaniu lub nawet poprawieniu jej wydajności.

Łącznie techniki te umożliwiają kompaktowym modelom językowym zachowanie delikatnej równowagi między rozmiarem a funkcjonalnością, co czyni je idealnym rozwiązaniem dla środowisk o ograniczonych zasobach, takich jak aplikacje mobilne i urządzenia brzegowe, w których zasoby obliczeniowe są ograniczone.

Pojawienie się małych modeli językowych

• W szybko rozwijającej się dziedzinie sztucznej inteligencji rozmiar modelu językowego często był synonimem jego możliwości.
• Podczas gdy duże modele językowe (LLM), takie jak GPT-4 zdominowały krajobraz sztucznej inteligencji, mniejsze modele językowe stają się obecnie potężnymi narzędziami.
• Zmiana ta podważa od dawna panujące przekonanie, że większe jest zawsze lepsze.

Ograniczenia dużych modeli językowych (LLM)

Modele LLM doskonale sprawdzają się w takich obszarach jak tłumaczenie, podsumowywanie i odpowiadanie na pytania. Ich sukces wiąże się jednak z pewnymi kosztami:

• Wysokie zużycie energii: LLM wymagają znacznych zasobów obliczeniowych.
• Wymagania dotyczące pamięci: Wymagają znacznej ilości pamięci.
• Koszt: Ich koszty obliczeniowe mogą być wygórowane.
• Innowacyjność GPU pozostaje w tyle za rosnącym rozmiarem LLM, co wskazuje na pułap skalowania.

Wzrost liczby mniejszych modeli

• Naukowcy zwracają uwagę na mniejsze modele językowe ze względu na ich wydajność i wszechstronność.
• Techniki takie jak destylacja wiedzy z LLM do mniejszych modeli daje podobną wydajność przy mniejszych wymaganiach obliczeniowych.
• Transfer learning umożliwia małym modelom skuteczne dostosowanie się do konkretnych zadań poprzez wykorzystanie wiedzy zdobytej podczas rozwiązywania powiązanych problemów. Podejście to wykazało swoją skuteczność w takich dziedzinach jak analiza nastrojów i tłumaczenie, gdzie małe modele językowe mogą osiągać porównywalne lub lepsze wyniki.
• Dla przykładu, proszę rozważyć scenariusz, w którym mały model językowy jest początkowo trenowany na dużym korpusie danych tekstowych, takich jak artykuły z Wikipedii lub wiadomości. Po tej fazie wstępnego szkolenia model może zostać poddany procesowi znanemu jako dostrajanie, w którym jest on dalej szkolony na mniejszym zbiorze danych specjalnie opatrzonym adnotacjami do analizy nastrojów lub zadań tłumaczeniowych. Poprzez dostrajanie na tych zestawach danych specyficznych dla zadania, model może nauczyć się rozpoznawać i wyodrębniać istotne cechy i wzorce istotne dla sentymentu lub tłumaczenia. W rezultacie proces ten umożliwia modelowi osiągnięcie wyników, które są równe lub przewyższają te uzyskane w wyniku szkolenia od podstaw.

Odkrywanie wiodących małych modeli językowych

1. DeepMind’s Chinchilla

Wgląd

Pomimo swojej mniejszej postury, szynszyla DeepMind jest potężnym rywalem w walce z większymi modelami, rzucając wyzwanie konwencjonalne przekonanie, że rozmiar równa się wyższości.

Kluczowe cechy

• Kompaktowa moc: Dzięki 70 miliardom parametrów, Chinchilla wyróżnia się wysoką wydajnością.
• Udoskonalanie danych: Dostrojony na obszernym zestawie danych treningowych o wartości 1,4 biliona tokenów.
• Wydajność ujawniona: Badania Chinchilli zagłębiają się w optymalny rozmiar zbioru danych szkoleniowych, wymiary modelu i budżet obliczeniowy, kładąc nacisk na wydajność, a nie na sam rozmiar.

Bezpieczeństwo i etyka

Jego ciągły rozwój podkreśla nadrzędne znaczenie kwestii bezpieczeństwa i etyki. (Ref)

2. Modele lamy Meta

Wgląd

Modele Llama firmy Meta, o parametrach od 7B do 70B, przeczą przekonaniu, że większe jest zawsze lepsze, wyróżniając się szczególnie w zadaniach opartych na dialogu.

