In diesem Jahr haben kompakte Sprachmodelle (CLMS) wie OpenAIs O1 erhebliche Aufmerksamkeit auf sich gezogen, was beeindruckende Funktionen für die Verarbeitung natürlicher Sprache zeigt. Viele Anwendungen erfordern jedoch nicht die immensen Ressourcen größerer Modelle. Geben Sie kleine Sprachmodelle (SLMs) ein-effiziente, optimierte Lösungen, die ideal für budgetbewusste Anwendungen und begrenzte Rechenumgebungen.
SLMS -Gleichgewichtsleistung und Effizienz. Optimierte Architektur und Größe machen sie perfekt für Kantengeräte, Systeme für Ressourcen und Anwendungen, die eine schnelle Schlussfolgerung benötigen. Diese Modelle demokratisieren fortschrittliche Sprachtechnologien, von mobilen Apps bis hin zur Bereitstellung von Offline -NLP -Funktionen.
In diesem Blog werden 13 Top-Performing-SLMs untersucht. Egal, ob Sie ein Entwickler sind, der leichte Lösungen sucht, oder ein Forscher, der effiziente NLP untersucht, diese Liste zeigt, dass kleinerer es sein können. Lassen Sie uns untersuchen, wie diese kompakten Modelle einen erheblichen Einfluss haben.
Inhaltsverzeichnis
- Vielseitige Multitasking-Leistung (Übersetzung, Zusammenfassung, Q & A)
- T5
- Qwen-2
- Lama 3.2
- Mistral Nemo
- Mistral Small 3
- Argumentationsaufgaben
- o3-mini
- Phi-4
- Textgenerierung
- DISTILGPT-2
- Smollm
- Allgemeine NLU (Textklassifizierung, Stimmungsanalyse, Bekanntgabe der Entität)
- Minilm
- Mobiltt
- Microsoft Phi 3.5 Mini
- Gemma 2
- Tinybert
- Distilbert
- Häufig gestellte Fragen
Für einen tieferen Tauchgang in SLMs siehe: Was sind kleine Sprachmodelle (SLMs)? Lassen Sie uns nun diese 13 führenden SLMs untersuchen.
Vielseitige Multitasking-Leistung (Übersetzung, Zusammenfassung, Q & A)
T5
Der T5 von Google Research (Text-to-Text-Transfertransformator) ist ein vielseitiges Modell mit einem einheitlichen Text-zu-Text-Framework für verschiedene NLP-Aufgaben (Übersetzung, Zusammenfassung, Q & A).
Parametergröße
T5 bietet verschiedene Größen, von T5-Small (60 Millionen Parametern) bis T5-11B (11 Milliarden Parameter), die für den verschiedenen Ressourcenbedarf gerecht werden.
Architektur
Die Transformatorarchitektur von T5 verwendet Encoder- und Decoderkomponenten, wodurch die Flexibilität betont wird, indem alle Aufgaben als Text-zu-Text-Probleme gestaltet werden. Die Vorausbildung in einem großen Datensatz verbessert sein Verständnis.
Verfügbarkeit
T5 ist Open-Source (Apache 2.0-Lizenz), die über Tensorflow und Umarmungsgesicht zugänglich ist.
Qwen-2
QWEN-2 ist ein effizienter CLM-Exzellent in der Textgenerierung, Klassifizierung und Zusammenfassung, die für verschiedene Anwendungen geeignet ist. Sein modulares Design ist ideal für eingeschränkte Hardware.
Parametergröße
QWEN-2 ist in 3 Milliarden, 7 Milliarden und 13 Milliarden Parameterversionen ausgestattet und bietet Skalierbarkeit für verschiedene Anwendungen.
Architektur
Die Advanced Transformator Architecture von QWEN-2 verwendet Techniken wie Rotationspositionseinbettungen und adaptive Vornormalisierung für Geschwindigkeit und Stabilität. Seine Modularität sorgt für die Anpassungsfähigkeit.
Verfügbarkeit
QWEN-2 ist Open-Source mit einigen erweiterten Funktionen über Abonnement.
Lama 3.2
LAMA 3.2 priorisiert eine hohe Leistung mit Ressourceneffizienz und ist für Anwendungen mit niedrigerem Rechenaufwand geeignet.
Parametergröße
LAMA 3.2 bietet Versionen im Bereich von 1,3 Milliarden bis 13 Milliarden Parametern an, sodass Benutzer aufgrund ihrer Anforderungen wählen können.
