«`html
Важность малых языковых моделей в эпоху крупных языковых моделей
Большие языковые модели (LLM) революционизировали обработку естественного языка в последние годы. Модели, такие как ELMo и BERT, продемонстрировали исключительную производительность в различных задачах, но их размер приводит к экспоненциальному увеличению вычислительных затрат и энергопотребления.
Практические решения и ценность
Малые языковые модели (SLM) как Phi-3.8B и Gemma-2B достигают сопоставимой производительности с меньшим количеством параметров, что делает их подходящими для ресурсо-ограниченных сред и реального времени. Они также обладают большей интерпретируемостью, что важно в областях, таких как здравоохранение и финансы.
SMs играют важную роль в улучшении LLM через кураторство данных для предварительного обучения и настройки инструкций. Они также помогают в оценке производительности LLM и улучшении качества вывода.
Техники дистилляции знаний и ансамблирования моделей позволяют оптимизировать эффективность вывода и оценку производительности LLM, а также улучшить их способность к обучению в новых сценариях.
Важность малых моделей проявляется в трех ключевых сценариях: в ресурсо-ограниченных средах, в специфических задачах и в ситуациях, требующих интерпретируемости.
Этот анализ предлагает практические решения для использования малых языковых моделей в различных областях и подчеркивает их ценность в эпоху LLM.
Подробнее ознакомиться с исследованием можно здесь.
Не забудьте следить за нашими новостями в Twitter и присоединиться к нашему Telegram каналу.
Присоединяйтесь к нашему сообществу в Reddit с более чем 50 тыс. участников!
Бесплатный вебинар по ИИ: «SAM 2 для видео: как настроить на своих данных» (Ср, 25 сентября, 4:00-4:45 EST).
Эта публикация была опубликована на сайте MarkTechPost.
«`
