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想象一下这样一个世界:智能助手不再驻留在云端,而是驻留在你的手机上,无缝理解你的需求并以闪电般的速度做出响应。这不是科幻小说;这是小型语言模型 (SLM) 的前景,这是一个快速发展的领域,有可能改变我们与技术的互动方式。
多年来,语言模型领域一直被其巨型对手——大型语言模型 (LLM) 所主导。LLM 拥有数十亿(甚至数万亿)个参数,拥有令人印象深刻的功能,但其庞大的规模也付出了代价:巨大的计算能力、高存储需求和有限的可访问性。这就是 SLM 发挥作用的地方,它提供了一种令人耳目一新的替代方案。
可以将 SLM 视为语言模型领域的精益、敏捷运动员。由于参数明显较少(从数百万到数十亿),它们所需的计算能力也较低,因此非常适合在移动设备和资源受限的环境中部署。例如,微软最近推出的Phi-2拥有 27 亿个参数,性能强大,可匹敌甚至超越大 25 倍的模型,同时保持紧凑的占用空间。
但规模并不是一切。SLM 的专业化和效率是其一大亮点。与在海量通用数据集上训练的 LLM 不同,SLM 可以进行微调,以在金融、医疗保健或客户服务等特定领域表现出色。这种有针对性的训练使它们能够在相关任务上实现高精度,同时节省计算资源。
SLM 的未来一片光明。随着培训技术和架构的进步,其功能将继续扩展,模糊曾经被认为是 LLM 独有的界限。随着它们变得更加强大和易于访问,它们将成为释放我们日常生活中智能技术潜力的关键,从个性化助手到更智能的设备和直观的界面。
本文深入探讨了小型语言模型领域,将其与大型语言模型 LLM 区分开来,并强调了企业对它们日益增长的兴趣。本文介绍了 SLM 的优势、其多样化的用例、跨行业的应用、开发方法、用于制作定制 SLM 的高级框架、关键的实施注意事项等。
小型语言模型 (SLM) 展现了人工智能引人注目的一面。与 GPT-4 和 Llama 2 等规模更大的大型语言模型(拥有数十亿甚至数万亿个参数)相比,SLM 的规模更小,通常只有数千到几百万个参数。这种规模的缩小带来了更低的计算要求,使得较小的语言模型更易于访问,也更适合那些可能缺乏资源来管理大型模型所需的大量计算负荷的组织或研究人员。SLM 的固有优势在于它们能够平衡计算效率和语言能力。这使得它们对那些计算资源有限的人特别有吸引力,促进了人工智能在各种应用中的广泛采用和利用。
在人工智能中,大型语言模型 (LLM) 和小型语言模型 (SLM) 代表两种不同的方法,每种方法都针对特定的需求和约束进行量身定制。虽然以 GPT-4 和类似巨头为代表的 LLM 展示了具有大量参数的语言处理的高度,但 SLM 的规模较小,为资源有限的环境提供了实用的解决方案。这种比较深入探讨了关键的区别因素,从规模和培训要求到应用和潜在影响,为组织和研究人员在采用这些模型时面临的战略选择提供了见解。标准大型语言模型 (LLM)小型语言模型 (SLM)尺寸具有数十亿个参数的扩展架构具有更少参数的精简架构复杂复杂而深层的神经网络架构更简单,不那么复杂培训要求海量、多样化的数据集,助力全面理解有限的数据集,针对特定任务量身定制训练时期训练需要数月几周内即可完成培训NLP 能力卓越的 NLP 能力有限的 NLP 能力语言接触接触各种各样的语言模式接触机会有限,语言理解范围较窄计算要求需要大量资源和先进的硬件针对低资源设置量身定制,适用于标准硬件部署要求高功率、资源密集型环境非常适合计算能力有限的环境表现高精度,高效完成复杂任务不太擅长复杂任务应用非常适合高级 NLP 任务、创意文本生成适用于移动应用、物联网设备、资源有限的环境定制需要更多资源进行定制,不太适合小规模应用更容易定制和适应特定的、较小的应用程序无障碍设施由于资源需求和专用硬件/云计算,访问性较差更易于访问,可在标准硬件和设备上部署成本更高的运营和开发成本降低运营和开发成本知识产权 (IP)复杂的知识产权问题,潜在的法律挑战知识产权格局更简单,法律挑战更少例子GPT、PaLM、Llama 等。Phi2、X Gen、Alpaca 7B Zephyr 等
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小型语言模型 (SLM) 因其独特的优势和功能而受到企业越来越多的关注和采用。让我们深入探讨为什么 SLM 对企业越来越有吸引力。
小型语言模型 (SLM) 可在不同领域提供多种应用。下面详细介绍一下 SLM 发挥巨大作用的一些关键领域:
广泛的应用凸显了小型语言模型的适应性和巨大潜力,使企业能够跨行业和多样化用例发挥其能力。
