Содержание
Доступність і корисність SLM або малих мовних моделей значно зростає в той же час, коли LLM або великі мовні моделі активно розвиваються. У той час як LLMs продовжують домінувати в ландшафті AI, нове покоління моделей, SLMs, швидко розвивається. Ці менші й ефективніші моделі набувають популярності завдяки своїй універсальності, потенціалу революції в різних галузях і економічній ефективності.
Основні досягнення в мовних моделях
Великі мовні моделі (LLM), такі як ChatGPT, продемонстрували вражаючі можливості природної мови завдяки навчанню на обширних наборах онлайнових даних. Малі мовні моделі (SLM) націлені на надання тих самих функцій, але в компактній формі, яка також може працювати на смартфонах та інших пристроях без вимог постійного підключення до Інтернету.
Замість того щоб бути конкурентоспроможними, LLM і SLM можна розглядати як взаємодоповнюючі, їх можна сприймати як додаткові рішення, які адаптовані для кількох застосувань.
Порівняння великих мовних моделей (LLM) і малих мовних моделей (SLM)
LLM мають більші знання та кращі можливості, але їм потрібні потужні сервери та стабільне підключення до Інтернету. Хоча SLM можуть мати більше обмежень, вони можуть працювати локально на пристроях, потенційно покращуючи безпеку, швидкість і зручність використання в автономному режимі. Поточні SLM часто подають менш детальні відповіді порівняно з LLM, хоча це можна покращити з розвитком технології. Є певні SLMS, які надають додаткове підключення до Інтернету, щоб розширити горизонт своїх знань, коли це необхідно.
LLMs, як правило, мають широкий діапазон мовної мімікрії через величезні та вражаючі дані, які вони мають і можуть обговорювати, з іншого боку, SLMs зазвичай компактні та мають менше даних, на які вони можуть покладатися. LLM працюють на великих серверах, завдяки чому вони швидко реагують, тоді як SLM покладаються лише на пам’ять. Незважаючи на те, що LLM наразі є важливою темою, SLM також потрібно приділити увагу.