Architektur
LAMA 3.2 verwendet gruppierte Aufmerksamkeit der Abfrage, ein Einbettung (Seil) und Swiglu -Aktivierungen für Effizienz und Leistung.
Verfügbarkeit
Lama 3.2 ist Open-Source mit kostenlosen Stufe und bezahlten Optionen für erweiterte Funktionen und Unterstützung.
Mistral Nemo
Mistral NEMO ist ein kompakter und effizienter CLM, der für das Verständnis und die Generierung von Sprachen in qualitativ hochwertigem Sprach entwickelt wurde und die Leistung und einfache Integration hervorhebt.
Parametergröße
Mistral Nemo ist in 1,3 Milliarden, 7 Milliarden und 13 Milliarden Parameterversionen erhältlich.
Architektur
Die Transformator-basierte Architektur von Mistral NEMO verwendet optimierte Aufmerksamkeitsmechanismen und verbesserte Token-Einbettungen für den effizienten Speicherverbrauch und den Durchsatz.
Verfügbarkeit
Mistral Nemo ist Open-Source.
Mistral Small 3
Mistral Small 3 erledigt ungefähr 80% der generativen KI -Aufgaben mit bescheidenen Hardwareanforderungen.
Parametergröße
Mistral Small 3 verfügt über 24 Milliarden Parameter und bietet eine Leistung, die mit viel größeren Modellen vergleichbar ist. Es ist in einer einzelnen High-End-GPU oder einem leistungsstarken Laptop eingesetzt.
Architektur
Mistral Small 3 verwendet weniger Schichten als konkurrierende Modelle für die Leistung mit geringer Latenz. Es ist in vorgebliebenen und anlehörigen Versionen erhältlich.
Verfügbarkeit
Mistral Small 3 ist Open-Source (Apache 2.0-Lizenz), die auf Umarmung, Ollama und Kaggle erhältlich ist.
Argumentationsaufgaben
o3-mini
O3-mini ist ein kompaktes Modell, das trotz seiner reduzierten Parameterzahl eine hohe Leistung erzielt und es für ressourcenbezogene Geräte geeignet ist.
Parametergröße
Die erheblich reduzierte Parameterzahl von O3-Mini ermöglicht den effizienten Betrieb auf Geräten mit begrenzten Ressourcen.
Architektur
O3-Mini unterstützt im Rahmen der Argumentationsmodellserie von OpenAI Texteingang/-ausgabe und einstellbare Argumentationsstufen.
Verfügbarkeit
O3-mini ist über Chatgpt, OpenAI-API, Microsoft Azure Openai Service und Open Router zugänglich.
Phi-4
Die PHI-4-Parameter von Microsoft (14 Milliarden) zeichnen sich bei der Aufrechterhaltung der Recheneffizienz aus.
Parametergröße
Die 14 Milliarden Parameter von PHI-4 sind für die Argumentationseffizienz und reduzierte Rechenanforderungen optimiert.
Architektur und Training
Der Architektur- und Schulungsprozess von PHI-4, einschließlich der Erzeugung und Verfeinerung von synthetischen Daten, verbessern seine Argumentationsfunktionen.
Verfügbarkeit
PHI-4 ist derzeit proprietär.
Textgenerierung
DISTILGPT-2
Distilgpt-2 ist eine kleinere, effizientere Version von GPT-2, die die meisten seiner Fähigkeiten beibehält und gleichzeitig seine Größe erheblich verringert.
Parametergröße
DistilGPT-2 hat typischerweise rund 82 Millionen Parameter, eine signifikante Verringerung von GPT-2.
Architektur
DistilGPT-2 verwendet eine ähnliche Transformatorarchitektur wie GPT-2, jedoch mit weniger Schichten, die durch Wissensdestillation erreicht werden.
Verfügbarkeit
Distilgpt-2 ist Open-Source (umarmendes Gesicht).
Smollm
Smollm ist ein leichtes Modell, das für effizientes NLP mit einem reduzierten rechnerischen Fußabdruck ausgelegt ist.
Parametergröße
Smollm bietet verschiedene Größen von 10 bis 300 Millionen Parametern an.
Architektur
Smollm verwendet transformatorbasierte Designs mit Schnitt-, Quantisierungs- und adaptiven Rechenmethoden für die Effizienz.
Verfügbarkeit
Smollm ist Open-Source mit einer kostenlosen Stufe und bezahlten Optionen.
Allgemeine NLU (Textklassifizierung, Stimmungsanalyse, Bekanntgabe der Entität)
Minilm
Microsofts Minilm ist ein kompaktes und effizientes Modell mit Wissensdestillationstechniken.
