Penalaan halus dan kesimpulan model bahasa kecil

Pengenalan

Bayangkan anda sedang membina chatbot perubatan, dan model bahasa besar yang lapar sumber besar (LLMs) kelihatan seperti berlebihan untuk keperluan anda. Di sinilah model bahasa kecil (SLM) seperti Gemma dimainkan. Dalam artikel ini, kami meneroka bagaimana SLM boleh menjadi penyelesaian sempurna anda untuk tugas -tugas AI yang fokus dan cekap. Dari memahami apa yang membuat Gemma unik untuk menyempurnakannya untuk domain khusus seperti penjagaan kesihatan, kami akan membimbing anda melalui keseluruhan proses. Anda akan mengetahui bagaimana penalaan baik bukan sahaja meningkatkan prestasi tetapi juga memotong kos dan mengurangkan latensi, menjadikan SLMS sebagai penukar permainan dalam landskap AI. Sama ada anda bekerja pada belanjawan yang ketat atau menggunakan peranti Edge, artikel ini akan menunjukkan kepada anda bagaimana untuk memanfaatkan sepenuhnya SLM untuk keperluan khusus anda. Artikel ini berdasarkan ceramah baru-baru ini memberikan Nikhil Rana dan Joinal pada penalaan halus dan kesimpulan model bahasa kecil seperti Gemma, di Sidang Kemuncak Datahack 2024.

Hasil pembelajaran

• Memahami kelebihan model bahasa kecil (SLM) seperti GEMMA atas model bahasa yang besar (LLM).
• Ketahui kepentingan SLM penalaan halus untuk tugas khusus domain dan meningkatkan prestasi.
• Terokai proses langkah demi langkah SLM penala halus dengan contoh dan pertimbangan utama.
• Temui amalan terbaik untuk menggunakan SLM dan mengurangkan latensi pada peranti tepi.
• Kenal pasti cabaran biasa dalam SLM yang baik dan bagaimana untuk mengatasinya dengan berkesan.

Jadual Kandungan

• Pengenalan
• Apakah model bahasa kecil?
• Kelebihan SLMS atas LLM
• Apa itu Gemma?
• Versi Gemma yang berbeza
• Apa itu penalaan?
• Proses penalaan halus
• Bilakah menggunakan SLMS vs LLMS untuk kesimpulan?
• Pertimbangan sebelum menggunakan SLM
• MediaPipe dan WebAssembly untuk menggunakan SLMS pada peranti Edge
• Bagaimana LLM dikerahkan hari ini?
• Bagaimanakah SLM boleh berfungsi dengan baik dengan parameter yang lebih sedikit?
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Apakah model bahasa kecil?

Model bahasa kecil adalah versi skala-bawah model bahasa besar yang lebih dikenali. Tidak seperti rakan -rakan mereka yang lebih besar, yang melatih dataset yang luas dan memerlukan sumber pengiraan yang signifikan, SLM direka untuk menjadi lebih ringan dan lebih cekap. Mereka mensasarkan tugas dan persekitaran tertentu di mana kelajuan, memori, dan kuasa pemprosesan adalah penting.

SLMS menawarkan beberapa kelebihan, termasuk latensi yang dikurangkan dan kos yang lebih rendah apabila digunakan, terutamanya dalam senario pengkomputeran tepi. Walaupun mereka mungkin tidak mempunyai pengetahuan umum yang luas tentang LLM, mereka boleh disesuaikan dengan data khusus domain untuk melaksanakan tugas khusus dengan ketepatan. Ini menjadikan mereka sesuai untuk senario di mana respons cepat, cekap sumber adalah penting, seperti dalam aplikasi mudah alih atau peranti kuasa rendah.

SLMS menyerang keseimbangan antara prestasi dan kecekapan, menjadikan mereka alternatif yang kuat untuk perniagaan atau pemaju yang ingin mengoptimumkan penyelesaian berkuasa AI mereka tanpa overhed berat yang berkaitan dengan LLM.

Kelebihan SLMS atas LLM

Model bahasa kecil menawarkan beberapa kelebihan berbanding rakan-rakan mereka yang lebih besar, model bahasa yang besar, terutamanya dari segi kecekapan, ketepatan, dan keberkesanan kos.

Kecekapan dan ketepatan yang disesuaikan

SLMs direka khusus untuk disasarkan, sering tugas khusus, membolehkan mereka mencapai tahap ketepatan yang LLM tujuan umum mungkin tidak mudah dicapai. Dengan memberi tumpuan kepada domain atau aplikasi tertentu, SLM dapat menghasilkan output yang sangat relevan tanpa overhead pengetahuan umum yang tidak perlu.

Kelajuan

Oleh kerana saiznya yang lebih kecil, SLM menawarkan latensi yang lebih rendah dalam pemprosesan, menjadikannya sesuai untuk aplikasi masa nyata seperti perkhidmatan pelanggan yang didorong oleh AI, analisis data, atau ejen perbualan di mana respons cepat adalah kritikal. Masa pemprosesan yang dikurangkan ini meningkatkan pengalaman pengguna, terutamanya dalam persekitaran yang terkawal sumber seperti sistem mudah alih atau tertanam.