Precyzyjne dostrajanie i wszechstronność

Możliwość dostosowania do różnych aplikacji NLP, pokazując sprawność od generowania tekstu do programowania kodu (Ref)

3. Stanford’s Alpaca

Insight

Stanford’s Alpaca, zrodzona z modelu LLaMa 7B firmy Meta AI, wykazuje niezwykłą wydajność pomimo skromnych zasobów, koncentrując się na zadaniach opartych na instrukcjach.

Ostrożne zaangażowanie

Interakcja z Alpaca wymaga ostrożności ze względu na ciągłe niuanse rozwoju. (Ref)

4. Seria StableLM firmy Stability AI

Insight

Seria StableLM firmy Stability AI prezentuje harmonijne połączenie wydajności i skuteczności, oferując imponujące możliwości generowania tekstu.

Wydajność na najwyższym poziomie

StableLM 1.6B przyćmiewa większe odpowiedniki, podkreślając triumf wydajności. (Ref)

Postęp technologiczny i jego implikacje

• UL2R: Ultra Lightweight 2 Repair wprowadza cel mieszanki denoiserów, zwiększając wydajność we wszystkich zadaniach.
• Flan: Dostrajanie modeli w zadaniach sformułowanych jako instrukcje poprawia zarówno wydajność, jak i użyteczność.

Zastosowania w różnych branżach

Rozumienie języka naturalnego (NLU) w urządzeniach IoT

Mniejsze modele językowe rewolucjonizują funkcjonalność urządzeń IoT, umożliwiając im skuteczne rozumienie i odpowiadanie na zapytania użytkowników. Na przykład, inteligentny asystent domowy wyposażony w kompaktowy model językowy może zrozumieć polecenia takie jak “przyciemnij światła” lub “ustaw termostat na 72 stopnie” bez konieczności polegania w dużym stopniu na usługach w chmurze. Pozwala to na skrócenie czasu reakcji i poprawę prywatności użytkowników.

Przykład

Proszę wziąć pod uwagę inteligentny głośnik zintegrowany z mini-modelem językowym. Gdy użytkownik zapyta: “Jaka jest prognoza pogody na dziś?”, urządzenie przetwarza zapytanie lokalnie i zapewnia natychmiastową odpowiedź w oparciu o wstępnie wyszkoloną wiedzę w modelu. Ta płynna interakcja zwiększa komfort użytkowania i zmniejsza zależność od zewnętrznych serwerów.

Spersonalizowane rekomendacje treści

Systemy rekomendacji treści oparte na mniejszych modelach językowych oferują spersonalizowane sugestie dostosowane do indywidualnych preferencji użytkownika w czasie rzeczywistym. Analizując historię przeglądania, zachowania zakupowe i inne istotne dane, modele te dostarczają dokładnych rekomendacji na różnych platformach.

Przykład

Usługa przesyłania strumieniowego wykorzystuje prosty model językowy do analizy nawyków i preferencji użytkownika. Na podstawie tych danych model sugeruje filmy lub programy telewizyjne, które są zgodne z zainteresowaniami użytkownika. Na przykład, jeśli użytkownik często ogląda filmy science-fiction, system rekomendacji może sugerować podobne tytuły, zwiększając zaangażowanie i satysfakcję użytkownika.

Diagnostyka medyczna i opieka zdrowotna

W sektorze opieki zdrowotnej mniejsze modele językowe pomagają specjalistom medycznym w zadaniach takich jak dokumentacja kliniczna, przewidywanie diagnozy i analiza interakcji leków. Dzięki wydajnemu przetwarzaniu tekstów medycznych, modele te przyczyniają się do poprawy dokładności i podejmowania decyzji, ostatecznie poprawiając opiekę nad pacjentem.

Przykład

Aplikacja opieki zdrowotnej wykorzystuje model mini-języka, aby pomóc lekarzom w diagnozowaniu chorób na podstawie objawów dostarczonych przez pacjentów. Model analizuje objawy w oparciu o rozległą bazę wiedzy medycznej i oferuje potencjalne diagnozy lub zalecenia dotyczące leczenia, pomagając pracownikom służby zdrowia w zapewnieniu terminowej i dokładnej opieki.

Narzędzia edukacyjne i nauka języków

Modele językowe dostosowane do celów edukacyjnych umożliwiają osobom uczącym się spersonalizowane korepetycje, tłumaczenie języka i korektę gramatyki. Modele te wspierają nauczycieli w tworzeniu interaktywnych materiałów edukacyjnych i adaptacyjnych narzędzi oceny, wspierając bardziej angażujące i efektywne środowisko uczenia się.

