Tänapäeva kiire tempoga ärimaailmas muudab tehisintellekt (AI) organisatsioonide toimimise revolutsiooniliseks. Kuid mida edasi AI areneb ja laialdasemalt kasutusele võetakse, hakkavad tõusma mured selle kättesaadavuse ja jätkusuutlikkuse osas. Nende väljakutsete lahendamiseks hakkab ilmnema trend: väiksemate, kulutõhusamate keelemudelite arendamine.
Üheks selle trendi näiteks on näiteks Inflectioni täiustatud Pi-vestlusrobot. Uus Inflection 2.5 mudel saavutab muljetavaldava jõudluse, kasutades vaid 40% suuremate mudelite, nagu OpenAI GPT-4, kasutatavatest arvutusressurssidest. See näitab, et väiksemad keelemudelid suudavad siiski tõhusalt head tulemust pakkuda.
Mis on aga täpselt väiksemad keelemudelid? Tuntud ka kui väikesed keelemudelid (SLM-d), omavad need tavaliselt mõnest sajast miljonist kuni 10 miljardi parameetrini. Võrreldes nende suuremate kolleegidega vajavad SLM-d vähem energiat ja arvutusressursse. See muudab arenenud tehisintellekti ja kõrge jõudlusega loomuliku keele töötlemise (NLP) ülesanded kättesaadavamaks laiale organisatsioonide valikule.
SLM-ide peamiste eeliste hulgas on nende kulutõhusus. Suuremad keelemudelid tarbivad märkimisväärset arvutusvõimsust, mis viib tõusvate murede tekkeni energiatarbimise ja keskkonnamõju osas. Väiksemad mudelid, nagu näiteks Inflection 2.5, pakuvad rohkem energiatõhusat ja taskukohast alternatiivi. See on eriti atraktiivne ettevõtetele, kellel on piiratud ressursid ning kes soovivad kasutada AI võimalusi ilma panka murdmata.
Lisaks pakuvad väiksemad keelemudelid paindlikkust ja kohandamisvõimalusi. Need annavad kasutajatele rohkem kontrolli võrreldes suuremate mudelitega, võimaldades neil sõeluda väiksema andmehulga kaudu. See viib kiiremate ja täpsemate vastusteni, mis on kohandatud konkreetsetele vajadustele. Ettevõtted saavad neid mudeleid häälestada konkreetseteks ülesanneteks, parandades nende tulemuslikkust ja tõhusust spetsiifilistes rakendustes.
Tehisintellekti lahenduste nõudluse jätkuval kasvamisel mõistavad ettevõtted väiksemate keelemudelite väärtust. Alustavad ettevõtted ja suurettevõtted avaldavad oma SLM-id vastavalt nende unikaalsetele vajadustele. Näiteks Meta Llama2 7b, Mistral 7b ja Microsofti Orca-2.
Väiksemate keelemudelite tõus mitte ainult ei lahenda AI kättesaadavuse ja taskukohasuse küsimusi, vaid aitab ka jätkusuutlikkusele kaasa. Vähendades arvutusnõudeid, vähendavad need mudelid tööstuse süsihappegaasi jalajälge. See teeb neist keskkonnasõbralikuma valiku organisatsioonidele, kes otsivad AI lahendusi.
KKK:
Kuidas väiksemad keelemudelid võrdlevad suuremate mudelitega jõudluse osas?
Väiksemad keelemudelid, näiteks Inflection 2.5, saavutavad muljetavaldavaid tulemusi, ületades sageli 94% suuremate mudelite keskmisest jõudlusest, kasutades samal ajal oluliselt vähem ressursse.
Mis on väiksemate keelemudelite kasutamise eelised?
Väiksemad keelemudelid on kulutõhusamad, energiatõhusamad ja kohandatavamad. Need pakuvad kiiremat juurutamist, paremat kliendirahulolu ja kiiremat investeeringutasuvust võrreldes suuremate mudelitega.
Kas väiksemate keelemudelite kasutamisel on ka mingeid puudusi?
Kuigi väiksemad keelemudelid on parajad konkreetsetes rakendustes, võib ikkagi olla vajadus suuremate, üldisemate mudelite järele, mis kohanevad uute ülesannetega ilma täiendava koolituseta. Siiski võivad teatud ettevõtete rakendustes paremini esineda väiksemad mudelid, mis on häälestatud konkreetsete valdkondade või keelestiilide jaoks.
Mõisted:
– AI (Artificial Intelligence): Inimese intelligentsuse protsesside simuleerimine masinate, eriti arvutisüsteemide abil.
– Keelemudelid: Algoritmid või mudelid, mis on treenitud mõistma ja genereerima inimkeelt.
– Arvutusressursid: Arvutusvõimsus, mälu ja muud ressursid, mis on vajalikud arvutiprogrammide või simulatsioonide käitamiseks.
– Loodusliku keele töötlemine (NLP): Arvutiprogrammi võime mõista ja genereerida inimkeelt, võimaldades arvutitel ja inimestel suhelda kõne või teksti kaudu.
Soovitatud seotud lingid:
The source of the article is from the blog rugbynews.at