Kos

Kerumitan pengkomputeran SLM yang dikurangkan membawa kepada kos kewangan yang lebih rendah. Latihan dan penempatan kurang berintensifkan sumber, menjadikan SLM lebih murah. Ini sesuai untuk perniagaan kecil atau kes penggunaan khusus. SLMs memerlukan kurang data latihan dan infrastruktur, yang menawarkan alternatif kos efektif kepada LLM untuk aplikasi yang lebih ringan.

Apa itu Gemma?

GEMMA adalah contoh penting dalam model bahasa kecil (SLM) yang direka untuk menangani kes penggunaan tertentu dengan ketepatan dan kecekapan. Ia menonjol sebagai penyelesaian yang disesuaikan dalam landskap model bahasa, yang bertujuan untuk memanfaatkan kekuatan model yang lebih kecil sambil mengekalkan prestasi tinggi dalam aplikasi yang disasarkan.

Gemma terkenal dengan kepelbagaiannya di pelbagai versi, masing -masing dioptimumkan untuk pelbagai tugas. Sebagai contoh, versi Gemma yang berbeza untuk keperluan dari sokongan pelanggan ke domain yang lebih khusus seperti bidang perubatan atau undang -undang. Versi ini memperbaiki keupayaan mereka untuk memenuhi bidang aplikasi masing -masing, memastikan model itu memberikan respons yang relevan dan tepat.

Senibina ringan dan cekap Gemma menyerang keseimbangan antara prestasi dan penggunaan sumber, menjadikannya sesuai untuk persekitaran dengan kuasa pengiraan yang terhad. Model pra-terlatihnya memberikan asas yang kuat untuk penalaan halus, membolehkan penyesuaian untuk keperluan industri tertentu atau aplikasi khusus. Pada dasarnya, Gemma menunjukkan bagaimana model bahasa kecil dapat memberikan hasil yang berkualiti tinggi dan berkualiti tinggi semasa menjadi kos efektif dan efisien sumber. Sama ada digunakan secara meluas atau disesuaikan untuk tugas -tugas tertentu, Gemma terbukti menjadi alat yang berharga dalam pelbagai konteks.

Versi Gemma yang berbeza

Keluarga Gemma terdiri daripada satu siri model ringan, canggih yang dibina atas penyelidikan dan teknologi yang sama yang digunakan untuk model Gemini. Setiap versi GEMMA menangani keperluan dan aplikasi khusus, yang menawarkan fungsi dari generasi teks hingga keupayaan multimodal.

Keluarga Gemma 1

Keluarga Gemma 1 mewakili suite awal model dalam ekosistem Gemma, yang direka untuk memenuhi pelbagai tugas pemprosesan teks dan generasi. Model -model ini adalah asas kepada siri Gemma, yang menawarkan keupayaan yang berbeza untuk memenuhi keperluan pengguna yang berbeza. Keluarga mengkategorikan model dengan saiz dan pengkhususan mereka, dengan setiap model membawa kekuatan unik kepada pelbagai aplikasi.

Gemma 2b dan 2b-it :

• Gemma 2B : Model ini adalah sebahagian daripada barisan asal Gemma 1 dan direka untuk mengendalikan pelbagai tugas berasaskan teks dengan prestasi yang kuat. Keupayaan tujuan umum menjadikannya pilihan serba boleh untuk aplikasi seperti penciptaan kandungan, pemahaman bahasa semulajadi, dan keperluan pemprosesan teks biasa yang lain.
• Gemma 2B-IT : Varian model 2B, 2B-IT khusus disesuaikan untuk konteks yang berkaitan dengan teknologi maklumat. Model ini menawarkan prestasi yang dipertingkatkan untuk aplikasi yang berpusatkan IT, seperti menghasilkan dokumentasi teknikal, coretan kod, dan pertanyaan yang berkaitan dengan IT, menjadikannya sangat sesuai untuk pengguna yang memerlukan sokongan khusus dalam bidang yang berkaitan dengan teknologi.

Gemma 7b dan 7b-it :

• GEMMA 7B : Model 7B mewakili versi yang lebih kuat dalam keluarga Gemma 1. Kapasiti yang meningkat membolehkannya mengendalikan tugas penjanaan teks yang lebih kompleks dan pelbagai dengan berkesan. Ia direka untuk menuntut aplikasi yang memerlukan pemahaman yang lebih mendalam tentang konteks dan output teks yang lebih bernuansa, menjadikannya sesuai untuk penciptaan kandungan yang canggih dan pemprosesan bahasa semulajadi yang terperinci.
• GEMMA 7B-IT : Membina keupayaan model 7B, 7B-IT dioptimumkan untuk aplikasi khusus IT. Ia menyediakan sokongan canggih untuk tugas-tugas seperti penjanaan kandungan teknikal dan bantuan kod kompleks, yang memenuhi pengguna yang memerlukan alat berprestasi tinggi untuk cabaran yang berkaitan dengan IT dan pengaturcaraan.

