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小型語言模型:AI領(lǐng)域的新熱點

信息來源:科技日報 發(fā)布日期:2024-12-18

  多年來,谷歌等科技巨頭和OpenAI等初創(chuàng)公司,一直在不遺余力地利用海量在線數(shù)據(jù),打造更大、更昂貴的人工智能(AI)模型。這些大型語言模型(LLM)被廣泛應用于ChatGPT等聊天機器人中,幫助用戶處理各種各樣的任務,從編寫代碼、規(guī)劃行程,到創(chuàng)作詩歌等。

  自ChatGPT面世以來,AI模型便在變大、變強之路上“狂奔”。但喧囂過后,科技公司也越來越關(guān)注更小、更精簡的小型語言模型(SLM)。他們認為,這些小巧玲瓏的模型不僅“術(shù)業(yè)有專攻”,而且部署成本更低廉、更節(jié)能。

  未來,這些規(guī)模不一的AI模型將協(xié)同工作,成為人類的左膀右臂。

小型語言模型在簡單的專業(yè)領(lǐng)域可能更有優(yōu)勢。

  小型模型獨具優(yōu)勢

  隨著AI技術(shù)突飛猛進,AI模型的“塊頭”與日俱增。ChatGPT的締造者OpenAI去年夸耀稱,其GPT-4模型擁有約2萬億個參數(shù)。參數(shù)表示AI模型的大小,一般參數(shù)越多,AI模型的能力越強,龐大的參數(shù)量使GPT-4成為迄今最強大的AI模型之一,能回答從天體物理學到動物學等多領(lǐng)域包羅萬象的問題。

  但是,如果某家公司只想借助AI模型解決特定領(lǐng)域(如醫(yī)學)的問題,或者一家廣告公司只需一款AI模型來分析消費者行為,以便他們更精準地推送廣告,GPT-4這類模型就有點“大材小用”了,SLM反而更能滿足用戶們的要求。

  美國《福布斯》雙周刊網(wǎng)站在11月的報道中,將SLM稱為AI領(lǐng)域的“下一個大事件”。

  微軟公司生成式AI副總裁塞巴斯蒂安·布貝克表示,雖然SLM的參數(shù)量目前并沒有統(tǒng)一標準,但大約在3億到40億個之間,小巧到可以安裝在智能手機上。

  專家聲稱,SLM更勝任簡單的任務,如總結(jié)和索引文檔、搜索內(nèi)部數(shù)據(jù)庫等。

  法國初創(chuàng)公司LightOn的負責人勞倫特·都德認為,與LLM相比,SLM擁有諸多優(yōu)勢:首先,這些模型的反應速度更快,能同時響應更多查詢,回復更多用戶;其次,SLM部署成本更低,能源消耗也更少。

  都德解釋道,目前很多LLM需要大量服務器來進行訓練,然后處理查詢。這些服務器由尖端芯片組成,需要大量電力來運行,并進行冷卻。而訓練SLM所需芯片更少,運行耗費的能源也更少,這使其更便宜、更節(jié)能。

  SLM還可直接安裝在設備上,在不依賴數(shù)據(jù)中心的情況下運行,這能進一步確保數(shù)據(jù)的安全性?!陡2妓埂繁硎?,SLM能以最少的計算資源執(zhí)行各種任務,使其成為移動設備、邊緣設備等的理想選擇。

  AI模型掀起“極簡風”

  谷歌、微軟、元宇宙平臺公司以及OpenAI等公司聞風而動,推出了各種SLM。

  去年12月底,微軟公司正式發(fā)布了只有27億個參數(shù)的語言模型Phi-2。微軟研究院在其X平臺官方賬號上表示,Phi-2的性能優(yōu)于現(xiàn)有其他SLM,且能在筆記本電腦或移動設備上運行。今年4月,微軟又推出了只有38億個參數(shù)的Phi-3系列模型。

  今年8月,微軟公司再接再厲,推出了最新的Phi-3.5-mini-instruct。這款SLM為高效、先進的自然語言處理任務量身打造。9月,英偉達公司開源了Nemotron-Mini-4B-Instruct。該公司表示,這款SLM特別適合邊緣計算和設備端的應用。報道稱,這兩款SLM在計算資源使用和功能表現(xiàn)之間實現(xiàn)了良好平衡。在某些方面,其性能甚至可媲美LLM。

  OpenAI也不甘示弱。今年7月,OpenAI公司發(fā)布了GPT-4o mini,稱其是該公司最智能和最實惠的SLM。

  此外,亞馬遜公司還允許在其云平臺上使用各種規(guī)模的AI模型。

  其他公司也紛紛開發(fā)更適合自身需求的SLM。例如,美國制藥巨頭默克公司正與波士頓咨詢集團(BCG)合作開發(fā)一款SLM,旨在探究某些疾病對基因的影響。這將是一款參數(shù)介于幾億到幾十億之間的AI模型。

  大小模型作用互補

  雖然SLM在效率等方面具有獨特優(yōu)勢,但LLM在解決復雜問題、提供更廣泛的數(shù)據(jù)訪問方面仍然具有極大優(yōu)勢。

  展望未來,LLM和SLM兩種模型將“是朋友而非對手”,它們之間的協(xié)作交流將成為主流趨勢。

  當遇到用戶提出的某個問題時,一款SLM會“一馬當先”,理解這個問題,再根據(jù)問題的復雜性,將相關(guān)信息發(fā)送給幾個大小不一的AI模型。這些模型“群策群力”“并肩攜手”為用戶解決難題。

  目前市面上的AI模型要么太大、太貴,要么處理速度太慢。兩者合作,或是最佳解決方案。

(記者 劉 霞)

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