Microsoft представила свою нову малу мовну модель, здатну працювати безпосередньо на комп’ютері користувача. Про це розповіли дослідники University of Technology Sydney, пише Kreschatic.
Мовні моделі стають дедалі важливішими у світі штучного інтелекту. Якщо великі моделі, як-от ChatGPT чи Gemini, здатні на все — від написання віршів до аналізу коду, — то малі моделі спеціалізуються на конкретних завданнях, залишаючись швидшими, дешевшими та доступнішими.
Що таке мовна модель
Мовні моделі можна уявити як потужні системи розпізнавання шаблонів, які «вивчили» мову через аналіз мільярдів текстів. Вони здатні розуміти питання, писати тексти, перекладати мови чи навіть підтримувати діалог.
Основна різниця між великими й малими моделями полягає у масштабі, потужності та потребі в ресурсах. Великі моделі містять мільярди параметрів і здатні виконувати складні завдання, тоді як малі мають від кількох мільйонів до десятків мільйонів параметрів, що робить їх ефективними в конкретних сферах.
«Малі мовні моделі — це спеціалізовані інструменти у великій скрині ШІ, кожен з яких виконує свою роботу максимально точно», — зазначають автори дослідження.
Сила великих моделей
Великі мовні моделі (LLM) — це вершина сучасного штучного інтелекту. Вони можуть вести діалог, аналізувати складні тексти, перекладати, писати художні твори й навіть допомагати в наукових дослідженнях.
Їхня головна перевага — універсальність. Такі моделі легко перемикаються між різними темами й розуміють контекст, що робить їх корисними для компаній, які потребують універсального помічника. Але є й зворотний бік — LLM потребують потужних серверів і високих фінансових витрат.
«LLM — це як велика майстерня: вони здатні виконати майже будь-яке завдання, але коштують дорого», — йдеться у статті.
Коли менше — це більше
Малі мовні моделі (SLM) оптимальні там, де важливі швидкість і економічність. Їх можна використовувати у застосунках для перевірки граматики, перекладу чи рекомендацій. Такі моделі не вимагають підключення до хмарних серверів і можуть працювати навіть офлайн.
SLM легко навчати під конкретну мету — наприклад, для бібліотеки, щоб підбирати книги за жанрами, або для медичного центру, щоб планувати візити пацієнтів. Саме тому SLM стають основою для локальних і недорогих технологій.
«Малі моделі швидші, ніж великі, і можуть відповідати за мить — у додатках це критично», — пояснюють дослідники.
Кому яка модель потрібна
Вибір між LLM і SLM нагадує вибір між спортивним авто та компактним міським автомобілем — усе залежить від мети. Бізнес може комбінувати обидва підходи: великі моделі — для аналітики та стратегій, а малі — для щоденних задач.
SLM ідеальні для шкіл, некомерційних організацій і стартапів, яким потрібні швидкі рішення без великих витрат. Натомість LLM виправдовують свою ціну там, де необхідне складне мислення й розуміння контексту — у науці, праві чи журналістиці.
«Вибір між моделями не про те, яка краща, а про те, яка підходить саме вам», — резюмують автори University of Technology Sydney.
Нагадаємо, раніше ми писали про те, як експерти пояснили, чому штучний інтелект може спричинити економічну кризу.
