Содержание
Доступность и полезность SLM или моделей малого языка значительно возрастают в то время, когда LLM или модели большого языка активно развиваются. В то время как LLM продолжают доминировать в сфере искусственного интеллекта, быстро растет новое поколение моделей — SLM. Эти меньшие по размеру и более эффективные модели набирают популярность благодаря своей универсальности, потенциалу совершить революцию в различных отраслях и экономической эффективности.
Основные достижения в языковых моделях
Большие языковые модели (LLM), такие как ChatGPT, продемонстрировали впечатляющие возможности естественного языка благодаря обучению на обширных наборах онлайн-данных. Меньшие языковые модели (SLM) призваны предоставлять те же функции, но в компактной форме, которая также может работать на смартфонах и других устройствах без необходимости постоянного подключения к Интернету.
Вместо того, чтобы быть конкурентоспособными, LLM и SLM можно рассматривать как взаимодополняющие друг друга, их можно рассматривать как взаимодополняющие решения, адаптированные для нескольких приложений.
Сравнение моделей большого языка (LLM) и моделей малого языка (SLM)
LLM обладают более обширными знаниями и лучшими возможностями, но им требуются надежные серверы и стабильное подключение к Интернету. Хотя у SLM может быть больше ограничений, они могут работать локально на устройствах, что потенциально повышает безопасность, скорость и удобство использования в автономном режиме. Текущие SLM часто предоставляют менее подробные ответы по сравнению с LLM, хотя их можно улучшить по мере развития технологий. Существуют определенные SLMS, которые обеспечивают дополнительное подключение к Интернету для расширения кругозора своих знаний, когда это необходимо.
LLM, как правило, имеют широкий спектр языковой мимикрии из-за обширных и впечатляющих данных, которые они имеют и могут обсуждать, с другой стороны, SLM, как правило, компактны и имеют меньше данных, на которые они могут положиться. LLM работают на больших серверах, что позволяет им быстро реагировать, тогда как SLM полагаются только на память. Хотя LLM в настоящее время является важной темой, необходимо также уделять внимание SLM.