Kod Gemma

Model Gemma adalah versi khusus keluarga Gemma, yang direka khusus untuk membantu tugas pengaturcaraan. Mereka memberi tumpuan kepada penyempurnaan kod dan penjanaan kod, memberikan sokongan berharga dalam persekitaran di mana pengendalian kod yang cekap adalah penting. Model -model ini dioptimumkan untuk meningkatkan produktiviti dalam persekitaran pembangunan bersepadu (IDES) dan pembantu pengekodan.

Kod Gemma 2b :

• Kod Gemma 2B disesuaikan untuk tugas penjanaan kod berskala kecil. Ia sesuai untuk persekitaran di mana kerumitan coretan kod agak mudah diurus. Model ini menawarkan prestasi yang kukuh untuk keperluan pengekodan rutin, seperti menyelesaikan serpihan kod mudah atau menyediakan cadangan kod asas.

Code Gemma 7b dan 7b-it :

• Kod Gemma 7b : Model ini, yang lebih maju, sesuai untuk mengendalikan tugas pengekodan yang lebih kompleks. Ia menyediakan ciri penyelesaian kod yang canggih dan mampu menangani keperluan penjanaan kod yang rumit. Kapasiti peningkatan model 7B menjadikannya berkesan untuk lebih banyak senario pengekodan yang menuntut, menawarkan ketepatan yang lebih baik dan cadangan konteks yang menyedari.
• Kod Gemma 7b-It : Membina keupayaan model 7B, varian 7b-it dioptimumkan khusus untuk tugas pengaturcaraan yang berkaitan. Ia cemerlang dalam menjana dan melengkapkan kod dalam konteks projek IT dan teknologi yang berkaitan. Model ini menawarkan ciri -ciri canggih yang disesuaikan dengan persekitaran IT yang kompleks, tugas sokongan seperti bantuan kod terperinci dan penjanaan kandungan teknikal.

Gemma berulang

Model Gemma berulang memenuhi aplikasi yang menuntut penjanaan teks pantas dan cekap. Mereka menyampaikan latensi rendah dan prestasi berkelajuan tinggi, menjadikan mereka sesuai untuk senario di mana pemprosesan masa nyata adalah penting.

• Gemma 2B berulang menawarkan keupayaan yang mantap untuk tugas penjanaan teks yang dinamik. Senibina yang dioptimumkan memastikan tindak balas cepat dan kelewatan yang minimum, menjadikannya sesuai untuk aplikasi seperti chatbots masa nyata, penjanaan kandungan langsung, dan senario lain di mana output teks pesat adalah penting. Model ini mengendalikan permintaan volum tinggi dengan berkesan, menyediakan prestasi yang cekap dan boleh dipercayai.
• Gemma 2B-IT berulang membina keupayaan model 2B tetapi disesuaikan khusus untuk konteks teknologi maklumat. Ia cemerlang dalam menghasilkan dan memproses teks yang berkaitan dengan tugas IT dan kandungan dengan latensi yang rendah. Varian 2B-IT amat berguna untuk aplikasi yang difokuskan IT, seperti chatbots sokongan teknikal dan dokumentasi IT dinamik, di mana kedua-dua kelajuan dan kaitan khusus domain adalah penting.

Paligemma

Paligemma mewakili kemajuan yang ketara dalam keluarga Gemma sebagai model multimodal pertama. Model ini mengintegrasikan kedua -dua input visual dan tekstual, memberikan keupayaan serba boleh untuk mengendalikan pelbagai tugas multimodal.

Paligemma 2.9b :

Terdapat dalam arahan dan versi bercampur-campur di taman model Vertex, model ini cemerlang dalam memproses kedua-dua imej dan teks. Ia memberikan prestasi teratas dalam tugas multimodal seperti menjawab soalan visual, penangkapan imej, dan pengesanan imej. Dengan mengintegrasikan input imej dan teks, ia menghasilkan tindak balas teks terperinci berdasarkan data visual. Keupayaan ini menjadikannya sangat berkesan untuk aplikasi yang memerlukan pemahaman visual dan tekstual.

Gemma 2 dan alat yang berkaitan

Gemma 2 mewakili lonjakan yang ketara dalam evolusi model bahasa, menggabungkan prestasi lanjutan dengan ciri keselamatan dan ketelusan yang dipertingkatkan. Berikut adalah pandangan terperinci di Gemma 2 dan alat yang berkaitan:

Gemma 2

• Prestasi : Model 27b Gemma 2 cemerlang dalam kelas saiznya, memberikan prestasi cemerlang yang menyaingi model yang jauh lebih besar dalam skala. Ini menjadikannya alat yang berkuasa untuk pelbagai aplikasi, menawarkan alternatif yang kompetitif kepada model dua kali saiznya.
• 9b Gemma 2 : Varian ini terkenal dengan prestasi yang luar biasa, melampaui model lain seperti Llama 3 8b dan bersaing dengan model terbuka dalam kategorinya.
• 2B Gemma 2 : Dikenali dengan kebolehan perbualannya yang unggul, model 2B mengatasi model GPT-3.5 di Arena Chatbot, yang mewujudkan dirinya sebagai pilihan utama untuk perbualan AI.

