Réglage fin et inférence des modèles de petits langues

Introduction

Imaginez que vous construisez un chatbot médical, et que les modèles de langues (LLM) massifs et gourmands en ressources semblent exagérés pour vos besoins. C'est là que les petits modèles de langue (SLM) comme Gemma entrent en jeu. Dans cet article, nous explorons comment les SLM peuvent être votre solution parfaite pour des tâches d'IA concentrées et efficaces. De comprendre ce qui rend Gemma unique à le régler pour les affiner pour des domaines spécialisés comme les soins de santé, nous vous guiderons tout au long du processus. Vous apprendrez à quel point le réglage final améliore non seulement les performances, mais réduit également les coûts et réduit la latence, ce qui fait changer la donne dans le paysage de l'IA. Que vous travailliez sur des budgets serrés ou que vous vous déployiez sur des appareils Edge, cet article vous montrera comment tirer le meilleur parti des SLM pour vos besoins spécifiques. Cet article est basé sur une conférence récente, donnez à Nikhil Rana et à Joial sur le réglage fin et l'inférence de modèles de petits langues comme Gemma, dans le Datahack Summit 2024.

Résultats d'apprentissage

• Comprendre les avantages des modèles de petits langues (SLMS) comme Gemma sur des modèles de grande langue (LLM).
• Apprenez l'importance des SLM à réglage fin pour les tâches spécifiques au domaine et l'amélioration des performances.
• Explorez le processus étape par étape des SLM à réglage fin avec des exemples et des considérations clés.
• Découvrez les meilleures pratiques pour le déploiement de SLM et la réduction de la latence sur les périphériques Edge.
• Identifiez les défis communs dans les SLM au réglage fin et comment les surmonter efficacement.

Table des matières

• Introduction
• Que sont les petits modèles de langue?
• Avantages des SLM sur les LLM
• Qu'est-ce que Gemma?
• Différentes versions de Gemma
• Qu'est-ce que le réglage fin?
• Processus de réglage fin
• Quand utiliser SLMS vs LLMS pour l'inférence?
• Considérations avant de déployer des SLM
• Medioppe et WebAssembly pour le déploiement de SLMS sur les appareils Edge
• Comment les LLM sont-ils déployés aujourd'hui?
• Comment les SLM peuvent-ils bien fonctionner avec moins de paramètres?
• Conclusion
• Questions fréquemment posées

Que sont les petits modèles de langue?

Les modèles de petits langues sont des versions à l'échelle des modèles de langage grand plus connus. Contrairement à leurs homologues plus grands, qui s'entraînent sur de vastes ensembles de données et nécessitent des ressources de calcul importantes, les SLM sont conçus pour être plus légers et plus efficaces. Ils ciblent des tâches et des environnements spécifiques où la vitesse, la mémoire et la puissance de traitement sont cruciaux.

Les SLM offrent plusieurs avantages, notamment une latence réduite et des coûts inférieurs lorsqu'ils sont déployés, en particulier dans les scénarios informatiques Edge. Bien qu'ils puissent ne pas se vanter de la vaste connaissance générale des LLM, ils peuvent être affinés avec des données spécifiques au domaine pour effectuer des tâches spécialisées avec précision. Cela les rend idéaux pour les scénarios où des réponses rapides et économes en ressources sont essentielles, comme dans les applications mobiles ou les appareils de faible puissance.

Les SLMS établissent un équilibre entre la performance et l'efficacité, ce qui en fait une alternative puissante pour les entreprises ou les développeurs qui cherchent à optimiser leurs solutions alimentées par l'IA sans les frais généraux lourds associés aux LLM.

Avantages des SLM sur les LLM

Les modèles de petits langues offrent plusieurs avantages par rapport à leurs homologues plus grands, les modèles de grandes langues, en particulier en termes d'efficacité, de précision et de rentabilité.

Efficacité et précision sur mesure

Les SLM sont spécifiquement conçus pour des tâches ciblées, souvent de niche, leur permettant d'atteindre un niveau de précision que les LLM à usage général pourraient ne pas atteindre facilement. En se concentrant sur des domaines ou des applications spécifiques, les SLM sont en mesure de produire des sorties très pertinentes sans les frais généraux inutiles des connaissances généralisées.

Vitesse

En raison de leur taille plus petite, les SLMS offrent une latence plus faible dans le traitement, ce qui les rend parfaits pour des applications en temps réel comme le service client axé sur l'IA, l'analyse des données ou les agents conversationnels où des réponses rapides sont essentielles. Ce temps de traitement réduit améliore l'expérience utilisateur, en particulier dans les environnements liés aux ressources comme les systèmes mobiles ou intégrés.

Coût

La complexité de calcul réduite des SLM entraîne une baisse des coûts financiers. La formation et le déploiement sont moins à forte intensité de ressources, ce qui rend les SLM plus abordables. Ceci est idéal pour les petites entreprises ou des cas d'utilisation spécifiques. Les SLM nécessitent moins de données de formation et d'infrastructure, offrant une alternative rentable aux LLM pour les applications plus légères.

