小言語モデルの微調整と推論

導入

あなたが医療チャットボットを構築していると想像してください、そして、あなたのニーズのために、大規模でリソースに飢えた大手言語モデル（LLM）はやり過ぎのように思える。そこで、Gemmaのような小さな言語モデル（SLM）が登場します。この記事では、SLMSが集中的で効率的なAIタスクに最適なソリューションになる方法を探ります。 GemmaがHealthcareなどの専門ドメインのためにそれを微調整することにユニークな理由を理解することから、プロセス全体を案内します。微調整がパフォーマンスを改善するだけでなく、コストを削減し、遅延を削減し、SLMがAIランドスケープでゲームチェンジャーになる方法を学ぶことができます。厳しい予算に取り組んでいる場合でも、エッジデバイスに展開する場合でも、この記事では、特定のニーズに合わせてSLMを最大限に活用する方法を示します。この記事は、Datahack Summit 2024で、Gemmaのような小さな言語モデルの微調整と推論に関する最近の講演に基づいています。

学習成果

• 大規模な言語モデル（LLM）を介したGemmaのような小さな言語モデル（SLM）の利点を理解してください。
• ドメイン固有のタスクとパフォーマンスの向上に対する微調整SLMの重要性を学びます。
• 例と重要な考慮事項を備えた微調整SLMのステップバイステッププロセスを調べてください。
• SLMを展開し、エッジデバイスでのレイテンシを減らすためのベストプラクティスを発見します。
• 微調整SLMの一般的な課題と、それらを効果的に克服する方法を特定します。

目次

• 導入
• 小言語モデルとは何ですか？
• LLMよりもSLMの利点
• ジェマとは何ですか？
• Gemmaのさまざまなバージョン
• 微調整とは何ですか？
• 微調整プロセス
• 推論にSLMS対LLMを使用するのはいつですか？
• SLMを展開する前の考慮事項
• EdgeデバイスにSLMSを展開するためのMediaPipeとWebAssembly
• LLMは今日どのように展開されていますか？
• より少ないパラメーターでSLMSをうまく機能させるにはどうすればよいですか？
• 結論
• よくある質問

小言語モデルとは何ですか？

小言語モデルは、より一般的に既知の大きな言語モデルのスケーリングされたバージョンです。広大なデータセットでトレーニングし、重要な計算リソースを必要とする大規模なカウンターパートとは異なり、SLMはより軽く、より効率的になるように設計されています。それらは、速度、メモリ、および処理能力が重要な特定のタスクと環境をターゲットにしています。

SLMは、特にエッジコンピューティングシナリオで、展開時のレイテンシーの削減やコストの削減など、いくつかの利点を提供します。 LLMの広大な一般的な知識を誇ることはないかもしれませんが、ドメイン固有のデータを微調整して、特殊なタスクを正確に実行することができます。これにより、モバイルアプリケーションや低電力デバイスなど、迅速でリソース効率の高い応答が不可欠なシナリオに最適です。

SLMは、パフォーマンスと効率性のバランスをとっており、LLMSに関連する重いオーバーヘッドなしでAI搭載ソリューションを最適化しようとする企業や開発者にとって強力な代替手段となっています。

LLMよりもSLMの利点

小言語モデルは、特に効率、精度、および費用対効果の点で、より大きなカウンターパート、大規模な言語モデルよりもいくつかの利点を提供します。

カスタマイズされた効率と精度

SLMは、ターゲットを絞った、多くの場合ニッチなタスク用に特別に設計されており、汎用LLMが簡単に到達できないレベルの精度を達成できるようにします。特定のドメインまたはアプリケーションに焦点を当てることにより、SLMSは、一般化された知識の不必要なオーバーヘッドなしで、非常に関連性の高い出力を生成できます。

スピード

サイズが小さいため、SLMSは処理の遅延が低いため、迅速な応答が重要なAI駆動型の顧客サービス、データ分析、会話エージェントなどのリアルタイムアプリケーションに最適です。この処理時間の短縮は、特にモバイルや組み込みシステムなどのリソース制約の環境で、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。