Alat yang berkaitan

• Shieldgemma :
  • Fungsi : ShieldGemma mengkhususkan diri dalam model-model yang dinilai yang menilai dan memastikan keselamatan input prompt teks dan respons yang dihasilkan.
  • Tujuan : Ia menilai pematuhan dengan dasar keselamatan yang telah ditetapkan, menjadikannya alat penting untuk aplikasi di mana kesederhanaan kandungan dan keselamatan adalah penting.
• Skop Gemma :
  • Fungsi : Skop Gemma berfungsi sebagai alat penyelidikan yang bertujuan untuk menganalisis dan memahami kerja -kerja dalaman model AI generatif Gemma 2.
  • Tujuan : Ia memberikan gambaran tentang mekanisme dan tingkah laku model, menyokong penyelidik dan pemaju dalam menyempurnakan dan mengoptimumkan model.

Titik akses

• Google AI Studio : Platform yang menawarkan akses kepada pelbagai model dan alat AI, termasuk Gemma 2, untuk pembangunan dan percubaan.
• Kaggle : Platform komuniti sains dan mesin pembelajaran yang terkenal di mana model Gemma 2 tersedia untuk penyelidikan dan persaingan.
• Pakaian muka : Repositori yang popular untuk model pembelajaran mesin, termasuk Gemma 2, di mana pengguna boleh memuat turun dan menggunakan model ini.
• Vertex AI : Perkhidmatan Google Cloud yang menyediakan akses kepada Gemma 2 dan alat AI lain untuk penggunaan model dan pengurusan yang berskala.

Kemajuan Gemma 2 dalam prestasi, keselamatan, dan ketelusan, digabungkan dengan alat yang berkaitan, meletakkannya sebagai sumber yang serba boleh dan berkuasa untuk pelbagai aplikasi AI dan usaha penyelidikan.

Apa itu penalaan?

Penalaan halus adalah langkah penting dalam kitaran hayat pembelajaran mesin, terutamanya untuk model seperti model bahasa kecil (SLMS). Ia melibatkan menyesuaikan model pra-terlatih pada dataset khusus untuk meningkatkan prestasinya untuk tugas atau domain tertentu.

Penalaan halus dibina atas model pra-terlatih, yang telah mempelajari ciri-ciri umum dari dataset yang luas. Daripada melatih model dari awal, yang komputasi mahal dan memakan masa, penalaan halus menapis model ini untuk menjadikannya lebih sesuai untuk kes-kes penggunaan tertentu. Idea teras adalah untuk menyesuaikan pengetahuan sedia ada model untuk mengendalikan jenis data atau tugas tertentu yang lebih baik.

Sebab SLM yang baik

• Pengetahuan khusus domain : Model pra-terlatih mungkin umum, kurang pengetahuan khusus di kawasan khusus. Penalaan halus membolehkan model menggabungkan bahasa, terminologi, dan konteks khusus domain, menjadikannya lebih berkesan untuk aplikasi khusus, seperti chatbots perubatan atau analisis dokumen undang-undang.
• Meningkatkan konsistensi : Malah model berprestasi tinggi boleh mempamerkan kebolehubahan dalam output mereka. Penalaan halus membantu dalam menstabilkan tindak balas model, memastikan bahawa ia secara konsisten sejajar dengan output atau piawaian yang dikehendaki untuk aplikasi tertentu.
• Mengurangkan halusinasi : Model besar kadang -kadang menghasilkan respons yang tidak betul atau tidak relevan. Penalaan halus membantu mengurangkan isu-isu ini dengan menyempurnakan pemahaman model dan menjadikan outputnya lebih dipercayai dan relevan dengan konteks tertentu.
• Mengurangkan latensi dan kos : Model yang lebih kecil, atau SLM yang disesuaikan dengan tugas tertentu, boleh beroperasi dengan lebih cekap daripada model yang lebih besar, umum. Kecekapan ini diterjemahkan untuk mengurangkan kos pengiraan dan masa pemprosesan yang lebih cepat, menjadikannya lebih sesuai untuk aplikasi masa nyata dan persekitaran sensitif kos.

Proses penalaan halus

Penalaan halus adalah teknik penting dalam pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semulajadi yang menyesuaikan model pra-terlatih untuk melakukan lebih baik pada tugas atau dataset tertentu. Berikut adalah gambaran terperinci mengenai proses penalaan halus:

Langkah1: Memilih Model Pra-Terlatih yang betul

Langkah pertama dalam proses penalaan halus ialah memilih model pra-terlatih yang berfungsi sebagai asas. Model ini telah dilatih dalam dataset yang besar dan pelbagai, menangkap corak bahasa dan pengetahuan umum. Pilihan model bergantung kepada tugas di tangan dan seberapa baik latihan awal model sejajar dengan aplikasi yang dikehendaki. Sebagai contoh, jika anda bekerja pada chatbot perubatan, anda mungkin memilih model yang telah terlatih pada pelbagai teks tetapi kemudian disesuaikan dengan baik untuk konteks perubatan.