Qu'est-ce que Gemma?

Gemma est un exemple important d'un modèle de petit langage (SLM) conçu pour traiter des cas d'utilisation spécifiques avec précision et efficacité. Il se démarque comme une solution sur mesure dans le paysage des modèles de langage, visant à tirer parti des forces des modèles plus petits tout en conservant des performances élevées dans des applications ciblées.

Gemma est remarquable pour sa polyvalence entre différentes versions, chacune optimisée pour diverses tâches. Par exemple, différentes versions de Gemma répondent aux besoins allant du support client à des domaines plus spécialisés comme les domaines médicaux ou juridiques. Ces versions affinent leurs capacités en fonction de leurs domaines d'application respectifs, garantissant que le modèle offre des réponses pertinentes et précises.

L'architecture légère et efficace de Gemma établit un équilibre entre les performances et l'utilisation des ressources, ce qui le rend adapté aux environnements avec une puissance de calcul limitée. Ses modèles pré-formés fournissent une base solide pour le réglage fin, permettant une personnalisation pour des besoins spécifiques de l'industrie ou des applications de niche. Essentiellement, Gemma montre comment les modèles de petits langues peuvent fournir des résultats spécialisés et de haute qualité tout en étant rentables et économes en ressources. Qu'il soit utilisé de manière générale ou adaptée à des tâches spécifiques, Gemma s'avère être un outil précieux dans divers contextes.

Différentes versions de Gemma

La famille Gemma comprend une série de modèles légers de pointe construits sur les mêmes recherches et technologies utilisées pour les modèles Gemini. Chaque version de Gemma répond aux besoins et applications spécifiques, offrant des fonctionnalités allant de la génération de texte aux capacités multimodales.

Famille Gemma 1

La famille Gemma 1 représente la suite initiale de modèles dans l'écosystème Gemma, conçu pour répondre à un large éventail de tâches de traitement de texte et de génération. Ces modèles sont fondamentaux à la série Gemma, offrant des capacités variées pour répondre aux différents besoins des utilisateurs. La famille classe les modèles par leur taille et sa spécialisation, chaque modèle apportant des forces uniques à diverses applications.

GEMMA 2B et 2B-IT :

• GEMMA 2B : Ce modèle fait partie de la gamme d'origine Gemma 1 et est conçu pour gérer un large éventail de tâches textuelles avec de fortes performances. Ses capacités à usage général en font un choix polyvalent pour des applications telles que la création de contenu, la compréhension du langage naturel et d'autres besoins courants de traitement de texte.
• GEMMA 2B-IT : une variante du modèle 2B, le 2B-IT est spécifiquement adapté aux contextes liés aux technologies de l'information. Ce modèle offre des performances améliorées pour les applications informatiques, telles que la génération de documentation technique, les extraits de code et les requêtes liées à l'informatique, ce qui le rend bien adapté aux utilisateurs ayant besoin d'un support spécialisé dans les champs liés à la technologie.

GEMMA 7B et 7B-IT :

• GEMMA 7B : Le modèle 7b représente une version plus puissante au sein de la famille Gemma 1. Sa capacité accrue lui permet de gérer efficacement les tâches de génération de texte plus complexes et plus complexes. Il est conçu pour exiger des applications qui nécessitent une compréhension plus profonde du contexte et une sortie de texte plus nuancée, ce qui le rend adapté à une création de contenu sophistiquée et à un traitement détaillé du langage naturel.
• GEMMA 7B-IT : Construire sur les capacités du modèle 7B, le 7B-IT est optimisé pour les applications informatiques. Il fournit une prise en charge avancée pour des tâches telles que la génération de contenu technique et l'assistance complexe du code, s'adressant aux utilisateurs qui ont besoin d'outils de haute performance pour l'informatique et des défis liés à la programmation.

Code Gemma

Les modèles Code Gemma sont des versions spécialisées de la famille Gemma, conçu spécifiquement pour aider à la programmation des tâches. Ils se concentrent sur l'achèvement du code et la génération de code, fournissant un support précieux dans des environnements où une gestion efficace du code est cruciale. Ces modèles sont optimisés pour améliorer la productivité des environnements de développement intégrés (IDE) et des assistants de codage.

Code Gemma 2b :

• Le code GEMMA 2B est adapté aux tâches de génération de code à plus petite échelle. Il est idéal pour les environnements où la complexité des extraits de code est relativement gérable. Ce modèle offre des performances solides pour les besoins de codage de routine, tels que la réalisation de fragments de code simples ou la fourniture de suggestions de code de base.

Code Gemma 7b et 7b-it :

• Code Gemma 7b : ce modèle, étant plus avancé, est adapté pour gérer des tâches de codage plus complexes. Il offre des fonctionnalités de complétion de code sophistiqué et est capable de répondre aux exigences de génération de code complexes. L'augmentation de la capacité du modèle 7B rend efficace des scénarios de codage plus exigeants, offrant une précision améliorée et des suggestions de contexte.
• CODE GEMMA 7B-IT : Construire sur les capacités du modèle 7B, la variante 7B-IT est optimisée spécifiquement pour les tâches de programmation liées à l'informatique. Il excelle dans la génération et la réalisation du code dans le contexte des projets liés à l'informatique et à la technologie. Ce modèle propose des fonctionnalités avancées adaptées à des environnements informatiques complexes, des tâches de support telles que l'assistance détaillée du code et la génération de contenu technique.

