استفاده از مدل های زبانی در زندگی روزمره ما در حال افزایش است، از افزایش بهره وری در محیط کار گرفته تا کمک به تمرینات ورزشی در باشگاه، دارای برنامه های کاربردی متنوع هستند. با این حال، مانند بسیاری از فناوری ها، راه‌حلی جهانی که متناسب با همه سناریوها باشد وجود ندارد. به عنوان مثال، ما از امواج نور برای ارسال پیام یا گرم کردن غذا با وای فای استفاده نمی کنیم.
از آنجایی که مدل های زبانی به طور فزاینده‌ای در زندگی روزمره ما نفوذ می کنند، ما باید این فناوری را مطابق با نیازهای خاص خود تنظیم کنیم. این انطباق منجر به برجستگی روزافزون مدل های زبانی کوچک (SLM) شده است.
تاثیرات مدل زبانی بزرگ
مصرف انرژی، توهم و امنیت داده ها
مدل های زبانی بزرگ تأثیر قابل توجهی بر دنیای ما گذاشته اند، اما بدون چالش نیستند. آنها به طور قابل توجهی نیازمند منابع هستند و به توان محاسباتی و انرژی قابل توجهی نیاز دارند. برای نمونه، تخمین زده می شود که آموزش یک LLM (مدل زبانی بزرگ) منفرد تقریباً به اندازه 1000 خانوار آمریکایی برای یک سال تمام استفاده کند.
علاوه بر این، به دلیل آموزش آنها بر روی مجموعه داده های گسترده، مدل های زبانی بزرگ بیشتر مستعد “توهمات” هستند – با اطمینان پاسخ های نادرست را بر اساس شکاف های آموزشی ارائه می دهند.
همچنین نگرانی هایی در مورد امنیت و حفظ حریم خصوصی داده ها وجود دارد. شرکت ها ممکن است در استفاده از LLM های متعلق به شرکت های خصوصی از ترس دسترسی به داده های اختصاصی حساس خود تردید کنند.
ظهور مدل های زبان کوچک با هدف پرداختن به این مسائل، ارائه رویکردی مناسب‌تر و کارآمدتر برای استفاده از فناوری زبان است.
چرا باید از مدل زبانی کوچک استفاده کنیم؟
انرژی کمتر، مجموعه داده های آموزشی کوچکتر، توضیح پذیری، امنیت داده ها
مدل زبانی کوچک (SLM) که با هزینه های بسیار کمتر، نیازهای محاسباتی کمتر و نیازهای حافظه کاهش یافته کار می کند، کارایی خود را در محیط هایی که منابع محاسباتی کمیاب هستند نشان می دهد. آنها حتی می توانند در لبه ها مستقر شوند و با استفاده از قدرت تلفن همراه و سایر دستگاه های IoT، آنها را به راه حل انعطاف پذیرتری برای سناریوهای مختلف تبدیل کنند.
یکی از مزایای کلیدی مدل های زبانی کوچک معماری ساده تر و مجموعه داده های آموزشی کوچک تر آنهاست که آنها را نسبت به LLM ها قابل توضیح تر می کند. این توضیح پذیری برای شرکت هایی که باید نسبت به نتایج هوش مصنوعی خود پاسخگو باشند و برای محققانی که به دنبال درک موثرتر رفتار مدل هستند، بسیار مهم است.
مدل های زبانی کوچک به ویژه در رسیدگی به موارد استفاده خاص کار ماهر هستند. اندازه جمع و جور آنها امکان سفارشی سازی آسان تر از طریق داده های آموزشی و تنظیم دقیق برای رفع نیازهای خاص کاربر را فراهم می کند. آنها همچنین توانایی اجرای کل مدل را در فضای ابری یا به صورت پیش فرض در اختیار شرکت قرار می دهند که ناامنی حریم خصوصی داده ها را کاهش میدهد و به شرکت امکان میدهد کنترل بیشتری بر داده های مدل داشته باشد. این امر به ویژه برای صنایعی مانند مراقبت های بهداشتی که دارای محدودیت های انطباق شدید هستند، بسیار ضروری است.
با این حال، علیرغم مزایای آنها، مدل های زبانی کوچک با چالش هایی روبرو هستند. معماری کوچکتر و قابل توضیح آنها منجر به درک زمینه محدودتر در مقایسه با مدل های زبانی بزرگ می شود که ممکن است منجر به پاسخ های غیر دقیق تر شود. تحقیقات در حال انجام با هدف رسیدگی به این مسائل عملکردی است. در این بین، برای کاربران و شرکت ها ضروری است که کارایی بین SLM و LLM را بسنجند و تصمیم بگیرند که کدام مدل به بهترین وجه با نیازهای آنها مطابقت دارد.
اگر علاقه مند به بحث بیشتر در مورد مدل های زبانی و هوش مصنوعی هستید، میتوانید در مجله اینترنتی جستجو کرده و مقاله مورد علاقه خود را پیدا کنید.
