Как бизнес может использовать малую языковую модель (SLM) 🤏
Подобно LLM, таким как GPT-4, который поддерживает ChatGPT OpenAI, SLM способны понимать и генерировать естественный язык – и построены с использованием упрощенных версий искусственных нейронных сетей, найденных в LLM.
Что такое малые языковые модели (SLMs)?
- Определение: SLMs — это упрощенные версии больших языковых моделей (LLMs), которые способны понимать и генерировать естественный язык, но оптимизированы для выполнения конкретных задач.
- Параметры: В отличие от LLMs, которые могут содержать более 175 миллиардов параметров, SLMs имеют от десятков миллионов до 30 миллиардов параметров, что делает их более быстрыми и эффективными.
- Примеры SLMs: Mistral, Phi-4, TinyStories.
Преимущества SLMs для бизнеса
Фокусный подход SLMs не только повышает точность, но и устраняет опасения по поводу конфиденциальности и контроля данных. Использование SLMs позволяет компаниям лучше управлять своими данными и смягчать потенциальные проблемы с авторскими правами, которые могут возникнуть при использовании LLMS.
В декабре 2024 года Microsoft выпустила последнюю SLM в своем семействе Phi, Phi-4, которая, по ее словам, “превосходит сопоставимые и более крупные модели в рассуждениях, связанных с математикой”, а также способна выполнять обычную языковую обработку.
- Быстрое обучение и отклик: Меньшее количество параметров позволяет быстрее обучать модели и получать более быстрые ответы в реальном времени.
- Снижение энергопотребления: Компактная архитектура SLMs требует меньше энергии, что делает их более экологичными.
- Экономическая эффективность: Меньшие вычислительные требования приводят к снижению операционных затрат.
- Улучшенная производительность в узкоспециализированных задачах: SLMs могут быть адаптированы для конкретных приложений, что повышает точность в узких областях.
- Совместимость с периферийными устройствами: Их компактный размер позволяет развертывать SLMs на устройствах с ограниченными ресурсами.
Нивелирование языкового разрыва в ИИ
SLMs могут помочь преодолеть языковой разрыв в ИИ, так как большинство ИИ-чатботов обучены только на 100 из более чем 7000 языков. SLMs могут быть настроены на конкретные языки или диалекты, что способствует созданию более инклюзивных ИИ-систем.
Ограничения SLMs
- Ограниченная способность к сложному языку: SLMs могут испытывать трудности с пониманием нюансов языка и контекстуальными тонкостями.
- Сниженная точность на сложных задачах: Для многослойного рассуждения или сложных паттернов данных SLMs могут не достигать точности больших моделей.
- Узкий охват: SLMs обычно обучаются на меньших специализированных наборах данных, что ограничивает их гибкость и общие знания.
Заключение
Растущая популярность SLMs сигнализирует о значительном сдвиге в стратегиях ИИ для предприятий. Организации переходят от экспериментальных подходов к более целенаправленным и экономически эффективным внедрениям, что может изменить способ работы бизнеса в будущем.
Подробнее про SLM можно прочитать в статье на WEF
Большей кейсов и главного про ИИ для бизнеса в моем тг-канале 😎
Планирую сделать краткий обзор популярных SLM, если интересно, ставьте реакцию или комментарий.
Да, SLM идеально подходят для бизнеса. В частности для создания специализированных чат-ботов, отвечающих на вопросы клиентов в конкретной области. Они могут анализировать отзывы клиентов, определяя тональность. А это в свою очередь позволяет быстро реагировать на негативные отзывы.
Спасибо за комментарий. Да, понятный вариант применения.