料金

SLMSの計算の複雑さの削減は、財務コストの削減につながります。トレーニングと展開はリソース集約型ではなく、SLMSがより手頃な価格になります。これは、中小企業や特定のユースケースに最適です。 SLMは、より少ないトレーニングデータとインフラストラクチャが必要であり、より軽いアプリケーション用のLLMSに代わる費用対効果の高い代替品を提供します。

ジェマとは何ですか？

Gemmaは、特定のユースケースに精度と効率を上げるように設計された小さな言語モデル（SLM）の顕著な例です。それは、言語モデルのランドスケープの調整されたソリューションとして際立っており、ターゲットアプリケーションで高性能を維持しながら、より小さなモデルの強度を活用することを目的としています。

Gemmaは、さまざまなバージョンにわたる汎用性で注目に値し、それぞれがさまざまなタスクに最適化されています。たとえば、Gemmaのさまざまなバージョンが、カスタマーサポートから医療分野や法的分野などのより専門的なドメインに至るまで、ニーズに対応しています。これらのバージョンは、それぞれのアプリケーション領域に合わせて能力を改善し、モデルが関連する正確な応答を提供することを保証します。

Gemmaの軽量で効率的なアーキテクチャは、パフォーマンスとリソースの使用のバランスをとっており、計算能力が限られている環境に適しています。その事前に訓練されたモデルは、微調整の強力な基盤を提供し、特定の業界のニーズやニッチアプリケーションのカスタマイズを可能にします。本質的に、Gemmaは、小規模な言語モデルが、費用対効果が高くリソース効率が高いとして、専門的で高品質の結果をどのように提供できるかを示しています。広く使用されている場合でも、特定のタスクに合わせて調整されている場合でも、Gemmaはさまざまなコンテキストで貴重なツールであることが証明されています。

Gemmaのさまざまなバージョン

Gemmaファミリーは、Geminiモデルに使用される同じ研究と技術の上に構築された一連の軽量で最先端のモデルで構成されています。 GEMMAの各バージョンは、特定のニーズとアプリケーションに対処し、テキスト生成からマルチモーダル機能までの機能を提供します。

ジェマ1ファミリー

Gemma 1ファミリは、Gemmaエコシステム内のモデルの初期スイートを表しており、幅広いテキスト処理および生成タスクに対応するように設計されています。これらのモデルはGemmaシリーズの基礎であり、さまざまなユーザーニーズを満たすためのさまざまな機能を提供します。家族はモデルをそのサイズと専門化によって分類し、各モデルはさまざまなアプリケーションに独自の強みをもたらします。

Gemma 2bと2b-it ：

• Gemma 2B ：このモデルは、オリジナルのGemma 1ラインナップの一部であり、パフォーマンスが強い幅広いテキストベースのタスクを処理するように設計されています。その汎用機能により、コンテンツの作成、自然言語の理解、その他の一般的なテキスト処理のニーズなどのアプリケーションに多用の選択肢があります。
• Gemma 2B-IT ：2Bモデルのバリアントである2B-ITは、情報技術に関連するコンテキストに特化しています。このモデルは、技術ドキュメントの生成、コードスニペット、IT関連のクエリなど、IT中心のアプリケーションのパフォーマンスが向上し、テクノロジー関連の分野で特別なサポートが必要なユーザーに適しています。

Gemma 7bと7b-it ：

• Gemma 7B ：7Bモデルは、Gemma 1ファミリー内のより強力なバージョンを表しています。容量の増加により、より複雑で多様なテキスト生成タスクを効果的に処理できます。コンテキストとより微妙なテキスト出力をより深く理解する必要がある要求の高いアプリケーションのために設計されており、洗練されたコンテンツの作成と詳細な自然言語処理に適しています。
• Gemma 7B-IT ：7Bモデルの機能に基づいて、7B-ITはIT固有のアプリケーションに最適化されています。技術コンテンツの生成や複雑なコード支援などのタスク、ITのための高性能ツールが必要なユーザーへの対応、プログラミング関連の課題に対応する高度なサポートを提供します。