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1. 金融
在金融领域,小语言模型(SLM)正在成为优化运营和有效管理风险不可或缺的工具:
2. 娱乐
娱乐行业正在经历变革性转变,SLM 在重塑创意流程和增强用户参与度方面发挥着核心作用。
3. 汽车系统
SLM 在汽车行业取得了重大进展,为智能导航系统和改善用户交互做出了贡献:
4.教育工具
随着 SLM 提供个性化和互动式的学习体验,教育正在发生变革:
5.电子商务和零售
服务生命周期管理 (SLM) 正在重塑电子商务和零售领域的客户服务格局,提供高效、响应迅速的解决方案:
6. 医疗保健
在医疗保健领域,SLM 已被证明有助于提高患者护理水平并简化管理任务:
总之,SLM 在这些行业的广泛应用表明,其在变革性影响、提高效率、个性化和改善用户体验方面具有巨大的潜力。随着 SLM 的不断发展,其在塑造各个行业未来方面的作用也日益突出。
在此综合指南中,我们将指导您完成在本地 CPU 上执行小型语言模型的过程,将其分解为七个简单的步骤。
步骤 1:环境设置
要开始在本地 CPU 上运行语言模型,必须建立正确的环境。这涉及安装必要的库和依赖项,特别是基于 Python 的库和依赖项,例如 TensorFlow 或 PyTorch。这些库为机器学习和深度学习任务提供了预构建的工具,您可以使用流行的包管理器(如 pip 或 conda)轻松安装它们。
第 2 步:选择正确的语言模型
选择最合适的语言模型是一个关键步骤,需要考虑各种因素,例如计算能力、速度和自定义选项。建议在本地 CPU 设置中使用 DistilBERT、GPT-2、BERT 或基于 LSTM 的模型。有多种预训练的语言模型可供选择,每种模型都有独特的特性。选择与您的特定任务要求和硬件功能相匹配的模型非常重要。
步骤 3:下载模型
确定正确的模型后,下一步就是获取预训练版本。Hugging Face 等平台提供了对这些模型的便捷访问。然而,在下载过程中,最重要的是优先考虑数据隐私和完整性。请务必选择与您选择的框架和库兼容的版本。大多数模型都提供预训练的权重和配置,可以从各自的存储库或网站轻松下载。
步骤 4:加载模型
成功下载预训练模型后,您需要将其加载到 Python 环境中。利用 ctransformers 等库可以简化此任务。在加载过程中,请密切注意细节,以避免常见的陷阱。根据您使用的库和框架,可以使用特定的函数或类来加载模型。例如,TensorFlow 为此提供了 tf.saved_model.load() 函数。
步骤5:数据预处理
数据预处理是最大程度提高模型性能的关键步骤。在将数据输入语言模型之前,必须对其进行有效的预处理。这可能涉及标记化、停用词删除或其他数据清理技术。由于每个语言模型可能对输入数据格式有特定要求,因此查阅所选模型的文档对于确保兼容性至关重要。
步骤 6:运行语言模型
加载模型并预处理数据后,在本地 CPU 上执行语言模型即可。按照规定的步骤,解决可能出现的任何问题。根据您的具体任务,您可能需要使用数据集微调模型或按原样使用它进行推理。请参阅模型的文档以获取有效运行它的指导。
步骤 7:评估模型性能
语言模型运行完成后,评估其性能至关重要。根据任务的性质计算相关指标,例如准确度、困惑度或 F1 分数。分析模型生成的输出并将其与您的期望或基本事实进行比较,以准确评估其有效性。
优化和故障排除
为了优化本地 CPU 上小型语言模型的性能,请考虑以下关键策略:
应对项目挑战:关键考虑因素
在开展项目时,记住几个关键注意事项以克服潜在问题非常重要。在训练期间保存检查点可确保连续性,并在发生中断时便于模型恢复。优化代码和数据管道可最大程度提高效率,尤其是在资源有限的本地 CPU 上运行时。此外,利用 GPU 加速或基于云的资源可以解决未来的可扩展性问题,确保您的模型能够有效处理不断增长的需求。通过遵守这些原则,您可以有效地应对挑战并实现最佳项目结果。
按照这些简单的步骤,您可以解锁小型语言模型的多功能和高效功能,使其在各种语言处理任务中发挥巨大作用。通过正确的设置和优化,您将能够有效地应对 NLP 挑战并实现预期结果。
随着定制语言模型需求的激增,开发人员可以使用各种高级框架来构建定制的小型语言模型 (SLM)。这些框架有助于创建模型并简化部署,开创了跨不同行业可访问的 AI 定制新时代。以下是一些支持构建自定义 SLM 的领先开发人员框架:
拥抱脸中心:
Hugging Face 凭借其全面的 Hub 站在 AI 民主化的前沿。该平台提供了一个集成环境,用于托管数据集、编排模型训练管道以及通过 API 或应用程序高效部署模型。值得注意的是,Clara Train 模块专门通过最先进的自监督学习技术来制作紧凑而熟练的 SLM。