Parametergröße
Minilm bietet verschiedene Größen von 22 Millionen bis 384 Millionen Parametern an.
Architektur
Minilm verwendet einen tiefen Selbstbekämpfungsmechanismus, der Wissensdestillation enthält, um die Leistung von einem größeren Modell zu übertragen.
Verfügbarkeit
Minilm ist Open-Source (umarmtes Gesicht, Github).
Mobiltt
Mobiltert ist eine leichte Anpassung von Bert, die für ressourcenbezogene Geräte entwickelt wurde.
Parametergröße
Mobiltert hat ungefähr 25 Millionen Parameter.
Architektur
Mobiltert verwendet eine Engpassstruktur, umgekehrte Engpassschichten und ein Vierfach-Feed-Forward-Netzwerk zur Effizienz.
Verfügbarkeit
Mobiltert ist Open-Source.
Microsoft Phi 3.5 Mini
Microsoft PHI 3.5 mini gleicht Effizienz und Leistung für ein robustes Verständnis der natürlichen Sprache mit begrenzten Ressourcen aus.
Parametergröße
PHI 3,5 MINI ist in 1,3 Milliarden und 3 Milliarden Parameterversionen erhältlich.
Architektur
Die Transformatorarchitektur von PHI 3.5 Mini verwendet optimierte Aufmerksamkeitsmechanismen für die Effizienz.
Verfügbarkeit
Microsoft PHI 3.5 Mini ist proprietär und in Microsoft Azure AI Services (kostenlose und bezahlte Ebenen) integriert.
Gemma 2
Gemma 2 ist für effiziente NLU- und Erzeugungsaufgaben, die Genauigkeit und Geschwindigkeit ausbalanciert.
Parametergröße
Gemma 2 bietet Versionen mit 125 Millionen, 350 Millionen und 1,2 Milliarden Parametern an.
Architektur
Gemma 2 verwendet eine optimierte Transformatorarchitektur mit dynamischen Aufmerksamkeitsköpfen und Schichtnormalisierungsverbesserungen.
Verfügbarkeit
Gemma 2 ist Open-Source (zulässige Lizenz) mit kostenlosen und Premium-Optionen.
Tinybert
Tinybert ist eine destillierte Version von Bert, die die Berechnungskomplexität und den Speicherpflichtigen reduziert.
Parametergröße
Tinyberts kleinste Version hat rund 14 Millionen Parameter, während eine größere Version rund 66 Millionen hat.
Architektur
Tinybert verwendet eine ähnliche Transformatorarchitektur, um Bert, jedoch mit weniger Schichten und reduzierten Dimensionen.
Verfügbarkeit
Tinybert ist Open-Source (Apache-Lizenz 2.0), die über umarmende Gesichtstransformatoren zugänglich sind.
Distilbert
Distilbert ist eine kleinere, schnellere und leichtere Version von Bert und behält den größten Teil der Leistung von Bert bei.
Parametergröße
Distilbert hat ungefähr 66 Millionen Parameter.
Architektur
Distilbert vereinfacht die Architektur von Bert, indem es die Anzahl der Schichten reduziert und die Wissensdestillation einsetzt.
Verfügbarkeit
Distilbert ist Open-Source (umarmende Gesichtstransformatoren).
Abschluss
SLMs revolutionieren NLP, indem sie ein Gleichgewicht zwischen Leistung, Effizienz und Zugänglichkeit anbieten. Ihre Eignung für ressourcenbezogene Umgebungen macht sie ideal für verschiedene Anwendungen. Open-Source-Modelle und proprietäre Modelle treiben die Innovation vor und erweitern den Zugang zu fortschrittlichen Sprachtechnologien. Wenn die KI -Einführung wächst, ist SLMS entscheidend für die Skalierung von NLP effizient und integriert.
Häufig gestellte Fragen
Q1. Können kleine Sprachmodelle offline verwendet werden? A. Ja, ihre leichte Natur ermöglicht die Offline -Bereitstellung auf verschiedenen Geräten.
Q2. Wie werden kleine Sprachmodelle fein abgestimmt? A. Die Feinabstimmung passt ein vorgebildetes Modell mit einem kleineren Datensatz an eine bestimmte Aufgabe an.
Q3. Sind kleine Sprachmodelle sicher und privat? A. Lokale Bereitstellung kann Sicherheit und Datenschutz verbessern, die Implementierungsdetails sind jedoch von entscheidender Bedeutung.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonTop 13 kleine Sprachmodelle (SLMs) für 2025 - Analytics Vidhya. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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