コードジェマ

コードGEMMAモデルは、プログラミングタスクを支援するために特別に設計されたGemmaファミリーの専門的なバージョンです。コードの完了とコード生成に焦点を当て、効率的なコード処理が重要な環境で貴重なサポートを提供します。これらのモデルは、統合開発環境（IDES）およびコーディングアシスタントの生産性を高めるために最適化されています。

コードジェマ2b ：

• コードGemma 2Bは、小規模なコード生成タスクに合わせて調整されています。コードスニペットの複雑さが比較的管理しやすい環境に最適です。このモデルは、単純なコードフラグメントの完了や基本的なコード提案の提供など、日常的なコーディングニーズに堅実なパフォーマンスを提供します。

コードジェマ7bと7b-it ：

• コードGemma 7b ：このモデルは、より高度になっており、より複雑なコーディングタスクの処理に適しています。洗練されたコード完了機能を提供し、複雑なコード生成要件を扱うことができます。 7Bモデルの容量の増加により、より要求の厳しいコーディングシナリオに効果的になり、精度とコンテキスト認識の提案が向上します。
• Code Gemma 7B-IT ：7Bモデルの機能に基づいて、7B-ITバリアントは、IT関連のプログラミングタスク専用に最適化されています。それは、ITおよびテクノロジー関連のプロジェクトのコンテキスト内でコードを生成および完了することに優れています。このモデルは、詳細なコード支援や技術コンテンツ生成などのタスクをサポートする複雑なIT環境に合わせて調整された高度な機能を提供します。

再発したジェマ

再発したGemmaモデルは、迅速かつ効率的なテキスト生成を要求するアプリケーションに対応します。彼らは低レイテンシと高速パフォーマンスを提供するため、リアルタイムの処理が重要なシナリオに最適です。

• Recurrent Gemma 2Bは、動的なテキスト生成タスクの堅牢な機能を提供します。最適化されたアーキテクチャにより、迅速な応答と最小限の遅延が保証され、リアルタイムチャットボット、ライブコンテンツ生成、迅速なテキスト出力が不可欠なその他のシナリオなどのアプリケーションに最適です。このモデルは、大量のリクエストを効果的に処理し、効率的で信頼できるパフォーマンスを提供します。
• Recurrent Gemma 2B-ITは、 2Bモデルの機能に基づいていますが、情報技術のコンテキストに合わせて特別に調整されています。それは、それに関連するテキストの生成と処理に優れており、レイテンシが低いタスクとコンテンツになります。 2B-ITバリアントは、テクニカルサポートチャットボットやダイナミックITドキュメントなど、速度とドメイン固有の関連性の両方が重要なITに焦点を当てたアプリケーションに特に役立ちます。

パリゲンマ

パリゲンマは、最初のマルチモーダルモデルとしてのジェマファミリー内の重要な進歩を表しています。このモデルは、視覚入力とテキスト入力の両方を統合し、さまざまなマルチモーダルタスクを処理するための汎用性の高い機能を提供します。

パリゲンマ2.9b ：

頂点モデルガーデンの命令と混合バージョンで利用可能なこのモデルは、画像とテキストの両方の処理に優れています。視覚的な質問応答、画像キャプション、画像の検出など、マルチモーダルタスクのトップパフォーマンスを提供します。画像とテキストの入力を統合することにより、視覚データに基づいて詳細なテキスト応答を生成します。この機能により、視覚とテキストの両方の理解が必要なアプリケーションに非常に効果的です。

ジェマ2および関連するツール

Gemma 2は、言語モデルの進化の大きな飛躍を表し、高度なパフォーマンスと安全性と透明性の機能の向上を組み合わせています。 Gemma 2とそれに関連するツールの詳細な見方は次のとおりです。

ジェマ2

• パフォーマンス：27B Gemma 2モデルはサイズクラスに優れており、モデルに匹敵する優れたパフォーマンスを提供します。これにより、さまざまなアプリケーションにとって強力なツールになり、そのサイズの2倍のモデルの競争力のある代替品を提供します。
• 9b Gemma 2 ：このバリアントは、Llama 3 8bのような他のモデルを超えて、そのカテゴリのオープンモデルと効果的に競合する並外れたパフォーマンスで注目に値します。
• 2b Gemma 2 ：その優れた会話能力で知られる2Bモデルは、チャットボットアリーナのGPT-3.5モデルを上回り、デバイス上の会話型AIの主要な選択肢としての地位を確立します。