Langkah2: Pemilihan dan Penyediaan Data

Data memainkan peranan penting dalam penalaan halus. Dataset yang digunakan untuk penalaan halus harus relevan dengan tugas sasaran dan wakil domain atau aplikasi tertentu. Sebagai contoh, chatbot perubatan memerlukan dataset yang mengandungi dialog perubatan, pertanyaan pesakit, dan maklumat berkaitan dengan penjagaan kesihatan.

• Pembersihan Data : Bersih dan pra-proses data untuk menghapuskan sebarang kandungan yang tidak relevan atau bising yang boleh memberi kesan negatif terhadap proses penalaan halus.
• Mengimbangi dataset : Untuk mengelakkan terlalu banyak, pastikan dataset seimbang dan cukup pelbagai untuk mewakili pelbagai aspek tugas. Ini termasuk mempunyai contoh yang cukup untuk setiap kategori atau jenis input.

Langkah 3: HyperParameter Tuning

Penalaan halus melibatkan menyesuaikan beberapa hiperparameter untuk mengoptimumkan prestasi model:

• Kadar Pembelajaran : Kadar pembelajaran menentukan berapa banyak untuk menyesuaikan berat model dengan setiap lelaran. Kadar pembelajaran yang terlalu tinggi boleh menyebabkan model berkumpul terlalu cepat kepada penyelesaian suboptimal, sementara kadar yang terlalu rendah dapat melambatkan proses latihan.
• Saiz batch : Saiz batch merujuk kepada bilangan contoh latihan yang digunakan dalam satu lelaran. Saiz kumpulan yang lebih besar boleh mempercepatkan proses latihan tetapi mungkin memerlukan lebih banyak sumber pengiraan.
• Bilangan zaman : Epoch adalah satu lulus lengkap melalui keseluruhan dataset latihan. Bilangan zaman mempengaruhi berapa lama model dilatih. Terlalu sedikit zaman boleh mengakibatkan pemakaian, sementara terlalu banyak yang boleh menyebabkan overfitting.

Langkah 4: Latihan Model

Semasa fasa latihan, model ini terdedah kepada dataset penalaan halus. Proses latihan melibatkan penyesuaian berat model berdasarkan kesilapan antara output yang diramalkan dan label sebenar. Fasa ini adalah di mana model menyesuaikan pengetahuan umumnya kepada spesifik tugas penalaan halus.

• Fungsi kerugian : Fungsi kerugian mengukur seberapa baik ramalan model sepadan dengan nilai sebenar. Fungsi kerugian biasa termasuk entropi silang untuk tugas klasifikasi dan kesilapan kuadrat min bagi tugas regresi.
• Algoritma Pengoptimuman : Gunakan algoritma pengoptimuman, seperti ADAM atau SGD (keturunan kecerunan stokastik), untuk meminimumkan fungsi kerugian dengan mengemas kini berat model.

Langkah 5: Penilaian

Selepas penalaan, model dinilai untuk menilai prestasinya pada tugas sasaran. Ini melibatkan pengujian model pada dataset pengesahan berasingan untuk memastikan ia berfungsi dengan baik dan umum dengan berkesan kepada data baru yang tidak kelihatan.

• Metrik : Metrik penilaian berbeza -beza bergantung kepada tugas. Gunakan metrik seperti ketepatan, ketepatan, penarikan balik, dan skor F1 untuk tugas klasifikasi. Menggunakan skor BLEU atau langkah -langkah lain yang berkaitan untuk tugas -tugas penjanaan.

Langkah 6: Pelarasan penalaan halus

Berdasarkan hasil penilaian, pelarasan selanjutnya mungkin diperlukan. Ini termasuk pusingan tambahan penalaan halus dengan hiperparameter yang berbeza, menyesuaikan dataset latihan, atau menggabungkan teknik untuk mengendalikan overfitting atau underfitting.

Contoh: chatbot perubatan

Untuk chatbot perubatan, penalaan halus model bahasa pra-terlatih umum melibatkan latihan pada dataset dialog perubatan, yang memberi tumpuan kepada terminologi perubatan, corak interaksi pesakit, dan maklumat kesihatan yang relevan. Proses ini memastikan chatbot memahami konteks perubatan dan dapat memberikan respons khusus domain yang tepat.

