Büyük şeylerin küçük paketlerde geldiğini söylerler ve belki de Küçük Dil Modelleri (KDM) bunun mükemmel bir örneğidir.
Yapay zeka ve insan iletişimini ve etkileşimini taklit eden dil modelleri hakkında konuştuğumuzda, hemen aklımıza şu gelir: Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) GPT3 veya GPT4 gibi. Ancak spektrumun diğer ucunda, daha büyük varyantlarının mükemmel karşılığı olan ve çok fazla ölçek gerektirmeyen hırsları güçlendirmek için kullanışlı yoldaşlar olarak gelen küçük dil modellerinin harika dünyası yer alır.
Bugün, SLM'lerin ne olduğu, LLM'lerle karşılaştırıldığında nasıl performans gösterdiği, kullanım durumları ve sınırlamaları hakkında bilgi vermenin heyecanını yaşıyoruz.
Küçük Dil Modelleri Nelerdir?
SLM'ler, insan dillerini algılamak, anlamak ve karşılık vermek üzere tasarlanmış AI modellerinin bir dalıdır. Buradaki önek (veya sıfat) Küçük, nispeten daha küçük olan ve daha odaklı ve niş olmalarını sağlayan boyuta atıfta bulunur.
LLM'ler milyarlarca veya trilyonlarca parametre üzerinde eğitilirken, SLM'ler yüz milyonlarca parametre üzerinde eğitilir. Daha küçük modellerin göze çarpan yönlerinden biri, daha az parametre hacmi üzerinde eğitilmelerine rağmen kusursuz sonuçlar vermeleridir.
SLM'leri daha iyi anlamak için temel özelliklerinden bazılarını inceleyelim:
Daha küçük beden
Daha az parametre üzerinde eğitildikleri için kolayca eğitilebilirler ve işlevsellik için hesaplama yeteneklerinin yoğunluğunu en aza indirirler.
Niş, Odaklanmış ve Özelleştirilebilir
LLM'lerin aksine, kapsamlı görevler için geliştirilmezler. Bunun yerine, belirli sorun ifadeleri için inşa edilir ve tasarlanırlar ve odaklanmış çatışma çözümlerinin yolunu açarlar.
Örneğin, orta ölçekli bir işletme yalnızca müşteri hizmetleri şikayetleriyle ilgilenmek için bir SLM geliştirip devreye alabilir. Ya da bir BFSI şirketi yalnızca otomatik arka plan kontrolleri, kredi puanlaması veya risk analizi yapmak için bir SLM'ye sahip olabilir.
Donanım Özelliklerine Minimum Bağımlılık
SLM'ler eğitim ve dağıtım için karmaşık ve ağır dijital altyapı ve çevre birimi gereksinimlerine olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Boyut ve işlevsellik açısından nispeten daha küçük olduklarından, daha az bellek tüketirler ve bu da onları ağırlıklı olarak kaynak açısından kısıtlı olan uç aygıtlar ve ortamlarda uygulama için ideal hale getirir.
Daha Sürdürülebilir
Daha küçük modeller, LLM'lerden daha az enerji tükettikleri ve azaltılmış hesaplama gereksinimleri nedeniyle daha az ısı ürettikleri için nispeten çevre dostudur. Bu ayrıca soğutma sistemlerine ve bakım masraflarına yapılan yatırımların en aza indirilmesi anlamına gelir.
Çok Yönlülük ve Uygun Fiyat
SLM'ler, yatırımlar açısından sınırlı olan ancak iş vizyonları için AI'nın gücünden ve potansiyelinden yararlanmak zorunda olan küçük ve orta ölçekli işletmelerin hedeflerine göre tasarlanmıştır. Daha küçük modeller uyarlanabilir ve özelleştirilebilir olduğundan, işletmelerin AI hedeflerini aşamalı olarak dağıtmaları için esneklik sağlarlar.