関連するツール

• ShieldGemma ：
  • 機能：ShieldGemmaは、テキストの迅速な入力と生成された応答の安全性を評価および保証する命令チューニングモデルを専門としています。
  • 目的：事前に定義された安全ポリシーへのコンプライアンスを評価し、コンテンツの緩和と安全性が重要なアプリケーションに不可欠なツールとなっています。
• ジェマの範囲：
  • 機能：Gemma Scopeは、Gemma 2生成AIモデルの内部仕組みを分析および理解することを目的とした研究ツールとして機能します。
  • 目的：モデルのメカニズムと行動に関する洞察を提供し、研究者と開発者がモデルの改良と最適化をサポートします。

アクセスポイント

• Google AI Studio ：開発と実験のために、Gemma 2を含むさまざまなAIモデルとツールへのアクセスを提供するプラットフォーム。
• Kaggle ：Gemma 2モデルが研究と競争に利用できる有名なデータサイエンスおよび機械学習コミュニティプラットフォーム。
• 抱きしめる顔：ユーザーがこれらのモデルをダウンロードして利用できるGemma 2を含む機械学習モデル向けの人気リポジトリ。
• Vertex AI ：Gemma 2およびその他のAIツールへのアクセスを提供するGoogleクラウドサービススケーラブルなモデルの展開と管理。

Gemma 2のパフォーマンス、安全性、透明性の進歩は、関連するツールと組み合わせて、さまざまなAIアプリケーションと研究の努力のための多用途で強力なリソースとして配置します。

微調整とは何ですか？

微調整は、特に小言語モデル（SLM）などのモデルでは、機械学習ライフサイクルの重要なステップです。特殊なデータセットで事前に訓練されたモデルを調整して、特定のタスクまたはドメインのパフォーマンスを強化することが含まれます。

微調整は、幅広いデータセットから一般的な機能をすでに学習している事前に訓練されたモデルに基づいています。モデルをゼロからトレーニングする代わりに、計算的に高価で時間がかかりますが、微調整はこのモデルを洗練して、特定のユースケースにより適しています。コアのアイデアは、特定の種類のデータまたはタスクをよりよく処理するために、モデルの既存の知識を適応させることです。

微調整SLMの理由

• ドメイン固有の知識：事前に訓練されたモデルは一般化されており、ニッチ領域では専門的な知識がありません。微調整により、モデルはドメイン固有の言語、用語、およびコンテキストを組み込むことができ、医療チャットボットや法的文書分析などの専門的なアプリケーションにより効果的になります。
• 一貫性の向上：高性能モデルでさえ、出力に変動を示す可能性があります。微調整は、モデルの応答を安定化するのに役立ち、特定のアプリケーションの目的の出力または標準と一貫して整合するようにします。
• 幻覚の削減：大規模なモデルは、事実上不正確または無関係な応答を生成することがあります。微調整は、モデルの理解を改善し、その出力をより信頼性を高め、特定のコンテキストに関連させることにより、これらの問題を軽減するのに役立ちます。
• 遅延とコストの削減：より小さなモデル、または特定のタスクのために微調整されたSLMSは、より大きな汎用モデルよりも効率的に動作する可能性があります。この効率は、計算コストの削減と処理時間の速度につながるため、リアルタイムのアプリケーションやコストに敏感な環境により適しています。

微調整プロセス

微調整は、特定のタスクまたはデータセットで優れたパフォーマンスを発揮するために、事前に訓練されたモデルを適応させる機械学習と自然言語処理における重要な手法です。微調整プロセスの詳細な概要を次に示します。