Gemma récurrent

Les modèles récurrents Gemma s'adressent aux applications qui exigent une génération de texte rapide et efficace. Ils offrent une faible latence et des performances à grande vitesse, ce qui les rend idéales pour les scénarios où le traitement en temps réel est crucial.

• Recurrent Gemma 2B offre des capacités robustes pour les tâches de génération de texte dynamiques. Son architecture optimisée assure des réponses rapides et un retard minimal, ce qui le rend idéal pour des applications telles que les chatbots en temps réel, la génération de contenu en direct et d'autres scénarios où la sortie de texte rapide est essentielle. Ce modèle gère efficacement les demandes à volume élevé, offrant des performances efficaces et fiables.
• Recurrent Gemma 2b-it s'appuie sur les capacités du modèle 2B mais est spécifiquement adapté aux contextes de technologies de l'information. Il excelle dans la génération et le traitement du texte lié aux tâches et au contenu avec une faible latence. La variante 2B-IT est particulièrement utile pour les applications informatiques, telles que les chatbots de support technique et la documentation informatique dynamique, où la vitesse et la pertinence spécifique au domaine sont cruciales.

Paligemme

Le paligemme représente un progrès significatif au sein de la famille Gemma en tant que premier modèle multimodal. Ce modèle intègre à la fois des entrées visuelles et textuelles, fournissant des capacités polyvalentes pour gérer une gamme de tâches multimodales.

Paligemma 2.9b :

Disponible en instruction et versions à réglage mixte dans le jardin de modèles Vertex, ce modèle excelle à traiter à la fois les images et le texte. Il offre des performances supérieures dans les tâches multimodales comme la réponse à la question visuelle, le sous-titrage de l'image et la détection d'image. En intégrant les entrées d'image et de texte, il génère des réponses textuelles détaillées basées sur des données visuelles. Cette capacité le rend très efficace pour les applications nécessitant une compréhension visuelle et textuelle.

Gemma 2 et outils associés

Gemma 2 représente un saut significatif dans l'évolution des modèles de langage, combinant des performances avancées avec des caractéristiques de sécurité et de transparence améliorées. Voici un aperçu détaillé de Gemma 2 et de ses outils associés:

Gemma 2

• Performance : Le modèle Gemma 2 27B excelle dans sa classe de taille, offrant des performances exceptionnelles qui rivalisent avec des modèles nettement plus importants. Cela en fait un outil puissant pour une gamme d'applications, offrant des alternatives compétitives aux modèles deux fois sa taille.
• 9b Gemma 2 : Cette variante est remarquable pour ses performances exceptionnelles, dépassant d'autres modèles comme Llama 3 8b et concurrencer efficacement avec des modèles ouverts dans sa catégorie.
• 2B GEMMA 2 : Connu pour ses capacités de conversation supérieures, le modèle 2B surpasse les modèles GPT-3.5 sur l'arène du chatbot, s'établissant comme un choix de premier plan pour l'IA conversationnelle sur les appareils.

Outils associés

• SHIELDGEMMMA :
  • Fonction : Shieldgemma est spécialisée dans les modèles réglés par l'instruction qui évaluent et assurent la sécurité des entrées d'invite de texte et des réponses générées.
  • Objectif : Il évalue la conformité aux politiques de sécurité prédéfinies, ce qui en fait un outil essentiel pour les applications où la modération et la sécurité du contenu sont cruciales.
• Gemma Scope :
  • Fonction : Gemma Scope sert d'outil de recherche visant à analyser et à comprendre le fonctionnement interne des modèles GEMMA 2 génératifs d'IA.
  • Objectif : Il donne un aperçu des mécanismes et des comportements du modèle, soutenant les chercheurs et les développeurs dans le raffinage et l'optimisation des modèles.

Points d'accès

• Google AI Studio : une plate-forme offrant un accès à divers modèles et outils d'IA, y compris Gemma 2, pour le développement et l'expérimentation.
• Kaggle : une plate-forme bien connue de la communauté des sciences et de l'apprentissage automatique où les modèles Gemma 2 sont disponibles pour la recherche et la compétition.
• Face étreinte : un référentiel populaire pour les modèles d'apprentissage automatique, y compris Gemma 2, où les utilisateurs peuvent télécharger et utiliser ces modèles.
• Vertex AI : un service Google Cloud donnant accès à GEMMA 2 et à d'autres outils d'IA pour le déploiement et la gestion des modèles évolutifs.

Les progrès de la performance, de la sécurité et de la transparence de Gemma 2, combinés avec ses outils associés, le positionnent comme une ressource polyvalente et puissante pour une variété d'applications d'IA et d'efforts de recherche.

Qu'est-ce que le réglage fin?

