Velké nebo malé jazykové modely? Jaká je ideální volba

O rychlém vývoji v oblasti zpracování přirozeného jazyka svědčí diskuse kolem typů jazykových modelů, tedy mezi velkými jazykovými modely (LLM) a malými jazykovými modely (SLM). S tím, jak se organizace a výzkumní pracovníci hlouběji pouštějí do využívání možností zpracování přirozeného jazyka pro různá využití, jsou konfrontováni s otázkou: Který z nich vzít v úvahu? Velké jazykové modely nebo malé jazykové modely? Důraz se neklade pouze na velikost nebo výkonnost modelu, ale rozšiřuje se také na robustnost a přisuzuje se mu etická stránka. Proto se v tomto článku zabýváme jazykovými modely umělé inteligence od velkých jazykových modelů a malých jazykových modelů a tím, které se svým výkonem hodí pro daný účel.

Co jsou to velké jazykové modely?

Velké jazykové modely jsou takové jazykové modely umělé inteligence, které se mohou pochlubit rozsáhlými mnohotvárnými parametry, které se předběžně počítají na miliardy nebo biliony. Tyto hodnoty tvoří uzly číselné reprezentace algoritmu pro realizaci vstupu a vytvoření výstupu. Když se počet parametrů rozšíří, model získá na složitosti a přesnosti. Ve většině případů budou velké jazykové modely vyškoleny na rozsáhlých databázích textových informací, často pocházejících z webu, po jehož celé délce a šířce bude modelům umožněno osvojit si složité gramatické a lexikální struktury přirozeného jazyka. Jednou z takových revolučních vlastností těchto jazykových modelů je jejich velikost. Modely jako GPT-3, BERT a T5 jsou ty, které jsou nejznámější pro svou imerzní povahu.

Co jsou to malé jazykové modely?

Malé jazykové modely se často vyznačují nízkým počtem parametrů, obvykle v rozmezí několika milionů až několika desítek milionů. Tyto parametry jsou čísla, která jsou základem vnitřního jazyka modelu a drží jej pohromadě v procesu zpracování vstupů a generování výstupů. Snižování expresivity a složitosti modelu při nižších parametrech je hlavní funkcí malých jazykových modelů. Obecně se malé jazykové modely trénují na omezených sadách textových dat, které mají cílenější obsah vztahující se k určité oblasti nebo úkolům, což pomáhá rychle se naučit kontextové asociace a jazykové vzorce. Případovými studiemi takových jazykových modelů s kompaktním prostorem jsou ALBERT, DistilBERT a TinyBERT.

Nyní, když jsme si vědomi velkých i malých jazykových modelů, ponořme se hlouběji do výhod a nevýhod velkých i malých jazykových modelů, abychom pochopili, který z nich je nejvhodnější.

Výhody velkých jazykových modelů

Velké jazykové modely využívají velké množství dat k důkladnějšímu učení a stávají se mnohem lepšími při generování plynulých, souvislých a zároveň různorodých textů. Důvodem je jejich nepřekonatelné porozumění jazykovým vzorcům a strukturám odvozeným z obrovského množství dat.

Neuronové sítě dosahují vynikajících výsledků při plnění náročných a nových úkolů včetně propracovaných výroků a přesné klasifikace, kterých malé neuronové sítě nejsou schopny.

Velké jazykové modely brilantně využívají mechanismy přenosového učení a učení několika snímků – jejich již existující znalosti jim pomáhají automaticky se vhodně přizpůsobit zcela novým úlohám a oblastem bez jakéhokoli dodatečného tréninku nebo jen s minimálním úsilím.

Nevýhody velkých jazykových modelů

Velké jazykové modely se od malých jazykových modelů liší svou náročností na vyšší náklady a složitostí pro trénink i nasazení, což může následně zvýšit náklady na větší množství hardwaru, softwaru a lidských zdrojů.

Kromě toho mohou velké jazykové modely s největší pravděpodobností dělat více chyb a používat neobjektivní pravidla, což následně vede k neúplnému textu, chybějícímu cíli nebo dokonce k tomu, že skončí na místě, které by mohlo být nebezpečné, zejména v případě nedostatku dat nebo povrchního dohledu. Velké jazykové modely naproti tomu vykazují mnohem větší stabilitu.