ステップ1：適切な事前に訓練されたモデルを選択します

微調整プロセスの最初のステップは、基礎として機能する事前に訓練されたモデルを選択することです。このモデルは、一般的で多様なデータセットですでにトレーニングされており、一般的な言語パターンと知識をキャプチャしています。モデルの選択は、手元のタスクと、モデルの初期トレーニングが目的のアプリケーションとどれだけうまく合っているかに依存します。たとえば、医療チャットボットに取り組んでいる場合は、幅広いテキストで事前に訓練されているが、医療のコンテキスト専用に微調整されるモデルを選択できます。

ステップ2：データの選択と準備

データは、微調整において重要な役割を果たします。微調整に使用されるデータセットは、ターゲットタスクと特定のドメインまたはアプリケーションの代表に関連する必要があります。たとえば、医療チャットボットには、医療対話、患者の質問、ヘルスケア関連の情報を含むデータセットが必要です。

• データのクリーニング：データをクリーニングして前処理して、微調整プロセスに悪影響を与える可能性のある無関係または騒々しいコンテンツを削除します。
• データセットのバランスをとる：過剰適合を避けるため、データセットのバランスが取れており、タスクのさまざまな側面を表すのに十分なほど多様であることを確認してください。これには、各カテゴリまたは入力の種類に十分な例があることが含まれます。

ステップ3：ハイパーパラメーターチューニング

微調整には、モデルのパフォーマンスを最適化するために、いくつかのハイパーパラメーターを調整することが含まれます。

• 学習率：学習率は、反復ごとにモデルの重みを調整する量を決定します。高すぎる学習率により、モデルは最適ではないソリューションに速すぎることがありますが、低すぎるとトレーニングプロセスが遅くなる可能性があります。
• バッチサイズ：バッチサイズとは、1回の反復で使用されるトレーニングの例の数を指します。バッチサイズが大きいほどトレーニングプロセスが高速化される可能性がありますが、より多くの計算リソースが必要になる場合があります。
• エポックの数：エポックは、トレーニングデータセット全体を完全に通過する1つです。エポックの数は、モデルのトレーニング期間に影響します。エポックが少なすぎると、装着が不足している可能性がありますが、多すぎると過剰な適合につながる可能性があります。

ステップ4：モデルのトレーニング

トレーニング段階では、モデルは微調整データセットにさらされます。トレーニングプロセスでは、予測された出力と実際のラベルの間のエラーに基づいてモデルの重みを調整することが含まれます。このフェーズは、モデルが一般的な知識を微調整タスクの詳細に適応させる場所です。

• 損失関数：損失関数は、モデルの予測が実際の値とどれだけうまく一致するかを測定します。一般的な損失関数には、分類タスクのクロスエントロピーと、回帰タスクの平均四角エラーが含まれます。
• 最適化アルゴリズム：AdamやSGD（確率勾配降下）などの最適化アルゴリズムを使用して、モデルの重みを更新することにより損失関数を最小限に抑えます。

ステップ5：評価

微調整後、モデルは評価され、ターゲットタスクでのパフォーマンスを評価します。これには、モデルを個別の検証データセットでテストして、それがうまく機能し、新しい目に見えないデータに効果的に一般化することを確認することが含まれます。

• メトリック：評価メトリックは、タスクによって異なります。分類タスクには、精度、精度、リコール、F1スコアなどのメトリックを使用します。生成タスクにBLEUスコアまたはその他の関連する測定値を採用します。

ステップ6：微調整調整

評価結果に基づいて、さらなる調整が必要になる場合があります。これには、さまざまなハイパーパラメーターを使用した微調整の追加のラウンド、トレーニングデータセットの調整、または過剰フィッティングまたは不足を処理するためのテクニックの組み込みが含まれます。

例：医療チャットボット

医療チャットボットの場合、一般的な訓練を受けた言語モデルを微調整するには、医療用語、患者の相互作用パターン、および関連する健康情報に焦点を当てた医療対話データセットでトレーニングすることが含まれます。このプロセスにより、チャットボットが医療コンテキストを理解し、正確でドメイン固有の応答を提供できるようにします。