Le réglage fin est une étape cruciale dans le cycle de vie de l'apprentissage automatique, en particulier pour des modèles comme les modèles de petits langues (SLM). Il s'agit d'ajuster un modèle pré-formé sur un ensemble de données spécialisé pour améliorer ses performances pour des tâches ou des domaines spécifiques.

Le réglage fin s'appuie sur un modèle pré-formé, qui a déjà appris les fonctionnalités générales d'un large ensemble de données. Au lieu de former un modèle à partir de zéro, qui est coûteux en calcul et qui prend du temps, le réglage fin affine ce modèle pour le rendre plus adapté à des cas d'utilisation particuliers. L'idée principale est d'adapter les connaissances existantes du modèle pour mieux gérer des types spécifiques de données ou de tâches.

Raisons des SLM à réglage fin

• Connaissances spécifiques au domaine : les modèles pré-formés peuvent être généralisés, manquant de connaissances spécialisées dans les domaines de niche. Le réglage fin permet au modèle d'incorporer un langage spécifique au domaine, une terminologie et un contexte, ce qui le rend plus efficace pour des applications spécialisées, telles que les chatbots médicaux ou l'analyse de documents juridiques.
• Améliorer la cohérence : même des modèles très performants peuvent présenter une variabilité de leurs sorties. Le réglage fin aide à stabiliser les réponses du modèle, garantissant qu'il s'aligne systématiquement avec les sorties ou les normes souhaitées pour une application particulière.
• Réduction des hallucinations : Les grands modèles génèrent parfois des réponses qui sont factuellement incorrectes ou non pertinentes. Le réglage fin aide à atténuer ces problèmes en affinant la compréhension du modèle et en rendant ses sorties plus fiables et plus pertinentes pour des contextes spécifiques.
• La réduction de la latence et du coût : des modèles plus petits, ou des slms affinés pour des tâches spécifiques, peuvent fonctionner plus efficacement que les modèles plus grands et à usage général. Cette efficacité se traduit par une baisse des coûts de calcul et des délais de traitement plus rapides, ce qui les rend plus adaptés aux applications en temps réel et aux environnements sensibles aux coûts.

Processus de réglage fin

Le réglage fin est une technique cruciale de l'apprentissage automatique et du traitement du langage naturel qui adapte un modèle pré-formé pour mieux fonctionner sur des tâches ou des ensembles de données spécifiques. Voici un aperçu détaillé du processus de réglage fin:

Étape 1: Choisir le bon modèle pré-formé

La première étape du processus de réglage fin consiste à sélectionner un modèle pré-formé qui sert de fondation. Ce modèle a déjà été formé sur un ensemble de données important et diversifié, capturant les modèles et les connaissances de langage général. Le choix du modèle dépend de la tâche à accomplir et de la façon dont la formation initiale du modèle s'aligne sur l'application souhaitée. Par exemple, si vous travaillez sur un chatbot médical, vous pouvez choisir un modèle qui a été formé sur un large éventail de texte mais qui est ensuite affiné spécifiquement pour les contextes médicaux.

Étape2: Sélection et préparation des données

Les données jouent un rôle essentiel dans le réglage fin. L'ensemble de données utilisé pour le réglage fin doit être pertinent pour la tâche cible et représentatif du domaine ou de l'application spécifique. Par exemple, un chatbot médical nécessiterait un ensemble de données contenant des dialogues médicaux, des questions de patients et des informations liées aux soins de santé.

• Nettoyage des données : nettoyez et préparez les données pour supprimer tout contenu non pertinent ou bruyant qui pourrait avoir un impact négatif sur le processus de réglage fin.
• Équilibrer l'ensemble de données : pour éviter un sur-ajustement, assurez-vous que l'ensemble de données est équilibré et suffisamment diversifié pour représenter divers aspects de la tâche. Cela comprend avoir suffisamment d'exemples pour chaque catégorie ou type d'entrée.

Étape 3: réglage hyperparamètre

Le réglage fin consiste à ajuster plusieurs hyperparamètres pour optimiser les performances du modèle:

• Taux d'apprentissage : Le taux d'apprentissage détermine dans quelle mesure ajuster les poids du modèle à chaque itération. Un taux d'apprentissage trop élevé peut faire converger le modèle trop rapidement vers une solution sous-optimale, tandis qu'un taux trop bas peut ralentir le processus de formation.
• Taille du lot : la taille du lot se réfère au nombre d'exemples de formation utilisés dans une itération. Des tailles de lots plus importantes peuvent accélérer le processus de formation mais peuvent nécessiter plus de ressources de calcul.
• Nombre d'époches : une époque est une passe complète à travers l'ensemble de données de formation. Le nombre d'époches affecte la durée du modèle. Trop peu d'époches peuvent entraîner un sous-bas, tandis que trop peuvent conduire à un sur-ajustement.

Étape 4: Formation du modèle

Pendant la phase d'entraînement, le modèle est exposé à l'ensemble de données à réglage fin. Le processus de formation consiste à ajuster les poids du modèle en fonction de l'erreur entre les sorties prévues et les étiquettes réelles. Cette phase est l'endroit où le modèle adapte ses connaissances générales aux spécificités de la tâche de réglage fin.