Parameter-penalaan halus

Parameter-penalaan halus adalah pendekatan halus untuk menyesuaikan model bahasa pra-terlatih (LLMS) dengan overhead pengiraan dan sumber yang minimum. Kaedah ini memberi tumpuan kepada mengoptimumkan proses penalaan halus dengan mengurangkan jumlah parameter yang perlu dikemas kini, sehingga menjadikannya lebih efektif dan efisien. Berikut adalah pecahan proses penalaan halus parameter:

Langkah1: Pretraining

Perjalanan bermula dengan pretraining model bahasa pada korpus teks yang besar dan tidak berlabel. Fasa pretraining yang tidak diselia ini melengkapkan model dengan pemahaman yang luas tentang bahasa, membolehkannya berfungsi dengan baik pada pelbagai tugas umum. Semasa peringkat ini, model ini belajar dari sejumlah besar data, membangunkan kemahiran asas yang diperlukan untuk penalaan halus berikutnya.

Langkah 2A: Penalaan halus konvensional

Dalam penalaan halus tradisional, LLM pra-terlatih lebih terlatih pada dataset sasaran yang lebih kecil. Langkah ini melibatkan mengemas kini semua parameter model asal berdasarkan tugas atau domain tertentu. Walaupun pendekatan ini boleh membawa kepada model yang sangat khusus, ia sering berintensifkan sumber dan mahal, kerana ia memerlukan kuasa pengiraan yang signifikan untuk menyesuaikan sejumlah besar parameter.

Langkah 2b: Parameter-penalaan halus Parameter

Parameter-penalaan yang cekap menawarkan alternatif yang lebih diselaraskan dengan memberi tumpuan hanya pada subset parameter model. Dalam kaedah ini:

• Parameter model asal tetap dibekukan : parameter teras model pra-terlatih kekal tidak berubah. Pendekatan ini memanfaatkan pengetahuan yang sedia ada yang dikodkan dalam model asal semasa memelihara sumber.
• Penambahan parameter baru : Daripada mengemas kini keseluruhan model, teknik ini melibatkan menambah set yang lebih kecil parameter baru yang khusus disesuaikan untuk tugas penalaan halus.
• Parameter baru penalaan : Hanya parameter yang baru ditambah ini diselaraskan semasa proses penalaan halus. Ini menghasilkan kaedah yang lebih cekap sumber, kerana mengemas kini bilangan parameter yang lebih kecil kurang mahal.

Kaedah ini dengan ketara mengurangkan beban pengiraan dan kos kewangan yang berkaitan dengan penalaan halus, menjadikannya pilihan yang menarik untuk aplikasi dengan sumber yang terhad atau untuk tugas-tugas di mana hanya penyesuaian kecil diperlukan.

Bilakah menggunakan SLMS vs LLMS untuk kesimpulan?

Memutuskan antara model bahasa kecil (SLM) dan model bahasa yang besar (LLM) untuk kesimpulan bergantung kepada pelbagai faktor, termasuk keperluan prestasi, kekangan sumber, dan spesifik aplikasi. Berikut adalah pecahan terperinci untuk membantu menentukan model yang paling sesuai untuk keperluan anda:

Kerumitan tugas dan ketepatan

• SLMS : Sesuai untuk tugas yang memerlukan kecekapan dan ketepatan yang tinggi tetapi tidak melibatkan pemahaman bahasa yang kompleks atau sangat bernuansa. SLMS Excel dalam tugas-tugas tertentu yang jelas seperti pertanyaan khusus domain atau pemprosesan data rutin. Sebagai contoh, jika anda memerlukan model untuk mengendalikan tiket sokongan pelanggan dalam industri khusus, SLM dapat memberikan respons yang cepat dan tepat tanpa overhead pengiraan yang tidak perlu.
• LLMS : Terbaik sesuai untuk tugas yang melibatkan penjanaan bahasa yang kompleks, pemahaman yang bernuansa, atau penciptaan kandungan kreatif. LLM mempunyai keupayaan untuk mengendalikan pelbagai topik dan memberikan respons terperinci dan terperinci. Untuk tugas -tugas seperti menjana ringkasan penyelidikan yang komprehensif atau terlibat dalam AI perbualan yang canggih, LLMS menawarkan prestasi yang lebih baik kerana saiz model yang lebih besar dan latihan yang lebih luas.

Ketersediaan sumber

• SLMS : Gunakan SLMS apabila sumber pengiraan terhad. Saiznya yang lebih kecil diterjemahkan ke penggunaan memori yang lebih rendah dan masa pemprosesan yang lebih cepat, menjadikannya sesuai untuk persekitaran di mana kecekapan adalah kritikal. Sebagai contoh, menggunakan SLM pada peranti tepi atau platform mudah alih memastikan aplikasi itu tetap responsif dan cekap sumber.
• LLMS : Memilih LLMS apabila sumber -sumbernya cukup dan tugas itu membenarkan penggunaannya. Walaupun LLMS memerlukan kuasa dan ingatan pengiraan yang signifikan, mereka menawarkan prestasi yang lebih mantap untuk tugas -tugas yang rumit. Sebagai contoh, jika anda menjalankan analisis teks berskala besar atau sistem perbualan berbilang pusingan, LLM boleh memanfaatkan keupayaan mereka yang luas untuk memberikan output berkualiti tinggi.