パラメーター効率の高い微調整

パラメーター効率の高い微調整は、最小限の計算およびリソースオーバーヘッドで事前に訓練された言語モデル（LLM）を適応させるための洗練されたアプローチです。この方法は、更新する必要があるパラメーターの量を減らすことにより、微調整プロセスの最適化に焦点を当てているため、費用対効果が高く効率的になります。パラメーター効率の高い微調整プロセスの内訳は次のとおりです。

ステップ1：事前トレーニング

この旅は、大規模でラベル付けされたテキストコーパスの言語モデルの事前削除から始まります。この監視されていない事前除去相は、モデルに言語の幅広い理解を備えており、幅広い一般的なタスクでうまく機能することができます。この段階では、モデルは膨大な量のデータから学習し、その後の微調整に必要な基礎スキルを開発します。

ステップ2A：従来の微調整

従来の微調整では、事前に訓練されたLLMは、より小さなラベルの付いたターゲットデータセットでさらに訓練されています。このステップでは、特定のタスクまたはドメインに基づいて、すべての元のモデルパラメーターを更新することが含まれます。このアプローチは高度に専門化されたモデルにつながる可能性がありますが、多くの場合、多数のパラメーターを調整するために重要な計算能力が必要なため、リソース集約型でコストがかかります。

ステップ2B：パラメーター効率の高い微調整

パラメーター効率の高い微調整は、モデルのパラメーターのサブセットのみに焦点を当てることにより、より合理化された代替品を提供します。この方法では：

• 元のモデルパラメーターは凍結されたままです。事前に訓練されたモデルのコアパラメーターは変更されていません。このアプローチは、リソースを節約しながら、元のモデルにエンコードされた既存の知識を活用します。
• 新しいパラメーターの追加：モデル全体を更新する代わりに、この手法では、微調整タスクに合わせて特別に調整された新しいパラメーターのセットを追加することが含まれます。
• 微調整新しいパラメーター：これらの新しく追加されたパラメーターのみが、微調整プロセス中に調整されます。これは、より少ない数のパラメーターを更新すると計算上の高価であるため、よりリソース効率の高い方法が得られます。

この方法により、微調整に関連する計算負担と財務コストが大幅に削減されるため、リソースが限られているアプリケーションや、マイナーな適応のみが必要なタスクに魅力的なオプションになります。

推論にSLMS対LLMを使用するのはいつですか？

推論のための小さな言語モデル（SLM）と大規模な言語モデル（LLM）を決定することは、パフォーマンス要件、リソースの制約、アプリケーションの詳細など、さまざまな要因に依存します。ニーズに最適なモデルを決定するのに役立つ詳細な内訳は次のとおりです。

タスクの複雑さと精度

• SLMS ：高効率と精度を必要とするが、複雑または非常に微妙な言語理解を伴わないタスクに最適です。 SLMSは、ドメイン固有のクエリやルーチンデータ処理など、特定の明確に定義されたタスクに優れています。たとえば、ニッチな業界でカスタマーサポートチケットを処理するためのモデルが必要な場合、SLMは不必要な計算オーバーヘッドなしで高速かつ正確な応答を提供できます。
• LLMS ：複雑な言語生成、微妙な理解、または創造的なコンテンツの作成を含むタスクに最適です。 LLMには、幅広いトピックを処理し、詳細で文脈的に認識している応答を提供する能力があります。包括的な研究要約を生成したり、洗練された会話型AIに従事するなどのタスクでは、LLMはモデルサイズが大きく、より広範なトレーニングにより優れたパフォーマンスを提供します。

リソースの可用性

• SLMS ：計算リソースが制限されている場合はSLMを使用します。サイズが小さくなると、メモリの使用量が削減され、処理時間が速くなり、効率が重要な環境に適しています。たとえば、EdgeデバイスまたはモバイルプラットフォームにSLMを展開することにより、アプリケーションが応答性がありリソース効率の良いままであることが保証されます。
• LLMS ：リソースが十分であり、タスクがそれらの使用を正当化する場合、LLMを選択します。 LLMは重要な計算能力とメモリを必要としますが、複雑なタスクに対してより堅牢なパフォーマンスを提供します。たとえば、大規模なテキスト分析またはマルチターン会話システムを実行している場合、LLMSは広範な機能を活用して高品質の出力を提供できます。