Na rozdíl od malých jazykových modelů jsou velké jazykové modely pro své četné skryté vrstvy a parametry nepřehledné a obtížně srozumitelné i pro odborníky či uživatele, což vytváří skutečné problémy pro pochopení jejich funkce a pro rozhodování o jejich výstupech.

Výhody malých jazykových modelů

Malé jazykové modely jsou vyvinuty jako relativně levné a jednoduché řešení v protikladu k nákladným a složitým procesům velkých modelů, díky čemuž jsou nároky na hardware, software a lidský faktor poměrně nízké.

Malé jazykové modely také vynikají svou vyvinutou a zvýšenou spolehlivostí a odolností tím, že vytvářejí text, který je jasnější, přesnější a bezpečnější, zejména při velkém množství dat a dohledu, což u velkých jazykových modelů nelze.

Na rozdíl od velkých modelů, které používají mnoho skrytých vrstev a parametrů pro různé problémy, malé modely zachovávají jednoduchost tím, že se omezují na základy, čímž se stávají přehlednějšími, aby usnadnily lepší porozumění. To v konečném důsledku přispívá k jejich větší srozumitelnosti na rozdíl od složitějších velkých modelů.

Nevýhody malých jazykových modelů

Malé jazykové modely mají tu nevýhodu, že ve srovnání s velkými jazykovými modely vytvářejí text, který postrádá větší plynulost, soudržnost a rozmanitost, protože využívají jen velmi málo jazykových vzorců a struktur z datových celků.

Ve srovnání s velkými jazykovými modely vykazují horší vlastnosti, pokud jde o univerzálnost použití, schopnost vyrovnat se se sekvencemi menší rozmanitosti a menší zobecňující odbornost, což je důsledkem jejich malé vyjadřovací kapacity.

Jejich potenciál pro využití přenosového učení a učení se několika snímky je poměrně omezený, což vyžaduje větší závislost na dalších datech a jemném vyladění, které usnadní adaptaci na nové úlohy a oblasti.

Ideální výběr mezi významnými jazykovými modely umělé inteligence

Výběr operačního jazykového modelu, který nejlépe vyhovuje potřebám využití, zahrnuje také některé proměnné, které je třeba vzít v úvahu. Vzhledem k tomu, že vytvoření modelu je vaším počátečním krokem, měli byste konkrétně uvést úlohy, které chcete, aby model plnil. Pokud je vaším primárním zájmem analyzovat sentiment nebo poskytovat odpovědi na otázky či provádět sumarizaci textu, což jsou všechno požadavky, které vyžadují hluboké porozumění přirozenému jazyku, pak pro vás bude vhodnou platformou velký jazykový model. Naopak pro jednoznačný případ odlišných cílů, jako je klasifikace textu nebo generování jazyka, může být vaší volbou pro implementaci malý jazykový model.

Primární vliv na určení přístupnosti jazykového modelu mají data. Velké jazykové modely vyžadují obrovské množství dat ve fázi trénování, aby bylo dosaženo špičkové kvality. Pokud jste na straně omezených dat, raději si nechte natrénovat malý jazykový model s menším množstvím dat, aby optimálně odpovídal zadání.

Mezi hlavní problémy, které je třeba řešit, patří také výpočetní zdroje spolu s infrastrukturou. Velké jazykové modely jsou nejsofistikovanější a spotřebovávají velké množství výpočetního výkonu a procesů. Pokud je pro vás nedostatek výpočetních zdrojů trochu problém, může být dobrou alternativou také malý jazykový model.

Kompromis mezi přesností a efektivitou je jednou z důležitých věcí, na kterou je třeba při zohlednění tohoto tématu myslet. Malé jazykové modely by umožnily rychlé a méně nákladné operace, protože mají obvykle nižší technologickou režii. Naopak nemusí dosahovat stejné úrovně přesnosti ve srovnání s velkými jazykovými modely. Pokud je přesnost tím nejdůležitějším, byl by velký jazykový model jasnou volbou.

Vzhledem k tomu, že umělá inteligence svým každodenním pokrokem způsobuje revoluci v celém světě, může být výběr konkrétního jazykového modelu výzvou, která představuje problém. Ale po zvážení faktorů, které jsme uvedli, to může být snadný úkol, protože všechny jazykové modely umělé inteligence mají své přednosti a nedostatky, díky nimž se hodí k využití na základě požadavků uživatele.