Küçük Dil Modellerinin Gerçek Dünya Örnekleri
Küçük Bir Dil Modelinin Çalışması
Temel olarak, küçük bir dil modelinin çalışma prensibi, büyük hacimli eğitim verileri ve kodlar üzerinde eğitilmeleri anlamında büyük bir dil modelinin çalışma prensibine çok benzer. Ancak, bunları LLM'lerin verimli, daha küçük varyasyonlarına dönüştürmek için birkaç teknik kullanılır. Bazı yaygın tekniklerin neler olduğuna bakalım.
| Bilgi Damıtma | Budama | niceleme |
|---|---|---|
| Bu, bir ustadan bir müride gerçekleşen bilgi aktarımıdır. Önceden eğitilmiş bir LLM'den gelen tüm bilgi, bir SLM'ye aktarılır ve bilginin özü, LLM'nin karmaşıklıklarından arındırılır. | Şarap yapımında budama, şaraptan dalların, meyvelerin ve yaprakların çıkarılması anlamına gelir. SLM'lerde bu, modeli ağır ve yoğun hale getirebilecek gereksiz yönlerin ve bileşenlerin çıkarılmasını içeren benzer bir işlemdir. | Bir modelin hesaplamaları gerçekleştirirken hassasiyeti en aza indirildiğinde, nispeten daha az bellek kullanır ve önemli ölçüde daha hızlı çalışır. Bu işleme niceleme denir ve modelin azaltılmış donanım yeteneklerine sahip cihazlarda ve sistemlerde doğru bir şekilde çalışmasını sağlar. |
Küçük Dil Modellerinin Sınırlamaları Nelerdir?
Herhangi bir AI modeli gibi, SLM'lerin de adil bir şekilde darboğazları ve eksiklikleri vardır. Yeni başlayanlar için, bunların ne olduğunu inceleyelim:
- SLM'ler amaç ve işlevsellik açısından niş ve gelişmiş olduğundan, işletmelerin daha küçük modellerini önemli ölçüde ölçeklendirmeleri zor olabilir.
- Daha küçük modeller ayrıca belirli kullanım durumları için eğitilir ve bu da onları etki alanının dışındaki istekler ve istemler için geçersiz kılar. Bu, işletmelerin tek bir ana modele sahip olmak yerine birden fazla niş SLM dağıtmaya zorlanacağı anlamına gelir.
- Yapay zeka alanındaki mevcut beceri boşlukları nedeniyle bunların geliştirilmesi ve dağıtılması biraz zor olabilir.
- Genel olarak modellerin ve teknolojinin tutarlı ve hızlı bir şekilde ilerlemesi, paydaşların SLM'lerini sürekli olarak geliştirmelerini zorlaştırabilir.
Küçük Dil Modelleri İçin Eğitim Verisi Gereksinimleri
Yoğunluk, hesaplama yeteneği ve ölçek büyük modellerle karşılaştırıldığında daha küçük olsa da, SLM'ler hiçbir anlamda hafif değildir. Bunlar yine de karmaşık gereksinimleri ve görevleri ele almak için geliştirilen dil modelleridir.
Bir dil modelinin daha küçük olması duygusu, sunabileceği ciddiyeti ve etkiyi ortadan kaldıramaz. Örneğin, sağlık alanında, yalnızca kalıtsal veya yaşam tarzı kaynaklı hastalıkları tespit etmek için geliştirilen bir SLM, bir bireyin yaşamı ve ölümü arasında durduğu için hala kritik öneme sahiptir.
Bu, daha küçük modeller için eğitim verisi gereksinimlerinin, paydaşların doğru, alakalı ve kesin sonuçlar üreten hava geçirmez bir model geliştirmeleri için hala çok önemli olduğu fikrine geri dönüyor. Güvenilir işletmelerden veri sağlamanın önemi tam olarak burada ortaya çıkıyor.
At Saip, AI vizyonlarınızı tamamlamak için her zaman etik olarak yüksek kaliteli eğitim verileri sağlama konusunda bir duruş sergiledik. Sıkı kalite güvence protokollerimiz ve döngüdeki insan metodolojilerimiz, modellerinizin, modelleriniz tarafından üretilen sonuçları ve sonuçları olumlu şekilde etkileyen kusursuz kaliteli veri kümelerinde eğitilmesini sağlar.
O halde bugün bizimle iletişime geçin ve veri setlerimizle kurumsal hedeflerinizi nasıl ileriye taşıyabileceğimizi görüşün.