• Fonction de perte : La fonction de perte mesure dans quelle mesure les prédictions du modèle correspondent aux valeurs réelles. Les fonctions de perte courantes incluent l'entropie croisée pour les tâches de classification et l'erreur quadratique moyenne pour les tâches de régression.
• Algorithme d'optimisation : utiliser des algorithmes d'optimisation, comme Adam ou SGD (descente de gradient stochastique), pour minimiser la fonction de perte en mettant à jour les poids du modèle.

Étape 5: Évaluation

Après le réglage fin, le modèle est évalué pour évaluer ses performances sur la tâche cible. Cela implique de tester le modèle sur un ensemble de données de validation séparé pour s'assurer qu'il fonctionne bien et se généralise efficacement à de nouvelles données invisibles.

• Métriques : les mesures d'évaluation varient en fonction de la tâche. Utilisez des mesures comme la précision, la précision, le rappel et le score F1 pour les tâches de classification. Employez des scores BLEU ou d'autres mesures pertinentes pour les tâches de génération.

Étape 6: Réglage des réglages fins

Sur la base des résultats de l'évaluation, d'autres ajustements peuvent être nécessaires. Cela peut inclure des cycles supplémentaires de réglage fin avec différents hyperparamètres, ajuster l'ensemble de données d'entraînement ou incorporer des techniques pour gérer le sur-ajustement ou le sous-ajustement.

Exemple: chatbot médical

Pour un chatbot médical, le réglage fin d'un modèle de langue pré-formé générale implique la formation sur les ensembles de données de dialogue médical, se concentrant sur la terminologie médicale, les modèles d'interaction des patients et les informations de santé pertinentes. Ce processus garantit que le chatbot comprend les contextes médicaux et peut fournir des réponses précises et spécifiques au domaine.

Affinement final à paramètres

Le réglage fin économe en paramètres est une approche raffinée pour adapter les modèles de langue pré-formés (LLM) avec un minimum de computation et des frais généraux de ressources. Cette méthode se concentre sur l'optimisation du processus de réglage fin en réduisant la quantité de paramètres qui doivent être mis à jour, ce qui le rend plus rentable et efficace. Voici une ventilation du processus de réglage fin et efficace par les paramètres:

Étape 1: pré-formation

Le voyage commence par la pré-entraînement d'un modèle de langue sur un grand corpus de texte non étiqueté. Cette phase de pré-formation non supervisée offre le modèle d'une large compréhension du langage, lui permettant de bien performer sur un large éventail de tâches générales. Au cours de cette étape, le modèle apprend de grandes quantités de données, développant les compétences fondamentales nécessaires à un réglage final.

Étape 2A: réglage fin conventionnel

Dans le réglage fin traditionnel, le LLM pré-formé est en outre formé sur un ensemble de données cible plus petit et étiqueté. Cette étape consiste à mettre à jour tous les paramètres du modèle d'origine en fonction de la tâche ou du domaine spécifique. Bien que cette approche puisse conduire à un modèle hautement spécialisé, il est souvent à forte intensité de ressources et coûteux, car il nécessite une puissance de calcul importante pour ajuster un grand nombre de paramètres.

Étape 2B: affineur final des paramètres

Le réglage finodique des paramètres offre une alternative plus rationalisée en se concentrant uniquement sur un sous-ensemble des paramètres du modèle. Dans cette méthode:

• Les paramètres du modèle d'origine restent congelés : les paramètres centraux du modèle pré-formé restent inchangés. Cette approche tire parti des connaissances préexistantes codées dans le modèle d'origine tout en conservant les ressources.
• Ajout de nouveaux paramètres : Au lieu de mettre à jour l'ensemble du modèle, cette technique consiste à ajouter un ensemble plus petit de nouveaux paramètres spécifiquement adaptés à la tâche de réglage fin.
• De nouveaux paramètres de réglage fin : seuls ces paramètres nouvellement ajoutés sont ajustés pendant le processus de réglage fin. Il en résulte une méthode plus économe en ressources, car la mise à jour d'un plus petit nombre de paramètres est moins coûteuse en calcul.

Cette méthode réduit considérablement le fardeau de calcul et les coûts financiers associés à un réglage fin, ce qui en fait une option attrayante pour les applications avec des ressources limitées ou pour les tâches où seules des adaptations mineures sont nécessaires.

Quand utiliser SLMS vs LLMS pour l'inférence?