遅延と速度

• SLMS ：レイテンシ時間が低く、応答時間が高くなると、SLMが好ましい選択です。それらの合理化されたアーキテクチャにより、迅速な推論が可能になり、リアルタイムアプリケーションに最適です。たとえば、SLMSの低遅延からリアルタイムの利点で大量のクエリを処理するチャットボット。
• LLMS ：LLMはサイズと複雑さのために遅延が高くなる可能性がありますが、出力の深さと品質に比べて応答時間がそれほど重要ではないアプリケーションに適しています。詳細なコンテンツ生成や詳細な言語分析などのアプリケーションの場合、LLMを使用することの利点は、応答時間の遅い時間を上回ります。

コストに関する考慮事項

• SLMS ：予算の制約を備えたシナリオに費用対効果が高い。 SLMのトレーニングと展開は、一般にLLMに比べて安価です。それらは、高レベルの計算能力が必要ないタスクに費用効率の高いソリューションを提供します。
• LLMS ：サイズと必要な計算リソースにより、よりコストがかかります。ただし、広範な言語の理解と生成能力を必要とするタスクについては、正当化されます。出力の品質が最重要であり、予算が許可されているアプリケーションの場合、LLMSへの投資は大きな収益をもたらす可能性があります。

展開とスケーラビリティ

• SLMS ：エッジデバイスやモバイルアプリケーションなど、リソースが限られている環境での展開に最適です。それらの小さなフットプリントは、制限された処理能力を備えたさまざまなプラットフォームに簡単に統合できるようにします。
• LLMS ：スケーラビリティが必要な大規模な展開に適しています。十分なリソースが利用可能な場合、大量のデータと複雑なクエリを効率的に処理できます。たとえば、広範なデータ処理と高スループットを必要とするエンタープライズレベルのアプリケーションは、LLMに適しています。

SLMを展開する前の考慮事項

小言語モデル（SLM）を展開する準備をするときは、統合と操作を成功させるために、いくつかの重要な考慮事項を考慮する必要があります。これらには以下が含まれます：

リソースの制約

• メモリと処理能力：SLMは軽量になるように設計されていますが、ターゲット環境のメモリと処理機能を評価することが不可欠です。展開プラットフォームには、SLMがより大きなモデルと比較してあまり要求が少ない場合でも、モデルの要件を処理するのに十分なリソースがあることを確認してください。
• 電力消費：エッジデバイスの場合、電力効率が重要です。モデルの電力消費を評価して、過度のエネルギー使用量を避けます。これは、バッテリー駆動の環境または低電力環境での懸念となる可能性があります。

遅延とパフォーマンス

• 応答時間：SLMはより速い推論用に最適化されるため、展開環境が低遅延操作をサポートしていることを確認します。パフォーマンスはハードウェアによって異なる場合があるため、パフォーマンスの期待を満たすために、実際の条件でモデルをテストすることが重要です。
• スケーラビリティ：展開ソリューションのスケーラビリティを考慮してください。ユーザーの数やリクエストが増加するにつれて、システムがさまざまな負荷と効率的にスケーリングを処理できることを確認してください。

互換性と統合

• プラットフォームの互換性：展開プラットフォームがモデル形式と使用されるテクノロジースタックと互換性があることを確認してください。これには、オペレーティングシステム、プログラミング環境、および統合に必要な追加のソフトウェアとの互換性の確認が含まれます。
• 既存のシステムとの統合：SLMが既存のアプリケーションまたはサービスと統合する方法を評価します。シームレスな統合は、より広いシステムアーキテクチャ内でモデルが効果的に機能するようにするために重要です。

セキュリティとプライバシー

• データセキュリティ：SLMによって処理された機密データを保護するために、設定されているセキュリティ対策を評価します。データの暗号化と安全な通信プロトコルが情報を保護するために使用されることを確認してください。
• プライバシーの懸念：展開がユーザーデータをどのように処理し、プライバシー規制に準拠しているかを検討してください。展開がデータ保護基準に準拠していることを確認し、ユーザーの機密性を維持します。