Latensi dan kelajuan

• SLMS : Apabila latency rendah dan masa tindak balas yang cepat adalah penting, SLM adalah pilihan pilihan. Senibina yang diselaraskan mereka membolehkan kesimpulan yang cepat, menjadikannya sesuai untuk aplikasi masa nyata. Sebagai contoh, chatbots yang mengendalikan jumlah pertanyaan yang tinggi dalam manfaat masa nyata dari latensi rendah SLMS.
• LLMS : Walaupun LLMS mungkin mempunyai latensi yang lebih tinggi kerana saiz dan kerumitan mereka, mereka sesuai untuk aplikasi di mana masa tindak balas kurang kritikal berbanding kedalaman dan kualiti output. Untuk aplikasi seperti penjanaan kandungan yang mendalam atau analisis bahasa terperinci, manfaat menggunakan LLM melebihi masa tindak balas yang lebih perlahan.

Pertimbangan kos

• SLMS : Kos efektif untuk senario dengan kekangan bajet. Latihan dan penyebaran SLM biasanya lebih murah berbanding LLM. Mereka menyediakan penyelesaian yang cekap kos untuk tugas di mana tahap kuasa pengiraan yang tinggi tidak diperlukan.
• LLMS : Lebih mahal kerana saiz dan sumber pengiraan diperlukan. Walau bagaimanapun, mereka dibenarkan untuk tugas -tugas yang memerlukan pemahaman bahasa yang luas dan keupayaan generasi. Bagi aplikasi di mana kualiti output adalah yang paling utama dan belanjawan membolehkan, melabur dalam LLM boleh menghasilkan pulangan yang ketara.

Penempatan dan skalabiliti

• SLMS : Ideal untuk digunakan dalam persekitaran dengan sumber terhad, termasuk peranti tepi dan aplikasi mudah alih. Jejak mereka yang lebih kecil memastikan mereka dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam pelbagai platform dengan kuasa pemprosesan terhad.
• LLMS : Sesuai untuk penyebaran berskala besar di mana skalabiliti diperlukan. Mereka boleh mengendalikan jumlah data dan pertanyaan yang kompleks dengan cekap apabila sumber yang mencukupi tersedia. Sebagai contoh, aplikasi peringkat perusahaan yang memerlukan pemprosesan data yang luas dan throughput yang tinggi sangat sesuai untuk LLM.

Pertimbangan sebelum menggunakan SLM

Apabila bersiap untuk menggunakan model bahasa kecil (SLM), beberapa pertimbangan utama perlu diambil kira untuk memastikan integrasi dan operasi yang berjaya. Ini termasuk:

Kekangan sumber

• Kuasa Memori dan Pemprosesan : SLM direka untuk menjadi ringan, tetapi penting untuk menilai keupayaan memori dan pemprosesan persekitaran sasaran. Pastikan platform penempatan mempunyai sumber yang mencukupi untuk mengendalikan keperluan model, walaupun SLM kurang menuntut berbanding dengan model yang lebih besar.
• Penggunaan kuasa : Untuk peranti kelebihan, kecekapan kuasa adalah penting. Menilai penggunaan kuasa model untuk mengelakkan penggunaan tenaga yang berlebihan, yang boleh menjadi kebimbangan dalam persekitaran berkuasa bateri atau kuasa rendah.

Latensi dan prestasi

• Masa tindak balas : Oleh kerana SLM dioptimumkan untuk kesimpulan yang lebih cepat, sahkan bahawa persekitaran penempatan menyokong operasi latency rendah. Prestasi boleh berbeza-beza berdasarkan perkakasan, jadi menguji model dalam keadaan dunia nyata adalah penting untuk memastikan ia memenuhi jangkaan prestasi.
• Skalabiliti : Pertimbangkan skalabilitas penyelesaian penempatan. Pastikan sistem dapat mengendalikan beban yang berbeza -beza dan skala dengan cekap kerana bilangan pengguna atau permintaan meningkat.

Keserasian dan integrasi

• Keserasian Platform : Pastikan platform penempatan serasi dengan format model dan timbunan teknologi yang digunakan. Ini termasuk memeriksa keserasian dengan sistem operasi, persekitaran pengaturcaraan, dan sebarang perisian tambahan yang diperlukan untuk integrasi.
• Integrasi dengan sistem sedia ada : Menilai bagaimana SLM akan mengintegrasikan dengan aplikasi atau perkhidmatan sedia ada. Integrasi lancar adalah penting untuk memastikan bahawa model berfungsi dengan berkesan dalam seni bina sistem yang lebih luas.

Keselamatan dan privasi

• Keselamatan Data : Menilai langkah -langkah keselamatan untuk melindungi data sensitif yang diproses oleh SLM. Memastikan penyulitan data dan protokol komunikasi yang selamat digunakan untuk melindungi maklumat.
• Kebimbangan Privasi : Pertimbangkan bagaimana penempatan mengendalikan data pengguna dan mematuhi peraturan privasi. Pastikan bahawa penempatan mematuhi piawaian perlindungan data dan mengekalkan kerahsiaan pengguna.