Décider entre les modèles de petits langues (SLMS) et les modèles de langue importants (LLM) pour l'inférence dépend de divers facteurs, notamment des exigences de performance, des contraintes de ressources et des détails d'application. Voici une ventilation détaillée pour aider à déterminer le modèle le plus approprié pour vos besoins:

Complexité et précision des tâches

• SLMS : Idéal pour les tâches qui nécessitent une efficacité et une précision élevées mais n'impliquent pas une compréhension du langage complexe ou très nuancée. Les SLMS excellent dans des tâches spécifiques et bien définies comme les requêtes spécifiques au domaine ou le traitement des données de routine. Par exemple, si vous avez besoin d'un modèle pour gérer les billets de support client dans une industrie de niche, un SLM peut fournir des réponses rapides et précises sans frais généraux de calcul inutiles.
• LLMS : mieux adapté aux tâches impliquant une génération de langage complexe, une compréhension nuancée ou une création de contenu créatif. Les LLMS ont la capacité de gérer un large éventail de sujets et de fournir des réponses détaillées et conscientes contextuellement. Pour les tâches telles que la génération de résumés de recherche complets ou s'engager dans une IA conversationnelle sophistiquée, les LLM offrent des performances supérieures en raison de leur taille de modèle plus grande et de leur formation plus étendue.

Disponibilité des ressources

• SLMS : Utilisez les SLM lorsque les ressources de calcul sont limitées. Leur taille plus petite se traduit par une utilisation de la mémoire plus faible et des temps de traitement plus rapides, ce qui les rend adaptés aux environnements où l'efficacité est critique. Par exemple, le déploiement d'un SLM sur les appareils Edge ou des plates-formes mobiles garantit que l'application reste réactive et économe en ressources.
• LLMS : optez pour les LLM lorsque les ressources sont amples et que la tâche justifie leur utilisation. Bien que les LLM nécessitent une puissance et une mémoire de calcul significatives, ils offrent des performances plus robustes pour les tâches complexes. Par exemple, si vous exécutez une analyse de texte à grande échelle ou un système de conversation multi-tours, les LLM peuvent tirer parti de leurs capacités étendues pour fournir des sorties de haute qualité.

Latence et vitesse

• SLMS : Lorsque les temps de réponse faible et de réponse rapide sont cruciaux, les SLM sont le choix préféré. Leur architecture rationalisée permet une inférence rapide, ce qui les rend idéales pour des applications en temps réel. Par exemple, les chatbots qui gèrent des volumes élevés de requêtes en temps réel bénéficient de la faible latence des SLM.
• LLMS : Bien que les LLM peuvent avoir une latence plus élevée en raison de leur taille et de leur complexité, elles conviennent aux applications où le temps de réponse est moins critique par rapport à la profondeur et à la qualité de la sortie. Pour les applications telles que la génération de contenu approfondie ou l'analyse détaillée du langage, les avantages de l'utilisation d'un LLM l'emportent sur les temps de réponse plus lents.

Considérations de coûts

• SLMS : rentable pour les scénarios avec des contraintes budgétaires. La formation et le déploiement des SLM sont généralement moins chers par rapport aux LLM. Ils fournissent une solution rentable pour les tâches où un niveau élevé de puissance de calcul n'est pas nécessaire.
• LLMS : plus coûteux en raison de leur taille et des ressources de calcul requises. Cependant, ils sont justifiés pour les tâches qui nécessitent une compréhension approfondie et des capacités de génération des langues. Pour les applications où la qualité de la production est primordiale et le budget le permet, l'investissement dans les LLM peut produire des rendements importants.

Déploiement et évolutivité

• SLMS : Idéal pour le déploiement dans des environnements avec des ressources limitées, y compris les appareils Edge et les applications mobiles. Leur empreinte plus petite garantit qu'ils peuvent être facilement intégrés dans diverses plates-formes avec une puissance de traitement limitée.
• LLMS : Convient aux déploiements à grande échelle où l'évolutivité est requise. Ils peuvent gérer efficacement de grands volumes de données et des requêtes complexes lorsque des ressources suffisantes sont disponibles. Par exemple, les applications au niveau de l'entreprise qui nécessitent un traitement approfondie des données et un débit élevé sont bien adaptés aux LLM.

Considérations avant de déployer des SLM

Lors de la préparation à déployer des modèles de petits langues (SLM), plusieurs considérations clés doivent être prises en compte pour assurer une intégration et un fonctionnement réussies. Ceux-ci incluent:

Contraintes de ressources

• Mémoire et puissance de traitement : les SLM sont conçus pour être légers, mais il est essentiel d'évaluer la mémoire et les capacités de traitement de l'environnement cible. Assurez-vous que la plate-forme de déploiement dispose de ressources suffisantes pour gérer les exigences du modèle, même si les SLM sont moins exigeants par rapport aux modèles plus importants.
• Consommation d'énergie : pour les dispositifs de bord, l'efficacité énergétique est cruciale. Évaluez la consommation d'énergie du modèle pour éviter une consommation d'énergie excessive, qui peut être une préoccupation dans les environnements alimentés par batterie ou de faible puissance.

Latence et performance

• Temps de réponse : Étant donné que les SLM sont optimisés pour une inférence plus rapide, vérifiez que l'environnement de déploiement prend en charge les opérations à faible latence. Les performances peuvent varier en fonction du matériel, il est donc important de tester le modèle dans des conditions réels pour s'assurer qu'il répond aux attentes de performances.
• Évolutivité : considérez l'évolutivité de la solution de déploiement. Assurez-vous que le système peut gérer des charges variables et évoluer efficacement à mesure que le nombre d'utilisateurs ou de demandes augmente.