メンテナンスと更新

• モデルのメンテナンス：SLMの定期的なメンテナンスと更新の計画。これには、モデルのパフォーマンスの監視、潜在的な問題への対処、およびデータまたは要件の変更に適応するために必要に応じてモデルの更新が含まれます。
• バージョン管理：モデルの更新を処理し、異なるモデルバージョン間のスムーズな遷移を確保するためのバージョン制御および管理プラクティスを実装します。

EdgeデバイスにSLMSを展開するためのMediaPipeとWebAssembly

これらは、エッジデバイス上のSLMの展開を容易にする2つのテクノロジーであり、それぞれが明確な利点を提供します。

メディアピペ

• リアルタイムパフォーマンス：MediaPipeはリアルタイム処理用に設計されており、エッジデバイスに迅速な推論を必要とするSLMを展開するのに適したものになります。データを処理し、さまざまな機械学習モデルを統合するための効率的なパイプラインを提供します。
• モジュラーアーキテクチャ：MediaPipeのモジュラーアーキテクチャにより、SLMを他のコンポーネントと前処理手順と簡単に統合できます。この柔軟性により、特定のユースケースに合わせたカスタマイズされたソリューションを作成できます。
• クロスプラットフォームサポート：Mediapipeは、モバイル環境やWeb環境など、さまざまなプラットフォームをサポートしています。このクロスプラットフォーム機能により、SLMが異なるデバイスとオペレーティングシステム全体で一貫して展開できるようになります。

WebAssembly

• パフォーマンスとポータビリティ：WebAssembly（WESM）は、Web環境でネイティブに近いパフォーマンスを提供し、ブラウザで効率的に実行する必要があるSLMを展開するのに最適です。これにより、最小限のオーバーヘッドでcや錆などの言語で記述されたコードの実行が可能になります。
• セキュリティと分離：WebAssemblyは、SLM展開の安全性と分離を強化する安全なサンドボックス環境で実行されます。これは、機密データを処理したり、Webアプリケーションと統合したりする場合に特に重要です。
• 互換性：WebAssemblyは最新のブラウザと互換性があり、幅広いWebベースのアプリケーションにSLMSを展開するために使用できます。この幅広い互換性により、SLMはさまざまなプラットフォームのユーザーが簡単にアクセスして利用できるようになります。

LLMは今日どのように展開されていますか？

大規模な言語モデル（LLMS）の展開は、高度なクラウドテクノロジー、マイクロサービス、および統合フレームワークを利用して、パフォーマンスとアクセシビリティを向上させるために大幅に進化しました。この最新のアプローチにより、LLMがさまざまなプラットフォームやサービスに効果的に統合され、シームレスなユーザーエクスペリエンスと堅牢な機能を提供することが保証されます。

通信プラットフォームとの統合

通信プラットフォームとの統合は、LLMの展開の重要な側面です。これらのモデルは、Slack、Discord、Googleチャットなどの広く使用されているコミュニケーションツールに組み込まれています。これらのプラットフォームと統合することにより、LLMはおなじみのチャットインターフェイスを介してユーザーと直接対話できます。このセットアップにより、LLMはリアルタイムでクエリを処理および応答し、訓練された知識を活用して関連する回答を提供します。統合プロセスには、チャネルソースまたはボット名に基づいて名前空間を構成することが含まれます。これは、適切なモデルとデータソースへのリクエストをルーティングするのに役立ちます。

クラウドベースのマイクロサービス

クラウドベースのマイクロサービスは、LLMSの展開に重要な役割を果たします。 Google Cloud Runなどのプラットフォームは、入力メッセージの解析、データの処理、LLMとのインターフェースなど、さまざまなタスクを処理するマイクロサービスを管理するために使用されます。各サービスは、 /discord /messageまたは / /slack /メッセージなどの特定のエンドポイントを介して動作し、データが標準化され、効率的に処理されるようにします。このアプローチは、スケーラブルで柔軟な展開をサポートし、さまざまな通信チャネルとユースケースに対応します。

データ管理

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.

制限

• 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.

結論

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.

よくある質問

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.

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