Penyelenggaraan dan kemas kini

• Penyelenggaraan Model : Rancang untuk penyelenggaraan dan kemas kini SLM secara tetap. Ini termasuk pemantauan prestasi model, menangani isu -isu yang berpotensi, dan mengemas kini model yang diperlukan untuk menyesuaikan diri dengan perubahan data atau keperluan.
• Pengurusan Versi : Melaksanakan amalan kawalan dan pengurusan versi untuk mengendalikan kemas kini model dan memastikan peralihan yang lancar antara versi model yang berbeza.

MediaPipe dan WebAssembly untuk menggunakan SLMS pada peranti Edge

Ini adalah dua teknologi yang memudahkan penggunaan SLMS pada peranti tepi, masing -masing menawarkan kelebihan yang berbeza:

MediaPipe

• Prestasi masa nyata : MediaPipe direka untuk pemprosesan masa nyata, menjadikannya sesuai untuk menggunakan SLM yang memerlukan kesimpulan cepat pada peranti tepi. Ia menyediakan saluran paip yang cekap untuk memproses data dan mengintegrasikan pelbagai model pembelajaran mesin.
• Senibina Modular : Senibina modular MediaPipe membolehkan integrasi SLM mudah dengan komponen lain dan langkah -langkah pra -proses. Fleksibiliti ini membolehkan penciptaan penyelesaian tersuai yang disesuaikan dengan kes penggunaan tertentu.
• Sokongan Cross-Platform : MediaPipe menyokong pelbagai platform, termasuk persekitaran mudah alih dan web. Keupayaan merentas platform ini memastikan bahawa SLM boleh digunakan secara konsisten di pelbagai peranti dan sistem operasi.

WebAssembly

• Prestasi dan Portability : WebAssembly (WASM) menyediakan prestasi hampir asli dalam persekitaran web, menjadikannya sesuai untuk mengerahkan SLM yang perlu dijalankan dengan cekap dalam pelayar. Ia membolehkan pelaksanaan kod yang ditulis dalam bahasa seperti C dan karat dengan overhead yang minimum.
• Keselamatan dan Pengasingan : WebAssembly berjalan dalam persekitaran yang selamat, kotak pasir, yang meningkatkan keselamatan dan pengasingan penyebaran SLM. Ini amat penting apabila mengendalikan data sensitif atau mengintegrasikan dengan aplikasi web.
• Keserasian : WebAssembly serasi dengan pelayar moden dan boleh digunakan untuk menggunakan SLMS dalam pelbagai aplikasi berasaskan web. Keserasian yang luas ini memastikan bahawa SLM boleh diakses dengan mudah dan digunakan oleh pengguna di seluruh platform yang berbeza.

Bagaimana LLM dikerahkan hari ini?

Penggunaan model bahasa besar (LLMS) telah berkembang dengan ketara, menggunakan teknologi awan maju, microservices, dan rangka kerja integrasi untuk meningkatkan prestasi dan kebolehcapaian mereka. Pendekatan moden ini memastikan bahawa LLMs secara efektif diintegrasikan ke dalam pelbagai platform dan perkhidmatan, memberikan pengalaman pengguna yang lancar dan fungsi yang mantap.

Integrasi dengan platform komunikasi

Integrasi dengan platform komunikasi adalah aspek utama untuk menggunakan LLMS. Model -model ini tertanam ke dalam alat komunikasi yang digunakan secara meluas seperti Slack, Discord, dan Google Chat. Dengan mengintegrasikan dengan platform ini, LLM boleh berinteraksi secara langsung dengan pengguna melalui antara muka sembang yang biasa. Persediaan ini membolehkan LLMS memproses dan bertindak balas terhadap pertanyaan secara real-time, memanfaatkan pengetahuan terlatih mereka untuk menyampaikan jawapan yang relevan. Proses integrasi melibatkan mengkonfigurasi ruang nama berdasarkan sumber saluran atau nama bot, yang membantu dalam permintaan penghalaan kepada model dan sumber data yang sesuai.

Microservices berasaskan awan

Microservices berasaskan awan memainkan peranan penting dalam penggunaan LLMS. Platform seperti Google Cloud Run digunakan untuk menguruskan microservices yang mengendalikan pelbagai tugas seperti mesej input parsing, data pemprosesan, dan interfacing dengan LLM. Setiap perkhidmatan beroperasi melalui titik akhir tertentu seperti /perselisihan /mesej atau /kendur /mesej, memastikan data diseragamkan dan diproses dengan cekap. Pendekatan ini menyokong penyebaran berskala dan fleksibel, menampung saluran komunikasi yang berbeza dan kes penggunaan.

Pengurusan Data

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.

Limitations

• 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.

Kesimpulan

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.

Soalan yang sering ditanya

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.

Atas ialah kandungan terperinci Penalaan halus dan kesimpulan model bahasa kecil. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!