Compatibilité et intégration

• Compatibilité de la plate-forme : assurez-vous que la plate-forme de déploiement est compatible avec le format de modèle et la pile technologique utilisée. Cela comprend la vérification de la compatibilité avec les systèmes d'exploitation, les environnements de programmation et tout logiciel supplémentaire requis pour l'intégration.
• Intégration avec les systèmes existants : évaluer comment le SLM s'intègre aux applications ou services existants. L'intégration transparente est cruciale pour garantir que le modèle fonctionne efficacement dans l'architecture du système plus large.

Sécurité et confidentialité

• Sécurité des données : évaluez les mesures de sécurité en place pour protéger les données sensibles traitées par le SLM. Assurez-vous que le chiffrement des données et les protocoles de communication sécurisés sont utilisés pour protéger les informations.
• Concernant la confidentialité : Considérez comment le déploiement gère les données des utilisateurs et se conforme aux réglementations de confidentialité. Assurez-vous que le déploiement respecte les normes de protection des données et maintient la confidentialité des utilisateurs.

Maintenance et mises à jour

• Maintenance du modèle : planifier la maintenance régulière et les mises à jour du SLM. Cela comprend la surveillance des performances du modèle, la résolution des problèmes potentiels et la mise à jour du modèle au besoin pour s'adapter aux modifications des données ou des exigences.
• Gestion de la version : implémentez les pratiques de contrôle et de gestion des versions pour gérer les mises à jour du modèle et assurer des transitions en douceur entre les différentes versions du modèle.

Medioppe et WebAssembly pour le déploiement de SLMS sur les appareils Edge

Ce sont deux technologies qui facilitent le déploiement de SLMS sur les appareils Edge, chacun offrant des avantages distincts:

Médiat

• Performances en temps réel : Mediapipe est conçu pour un traitement en temps réel, ce qui le rend bien adapté au déploiement de SLM qui nécessitent une inférence rapide sur les périphériques Edge. Il fournit des pipelines efficaces pour traiter les données et intégrer divers modèles d'apprentissage automatique.
• Architecture modulaire : l'architecture modulaire de Medioppe permet une intégration facile des SLM avec d'autres composants et des étapes de prétraitement. Cette flexibilité permet la création de solutions personnalisées adaptées à des cas d'utilisation spécifiques.
• Prise en charge multiplateforme : Mediappe prend en charge diverses plateformes, y compris les environnements mobiles et Web. Cette capacité multiplateforme garantit que les SLM peuvent être déployés de manière cohérente sur différents appareils et systèmes d'exploitation.

Webassembly

• Performances et portabilité : WebAssembly (WASM) offre des performances presque natives dans les environnements Web, ce qui le rend idéal pour le déploiement de SLM qui doivent fonctionner efficacement dans les navigateurs. Il permet l'exécution du code écrit dans des langues comme C et Rust avec des frais généraux minimes.
• Sécurité et isolement : WebAssembly fonctionne dans un environnement sécurisé et sandinaire, ce qui améliore la sécurité et l'isolement des déploiements SLM. Ceci est particulièrement important lors de la gestion des données sensibles ou de l'intégration aux applications Web.
• Compatibilité : WebAssembly est compatible avec les navigateurs modernes et peut être utilisé pour déployer des SLM dans un large éventail d'applications Web. Cette large compatibilité garantit que les SLM sont facilement accessibles et utilisés par les utilisateurs sur différentes plates-formes.

Comment les LLM sont-ils déployés aujourd'hui?

Le déploiement de modèles de grands langues (LLMS) a évolué de manière significative, utilisant des technologies de cloud avancées, des microservices et des cadres d'intégration pour améliorer leurs performances et leur accessibilité. Cette approche moderne garantit que les LLM sont efficacement intégrées dans diverses plates-formes et services, offrant une expérience utilisateur transparente et des fonctionnalités robustes.

Intégration avec les plateformes de communication

L'intégration avec les plates-formes de communication est un aspect clé du déploiement de LLMS. Ces modèles sont intégrés dans des outils de communication largement utilisés tels que Slack, Discord et Google Chat. En s'intégrant avec ces plates-formes, les LLM peuvent interagir directement avec les utilisateurs via des interfaces de chat familières. Cette configuration permet aux LLMS de traiter et de répondre aux requêtes en temps réel, en tirant parti de leurs connaissances formées pour fournir des réponses pertinentes. Le processus d'intégration consiste à configurer des espaces de noms basés sur des sources de canaux ou des noms de bot, ce qui aide à acheminer les demandes vers le modèle et les sources de données appropriées.

Microservices basés sur le cloud

Les microservices basés sur le cloud jouent un rôle crucial dans le déploiement de LLMS. Des plates-formes comme Google Cloud Run sont utilisées pour gérer les microservices qui gèrent diverses tâches telles que l'analyse des messages d'entrée, le traitement des données et l'interfaçage avec le LLM. Chaque service fonctionne via des points de terminaison spécifiques comme / discorde / message ou / slack / message, garantissant que les données sont standardisées et traitées efficacement. Cette approche prend en charge les déploiements évolutifs et flexibles, pour accueillir différents canaux de communication et les cas d'utilisation.

Gestion des données

In the realm of Data Management, cloud storage solutions and vectorstores are essential. Files and data are uploaded to cloud storage buckets and processed to create contexts for the LLM. Large files are chunked and indexed in vectorstores, allowing the LLM to retrieve and utilize relevant information effectively. Langchain tools facilitate this orchestration by parsing questions, looking up contexts in vectorstores, and managing chat histories, ensuring that responses are accurate and contextually relevant.

Pub/Sub Messaging Systems

Pub/Sub Messaging Systems are employed for handling large volumes of data and tasks. This system enables parallel processing by chunking files and sending them through Pub/Sub channels. This method supports scalable operations and efficient data management. Unstructured APIs and Cloud Run convert documents into formats for LLMs, integrating diverse data types into the model's workflow.

Integration with Analytics and Data Sources

Integration with Analytics and Data Sources further enhances LLM performance. Platforms like Google Cloud and Azure OpenAI provide additional insights and functionalities, refining the LLM's responses and overall performance. Command and storage management systems handle chat histories and file management. They support ongoing training and fine-tuning of LLMs based on real-world interactions and data inputs.

Limites

• Latency: Processing requests through cloud-based LLMs can introduce latency, impacting real-time applications or interactive user experiences.
• Cost: Continuous usage of cloud resources for LLM deployment can incur significant costs, especially for high-volume or resource-intensive tasks.
• Privacy Concerns: Transmitting sensitive data to the cloud for processing raises privacy and security concerns, particularly in industries with strict regulations.
• Dependence on Internet Connectivity: Cloud-based LLM deployments require a stable internet connection, limiting functionality in offline or low-connectivity environments.
• Scalability Challenges: Scaling cloud-based LLM deployments can be challenging, causing performance issues during peak usage periods.

How Can SLMs Function Well with Fewer Parameters?

SLMs can deliver impressive performance despite having fewer parameters compared to their larger counterparts. Thanks to several effective training methods and strategic adaptations.

Training Methods

• Transfer Learning : SLMs benefit significantly from transfer learning, a technique where a model is initially trained on a broad dataset to acquire general knowledge. This foundational training allows the SLM to adapt to specific tasks or domains with minimal additional training. By leveraging pre-existing knowledge, SLMs can efficiently tune their capabilities to meet particular needs, enhancing their performance without requiring extensive computational resources.
• Knowledge Distillation : Knowledge distillation allows SLMs to perform efficiently by transferring insights from a larger model (like an LLM) into a smaller SLM. This process helps SLMs achieve comparable performance while reducing computational needs. It ensures SLMs handle specific tasks effectively without the overhead of larger models.

Domain-Specific Adaptation

SLMs can be tailored to excel in specific domains through targeted training on specialized datasets. This domain-specific adaptation enhances their effectiveness for specialized tasks. For example, SLMs developed by NTG are adept at understanding and analyzing construction Health, Safety, and Environment (HSE) terminology. By focusing on specific industry jargon and requirements, these models achieve higher accuracy and relevance in their analyses compared to more generalized models.

Effectiveness Factors

The effectiveness of an SLM depends on its training, fine-tuning, and task alignment. SLMs can outperform larger models in certain scenarios, but they are not always superior. They excel in specific use cases with advantages like lower latency and reduced costs. For broader or more complex applications, LLMs may still be preferable due to their extensive training and larger parameter sets.

Conclusion

Fine-tuning and inference with Small Language Models (SLMs) like Gemma show their adaptability and efficiency. By selecting and tailoring pre-trained models, fine-tuning for specific domains, and optimizing deployment, SLMs achieve high performance with lower costs. Techniques such as parameter-efficient methods and domain-specific adaptations make SLMs a strong alternative to larger models. They offer precision, speed, and cost-effectiveness for various tasks. As technology evolves, SLMs will increasingly enhance AI-driven solutions across industries.

Questions fréquemment posées

Q 1. What are Small Language Models (SLMs)?

A. SLMs are lightweight AI models designed for specific tasks or domains, offering efficient performance with fewer parameters compared to larger models like LLMs.

Q 2. Why should I consider fine-tuning an SLM?

A. Fine-tuning enhances an SLM's performance for particular tasks, improves consistency, reduces errors, and can make it more cost-effective compared to using larger models.

Q 3. What are the key steps in the fine-tuning process?

A. The fine-tuning process involves selecting the right pre-trained model, preparing domain-specific data, adjusting hyperparameters, and evaluating the model's performance.

Q 4. How does parameter-efficient fine-tuning differ from conventional fine-tuning?

A. Parameter-efficient fine-tuning updates only a small subset of model parameters, which is less resource-intensive than conventional methods that update the entire model.

Q 5. When should I use SLMs instead of LLMs for inference?

A. SLMs are ideal for tasks requiring fast, efficient processing with lower computational costs, while LLMs are better suited for complex tasks requiring extensive general knowledge.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!