Przykład

Aplikacja do nauki języka wykorzystuje kompaktowy model językowy do dostarczania użytkownikom spersonalizowanych informacji zwrotnych i ćwiczeń. Model identyfikuje obszary, w których użytkownik może potrzebować poprawy, takie jak gramatyka lub słownictwo, i oferuje ukierunkowane ćwiczenia i wyjaśnienia w celu poprawy umiejętności językowych. To spersonalizowane podejście przyspiesza proces uczenia się i poprawia ogólną biegłość.

Fragmenty kodu

Przyjrzyjmy się przykładowym fragmentom kodu do tworzenia mniejszych modeli językowych w Pythonie. Podam przykłady dla N-gram język, Neuronowy język, oraz Meta’s Llama modele.

N-gramowy model języka

N-gramowy model języka to model statystyczny stosowany w przetwarzaniu języka naturalnego do przewidywania prawdopodobieństwa wystąpienia słowa, biorąc pod uwagę poprzednie N-1 słów (lub tokenów) w sekwencji tekstu. Działa poprzez analizę częstotliwości współwystępowania sekwencji N słów, znanych jako N-gramy, w korpusie tekstu.

Rzeczywisty przypadek użycia

Proszę wziąć pod uwagę klawiaturę smartfona, która sugeruje następne słowo podczas pisania wiadomości. Funkcja ta często wykorzystuje model języka N-gram, aby przewidzieć najbardziej prawdopodobne następne słowo w oparciu o kontekst poprzednich słów w zdaniu. Na przykład, jeśli użytkownik wpisze “I am going to”, model może przewidzieć “the” lub “see” jako następne słowo w oparciu o częstotliwość występowania tych fraz w danych treningowych.

Objaśnienie kodu

W dostarczonym Python pokazujemy, jak zbudować prosty model języka N-gramów przy użyciu języka Python:

• Zaczynamy od przykładowego tekstu, takiego jak “Uwielbiam czytać blogi o nauce o danych na Analytics Vidhya”.
• Dokonujemy tokenizacji tekstu na unigramy (pojedyncze słowa) przy użyciu funkcji split() .
• Następnie tworzymy bigramy (pary następujących po sobie słów), iterując po liście unigramów.
• Następnie obliczamy prawdopodobieństwo wystąpienia każdego bigramu w tekście. Dla uproszczenia zakładamy równe prawdopodobieństwa dla każdego bigramu.
• Na koniec demonstrujemy, jak przewidzieć prawdopodobieństwo wystąpienia określonego bigramu, takiego jak “love reading”, poprzez zapytanie do bazy danych probabilities dictionary.

Ten fragment kodu stanowi podstawową ilustrację tego, w jaki sposób można zaimplementować model języka N-gramów w Pythonie w celu analizy danych tekstowych i przewidywania na podstawie zaobserwowanych wzorców sekwencji słów.

# Example: Building an N-gram Language Model

# Sample text
text = "I love reading blogs about data science on Analytics Vidhya."

# Tokenize the text into unigrams (1-grams)
unigrams = text.split()

# Create bigrams (2-grams)
bigrams = [(unigrams[i], unigrams[i + 1]) for i in range(len(unigrams) - 1)]

# Compute probabilities (you can use frequency counts or other methods)
# For simplicity, let's assume equal probabilities for each bigram
probabilities = {bigram: 1 / len(bigrams) for bigram in bigrams}

# Example: Predict the probability of the bigram "love reading"
print(f"Probability of 'love reading': {probabilities.get(('love', 'reading'), 0)}")

Neuralny model języka

import torch
from torchtext.datasets import WikiText2
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator

# Load the WikiText2 dataset
train_iter, val_iter, test_iter = WikiText2()
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
vocab = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_iter), specials=['<unk>'])
vocab.set_default_index(vocab['<unk>'])

# Convert raw text into tensors
def data_process(raw_text_iter):
    data = [torch.tensor(vocab(tokenizer(item)), dtype=torch.long) for item in raw_text_iter]
    return torch.cat(tuple(filter(lambda t: t.numel() > 0, data)))

train_data = data_process(train_iter)
val_data = data_process(val_iter)
test_data = data_process(test_iter)

# Define your neural language model (e.g., using nn.Transformer)

# Example: Batchify the data for training
def batchify(data, bsz):
    nbatch = data.size(0) // bsz
    data = data.narrow(0, 0, nbatch * bsz)
    data = data.view(bsz, -1).t().contiguous()
    return data.to(device)

batch_size = 32
train_data = batchify(train_data, batch_size)
val_data = batchify(val_data, batch_size)
test_data = batchify(test_data, batch_size)

# Now you can train your neural language model using the Transformer architecture!

# Remember to adjust the model architecture, hyperparameters, and training loop as needed.

Modele lamy Meta

Modele Llama firmy Meta to zaawansowane modele językowe zaprojektowane specjalnie do zadań dostrajania i adaptacji domeny. Modele te są częścią szerszego krajobrazu modeli dostarczanych przez Meta AI, mających na celu zapewnienie programistom potężnych możliwości przetwarzania języka naturalnego.