人性化的克劳德:
ConstitutionalAI 的创建者推出了 Claude,这是一个专注于模型安全性和简单性的开创性框架。借助 Claude,开发人员可以轻松训练自定义分类器、文本生成器、摘要器等,并利用其内置的安全约束和监控功能。该框架不仅确保性能,还确保 SLM 的负责任部署。
人工智能的 Cohere:
Cohere 的开发者友好型平台让用户能够非常轻松地构建 SLM,无论是从专有训练数据还是导入的自定义数据集中提取数据。Cohere 提供的选项参数少至 100 万个,可确保灵活性,同时又不会影响端到端隐私合规性。借助 Cohere,开发人员可以无缝应对 SLM 构建的复杂性,同时优先考虑数据隐私。
汇编程序:
Assembler 凭借专为专业模型创建而定制的直观工具重新定义了 SLM 开发领域。无论是构建读取器、写入器还是分类器模型,Assembler 的简单 Web 界面都可以抽象出基础架构的复杂性,使开发人员能够专注于模型设计和监控。借助 Assembler,从概念到部署的整个过程变得简化,使更广泛的开发人员能够构建 SLM。
这些框架体现了 AI 定制化发展趋势,开发人员可以根据特定需求和数据集创建定制的 SLM。借助这些工具,各行各业的组织可以利用定制语言模型的变革潜力,推动创新并在 AI 驱动解决方案领域释放新机遇。
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实现小型语言模型需要仔细考虑许多因素,以保证最佳性能和效率。以下是一些关键的考虑因素:
通过仔细考虑这些因素并在实施过程中做出明智的决策,您可以开发出适合您的特定要求的高效、有效的小型语言模型。
预测企业 AI的未来前景,表明企业将转向更小、更专业的模型。包括 OpenAI 首席执行官 Sam Altman 在内的许多行业专家预测,企业将认识到,对于大多数 AI 用例而言,更小、更具成本效益的模型具有实用性。Altman 设想,未来大型模型的主导地位将逐渐减弱,而一系列小型模型的性能将超越它们。在麻省理工学院的一次讨论中,Altman 分享了一些见解,表明减少模型参数可能是实现卓越结果的关键。
当使用更干净、噪声更少的数据进行训练时,较小的模型可以用更少的参数封装类似的智能。虽然大型语言模型在人工智能领域确实占有一席之地,但趋势似乎更倾向于紧凑、专业的模型。
微软是这一不断发展的领域的领跑者,它正在积极推动小型语言模型的发展。他们的研究人员开发了一种突破性的方法来训练这些模型,其中的代表是 Phi-2,它是小型语言模型 (SLM) 系列的最新版本。Phi-2 拥有 27 亿个参数,其性能可匹敌 150 倍于其大小的模型,尤其是在对话任务中,它的表现甚至超过了 GPT-4(OpenAI 的 1750 亿个参数模型)。微软的 Phi-2 展示了通过精心策划专业数据集实现的最先进的常识、语言理解和逻辑推理能力。
持续的研究致力于缩小小型和大型模型之间的效率差距,旨在增强功能。此外,随着各行各业认识到这些敏捷模型的潜力,在可预见的未来,跨行业将采用这些敏捷模型。随着人工智能格局的发展,道德考量至关重要,强调创建负责任和公正的人工智能模型。这种向更小、更专业的模型的转变提高了效率并符合道德考量,标志着企业采用人工智能的变革阶段。
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总之,小型语言模型代表了自然语言处理 (NLP) 领域一个引人注目的前沿,它提供了多功能解决方案,同时显著降低了计算需求。它们的紧凑尺寸使它们可供更广泛的受众使用,包括研究人员、开发人员和爱好者,同时也为 NLP 应用的创新和探索开辟了新的途径。然而,这些模型的有效性不仅取决于它们的大小,还取决于它们保持与大型模型相当的性能指标的能力。因此,随着我们继续深入研究小型语言模型的功能,必须优先考虑它们的改进,确保它们在保持效率的同时,在各种任务和领域提供强大的性能。
在 NLP 的动态格局中,小型语言模型充当着创新的催化剂,使高级语言处理工具的使用变得民主化,并促进了该领域的包容性。它们能够赋能不同的社区并简化开发流程,有望推动教育、医疗保健等众多领域的重大进步。随着研究人员不断改进其在优化效率和有效性方面的努力,小型语言模型的未来前景一片光明,它将改变我们在数字时代及以后与语言互动和利用语言力量的方式。
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