Nejlepší malé jazykové modely, které potřebujete znát

V rychle se rozvíjejícím prostředí umělé inteligence a zpracování přirozeného jazyka, kde si tvorba malých jazykových modelů získala pozornost díky své vysoké rychlosti a použitelnosti pro různé úlohy, se tato oblast stala předmětem značného zájmu. Zatímco GPT-3 jsou větší verze, které se objevily v médiích, malé modely jsou přitažlivé, protože jsou velmi úsporné z hlediska potřebných výpočtů a také rychle fungují. V následujícím textu si vysvětlíme nejvlivnější mini jazykové modely, které přispěly ke změně prostředí umělé inteligence a zpracování přirozeného jazyka

DistilBERT

DistilBERT, jeden z modelů Hugging Face, symbolizuje ořezaný BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), který je ve své podstatě redukovaným modelem. I když je jeho velikost menší, DistilBERT si dokáže zachovat většinu schopností, které má BERT. To jej vystavuje vhodnosti pro použití v prostředích s omezenými zdroji. Díky silnému výkonu v běžných úlohách, jako je klasifikace textu, zodpovídání otázek a rozpoznávání pojmenovaných entit, model vyniká.

MobileBERT

MobileBERT byl navržen zejména pro mobilní a edge zařízení a typicky představuje nejmenší a nejméně náročný model BERT. Zachovává vysoký standard přesnosti i při pomyšlení na specializovaný účel, čímž zajišťuje, že zpracování přirozeného jazyka na zařízení bude optimalizováno při omezených výpočetních zdrojích. Proto je MobileBERT nejlepší volbou za okolností, kdy je požadována zpětná vazba v reálném čase.

RoBERTa

RoBERTa (Robustly Optimized BERT Approach) je vylepšená verze BERT vytvořená divizí umělé inteligence společnosti Facebook. Hlavní vlastností RoBERTa je, že je tolerantnější (robustnější) vůči délce sekvence a dosáhl stejné nebo dokonce vyšší úrovně přesnosti. Je dobrý v úlohách, jako je analýza vět, klasifikace textu a porozumění jazyku. To jsou jeho nejvýkonnější funkce. RoBERTa se nepoužívá pouze řekněme ve výzkumu a v některých aplikacích, ale má uplatnění v mnoha oblastech.

DistillGPT

DistillGPT, což je menší varianta modelu GPT (Generative Pre-trained Transformer) společnosti OpenAI, je vytvořen pro zařízení edge se záměrem provádět inferenci účelněji. I přes svou malou velikost je DistillGPT schopen generovat koherentní text i čerstvý a relevantní kontext, a proto se může uplatnit v oblastech chatbotů i při sumarizaci textu.

MiniLM

Odlehčený model MiniLM je model, který je velmi kompaktní a je speciálně navržen pro použití v chytrých telefonech, malých zařízeních a platformách IoT. Přestože je výpočetní výkon ve srovnání s většími modely zachován, vykazuje vynikající výkon na několika datových sadách. MiniLM najde uplatnění například tam, kde jsou zdroje nákladné a je požadavek na efektivní a zároveň škálovatelné porozumění jazyku.

TinyBERT

TinyBERT se přesně zaměřuje na edge zařízení a přenosná zařízení, která mají dobrý výkon, spíše než aby dělal kompromisy ve velikosti a kvalitě. Jedná se o víceúlohové řešení pro zpracování přirozeného jazyka, které může provádět mnoho úloh zpracování přirozeného jazyka, jako je analýza sentimentu, sémantická podobnost, obecné modelování jazyka atd. TinyBERT je dobrý z hlediska optimalizace zdrojů a lze jej použít v případě scénářů s omezenými zdroji.

ALBERT

ALBERT (zkrácená verze BERT) navržený společností Google Research je lite-type model BERT, který dosahuje zmenšení velikosti odstraněním některých dodatečných parametrů modelu BERT, aniž by byl obětován výkon modelu. Přestože není z hlediska vývoje a efektivity nijak výjimečný, daří se modelu ALBERT vykazovat skvělé výsledky v různých úlohách zpracování přirozeného jazyka, kterých se účastní, a také je častý v procesech trénování a odvozování.

Electra

Model Electra od společnosti Google Research, který se od ostatních předchozích modelů odlišuje tím, že jeho režim předtrénování umožňuje vyšší rychlost odvozování. Zjednodušená architektura je speciálně navržena tak, aby vyhovovala tomuto požadavku na využití této technologie pro aplikace zpracování přirozeného jazyka v reálném čase pomocí edge zařízení a platforem IoT. Kdykoli test vyžaduje bleskové reakce, vyniká právě Electra.

FlauBERT

FlauBERT je model zaměřený na francouzský jazyk, který posouvá hranice výkonnosti zpracování přirozeného jazyka tím, že zvládá porozumění a generování textů ve francouzštině. Lze jej použít k podpoře různých aplikačních úloh – například klasifikace textů, rozpoznávání pojmenovaných entit nebo strojového překladu.

DistilRoBERTa

DistilRoBERTa je kompresní verze modelu RoBERTa společnosti Facebook, po jejímž použití je odvozování rychlejší a dochází k redukci paměťového prostoru. I přes to, že má menší strukturu, je DistilRoBERTa stále schopen pracovat v úlohách zpracování přirozeného jazyka na vyšší úrovni a poskytuje operativní podporu v prostředí malých firem.

Tyto pokročilé malé jazykové modely ukazují potenciál technologií umělé inteligence a zpracování přirozeného jazyka, které vývojáři a výzkumníci ve všech oborech využívají, aby se vyrovnali s potřebami současnosti. Tato řešení sahají od mobilních zařízení až po případy využití edge computingu a jsou nabízena škálovatelným a efektivním způsobem pro řešení reálných výzev. Tato rostoucí potřeba technologií umělé inteligence, které jsou praktické a užitečné, je poměrně významná. Proto jsou malé jazykové modely rozhodující pro vývoj směrem k inteligentním systémům v budoucnosti.

Souhrnně lze říci, že přizpůsobivost a nákladová efektivita těchto jazykových modelů jistě otevře velké možnosti jejich využití v mnoha oblastech života, například ve zdravotnictví, finančnictví a pro další typy průmyslových odvětví. Implementace těchto typů modelů může umožnit zrychlení procesu programování aplikací umělé inteligence a úsporu prostředků počítače, ale zároveň podpořit udržitelnost ekosystému umělé inteligence. Ponořte se do možností, které poskytují jazykové modely, a využijte je k razantnímu průlomu v oblasti umělé inteligence, zpracování přirozeného jazyka a dalších oborech.