Rzeczywisty przypadek użycia

Proszę wziąć pod uwagę platformę mediów społecznościowych, taką jak Facebook, która wykorzystuje modele Llama firmy Meta do ulepszania swoich systemów generowania treści i rekomendacji. Dostrajając modele Llama do ogromnej ilości treści generowanych przez użytkowników platformy, Meta może generować bardziej trafne i angażujące rekomendacje treści dostosowane do preferencji i zainteresowań poszczególnych użytkowników.

Objaśnienie modelu

W dostarczonym fragmencie kodu Pythona demonstrujemy, jak wykorzystać modele Llama firmy Meta do zadań generowania tekstu:

• Zaczynamy od zainstalowania wymaganych pakietów, w tym PyTorch i biblioteki Transformers.
• Następnie ładujemy wstępnie wytrenowany model LLaMa i tokenizator dostarczony przez Meta AI. W tym przykładzie używamy wariantu “llama-3B” modelu LLaMa.
• Następnie określamy monit, który służy jako punkt wyjścia do generowania tekstu.
• Kodujemy monit za pomocą LlamaTokenizer, konwertując go na tokeny wejściowe odpowiednie do wprowadzenia do modelu LLaMa.
• Generujemy tekst za pomocą modelu LLaMa, przekazując zakodowane tokeny wejściowe i określając parametry, takie jak maksymalna długość generowanego tekstu i liczba sekwencji do wygenerowania.
• Na koniec dekodujemy wygenerowane tokeny wyjściowe na tekst czytelny dla człowieka i drukujemy wygenerowany tekst.

Ten fragment kodu pokazuje, w jaki sposób modele lam Meta mogą być wykorzystywane do zadań generowania tekstu, takich jak generowanie historii, podpisów lub odpowiedzi na podstawie danej podpowiedzi. Modele te doskonale wychwytują niuanse języka naturalnego i tworzą spójny i kontekstowo odpowiedni tekst, co czyni je cennymi narzędziami do szerokiego zakresu zastosowań w NLP.

# Install the required packages
!pip install torch
!pip install transformers

import torch
from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer

# Load the pre-trained LLaMa model
model_name = "meta-llama/llama-3B"
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained(model_name)

# Example: Generate text using the LLaMa model
prompt = "Once upon a time"
input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)

generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print("Generated text:", generated_text)

Wyzwania i możliwości

Chociaż mniejsze modele językowe oferują wiele korzyści, istnieją również wyzwania, które należy wziąć pod uwagę. Techniki stosowane do kompresji tych modeli mogą skutkować utratą informacji lub zmniejszoną wydajnością, co wymaga starannej optymalizacji i dostrojenia. Ponadto zapewnienie, że modele te są wdrażane w sposób etyczny i bez uprzedzeń, ma kluczowe znaczenie dla zminimalizowania ryzyka związanego z uprzedzeniami algorytmicznymi.

Niemniej jednak istnieją powody do optymizmu ze względu na szybki postęp w algorytmach kompresji modeli i technikach optymalizacji sprzętu. Postępy te stwarzają znaczne możliwości dla dalszych innowacji w tej dziedzinie. Ponieważ popyt na rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji stale rośnie, potencjał mniejszych modeli językowych do demokratyzacji sztucznej inteligencji poprzez uczynienie jej bardziej dostępną i przystępną cenowo w różnych branżach i regionach jest ogromny.

Wnioski

Podsumowując, pojawienie się kompaktowych modeli językowych oznacza znaczącą ewolucję w dziedzinie sztucznej inteligencji, stanowiąc kuszący substytut konwencjonalnych, rozbudowanych modeli. Ich zdolność adaptacji, skuteczność i możliwość rozbudowy sprawiają, że są one idealnym wyborem dla różnorodnych zastosowań, od obliczeń brzegowych po opiekę zdrowotną i edukację. Dzięki potencjałowi mniejszych modeli językowych, firmy i deweloperzy mogą odkrywać nowe możliwości rozwoju i jednocześnie radzić sobie z trudnościami związanymi z ograniczeniami zasobów i obawy etyczne związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji.