끊임없이 진화하는 도메인에서 인공지능(AI), 모델이 좋아하는 곳 GPT-3 오랫동안 지배적이었던 지금, 조용하지만 획기적인 변화가 일어나고 있습니다. 소규모 언어 모델(SLM)이 등장하고 있으며 더 큰 모델의 일반적인 설명에 도전하고 있습니다. GPT 3 및 유사 대형 언어 모델(LLM)같은 BERT, 양방향 컨텍스트 이해로 유명한 T-5, 텍스트 대 텍스트 접근 방식 XLNet자동 회귀 모델과 자동 인코딩 모델을 결합한 는 모두 자연 언어 처리 (NLP) 어형 변화표. 뛰어난 언어 능력에도 불구하고 이러한 모델은 높은 에너지 소비, 상당한 메모리 요구 사항 및 높은 계산 비용으로 인해 비용이 많이 듭니다.

최근 SLM의 등장으로 패러다임의 변화가 일어나고 있습니다. 경량 신경망, 더 적은 수의 매개변수, 간소화된 훈련 데이터를 특징으로 하는 이러한 모델은 기존의 서술 방식에 의문을 제기합니다.

대규모 제품과 달리 SLM은 컴퓨팅 성능을 덜 요구하므로 온프레미스 및 장치 내 배포에 적합합니다.. 이러한 모델은 효율성을 위해 축소되었으며, 언어 처리와 관련하여 작은 모델이 실제로 강력할 수 있음을 보여줍니다.

소규모 언어 모델의 진화와 기능

GPT-3와 같은 LLM의 기능과 적용을 조사해 보면 LLM이 맥락을 이해하고 일관된 텍스트를 생성하는 고유한 능력을 가지고 있음을 알 수 있습니다. 콘텐츠 생성, 코드 생성 및 언어 번역을 위한 이러한 도구의 유용성은 복잡한 문제를 해결하는 데 필수적인 구성 요소가 됩니다.

최근 GPT 4의 공개로 이 이야기의 새로운 차원이 나타났습니다. GPT-4는 1.76가지 모델에서 믿을 수 없을 만큼 3조 XNUMX억 개의 매개변수를 사용하여 언어 AI의 경계를 넓히고 이전 버전인 GPT XNUMX에서 크게 벗어났습니다. 더 크고 더 강력한 모델이 계속해서 추구될 새로운 언어 처리 시대의 무대입니다.

LLM의 기능을 인식하는 동시에 LLM이 부과하는 상당한 계산 리소스와 에너지 수요를 인정하는 것이 중요합니다. 복잡한 아키텍처와 방대한 매개변수를 갖춘 이러한 모델은 상당한 처리 능력을 필요로 하며, 높은 에너지 소비로 인해 환경 문제를 야기합니다.

반면, 계산 효율성의 개념은 리소스 집약적인 LLM과 달리 SLM에 의해 재정의됩니다. 그들은 상당히 낮은 비용으로 운영되어 효율성이 입증되었습니다. 컴퓨팅 리소스가 제한되어 있고 다양한 환경에 배포할 수 있는 기회가 제공되는 상황에서는 이러한 효율성이 특히 중요합니다.

비용 효율성 외에도 SLM은 신속한 추론 기능이 뛰어납니다. 간소화된 아키텍처를 통해 빠른 처리가 가능하므로 빠른 의사 결정이 필요한 실시간 애플리케이션에 매우 적합합니다. 이러한 대응력으로 인해 민첩성이 가장 중요한 환경에서 강력한 경쟁자로 자리매김하게 되었습니다.

SLM의 성공 사례는 영향력을 더욱 강화합니다. 예를 들어, 디스틸버트BERT의 축소판인 는 성능을 유지하면서 지식을 압축하는 능력을 보여줍니다. 한편, 마이크로소프트의 DeBERTa와 TinyBERT는 SLM이 수학적 추론부터 언어 이해에 이르기까지 다양한 분야에서 탁월한 성과를 낼 수 있음을 입증합니다. 오르카 2최근 Meta의 Llama 2를 미세 조정하여 개발된 는 SLM 제품군에 추가된 또 다른 독특한 제품입니다. 비슷하게, OpenAI 축소 버전인 GPT-Neo 및 GPT-J는 언어 생성 기능이 더 작은 규모로 발전하여 지속 가능하고 접근 가능한 솔루션을 제공할 수 있음을 강조합니다.

SLM의 성장을 목격하면서 SLM이 계산 비용 절감과 추론 시간 단축 이상의 기능을 제공한다는 것이 분명해졌습니다. 실제로 이는 패러다임 전환을 나타내며, 컴팩트한 형태에서도 정확성과 효율성이 향상될 수 있음을 보여줍니다. 작지만 강력한 모델의 출현은 SLM의 기능이 내러티브를 형성하는 AI의 새로운 시대를 의미합니다.

애플리케이션 및 BSLM의 획기적인 발전

공식적으로 설명하면 SLM은 가볍습니다. 생성형 AI LLM에 비해 계산 능력과 메모리가 덜 필요한 모델입니다. 상대적으로 작은 데이터 세트로 훈련할 수 있고, 더 설명하기 쉬운 단순한 아키텍처를 특징으로 하며, 크기가 작아 모바일 장치에 배포할 수 있습니다.

최근 연구에 따르면 SLM은 LLM과 비교하여 특정 작업에서 경쟁력이 있거나 더 우수한 성능을 달성하도록 미세 조정될 수 있음이 입증되었습니다. 특히, 최적화 기술, 지식 증류 및 아키텍처 혁신 SLM의 성공적인 활용에 기여해 왔습니다.

SLM은 챗봇, 질의응답 시스템, 언어 번역 등 다양한 분야에 적용됩니다. SLM은 클라우드가 아닌 장치에서 데이터를 처리하는 엣지 컴퓨팅에도 적합합니다. 이는 SLM이 LLM에 비해 컴퓨팅 성능과 메모리가 덜 필요하므로 모바일 장치 및 기타 리소스가 제한된 환경에 배포하는 데 더 적합하기 때문입니다.

마찬가지로 SLM은 성능과 효율성을 향상시키기 위해 다양한 산업 및 프로젝트에서 활용되었습니다. 예를 들어 의료 부문에서는 의료 진단 및 치료 권장 사항의 정확성을 높이기 위해 SLM이 구현되었습니다.

또한 금융 업계에서는 사기 행위를 탐지하고 위험 관리를 개선하기 위해 SLM을 적용했습니다. 또한, 교통 부문에서는 이를 활용하여 교통 흐름을 최적화하고 혼잡을 줄입니다. 이는 SLM이 다양한 산업 및 프로젝트에서 성능과 효율성을 어떻게 향상시키는지를 보여주는 몇 가지 예일 뿐입니다.

도전과 노력

SLM에는 제한된 컨텍스트 이해 및 더 적은 수의 매개변수를 포함하여 몇 가지 잠재적인 문제가 있습니다. 이러한 제한으로 인해 더 큰 모델에 비해 응답의 정확성과 미묘한 차이가 발생할 수 있습니다. 그러나 이러한 문제를 해결하기 위해 지속적인 연구가 수행되고 있습니다. 예를 들어, 연구자들은 보다 다양한 데이터 세트를 활용하고 더 많은 컨텍스트를 모델에 통합하여 SLM 교육을 향상시키는 기술을 탐색하고 있습니다.

다른 방법에는 전이 학습을 활용하여 기존 지식을 활용하고 특정 작업에 대한 모델을 미세 조정하는 것이 포함됩니다. 또한 변환기 네트워크 및 주의 메커니즘과 같은 아키텍처 혁신을 통해 SLM의 성능이 향상되었습니다.

또한, 현재 AI 커뮤니티 내에서 소규모 모델의 효율성을 높이기 위한 협업 노력이 진행되고 있습니다. 예를 들어, Hugging Face 팀은 사전 훈련된 다양한 SLM과 이러한 모델을 미세 조정하고 배포하기 위한 도구를 제공하는 Transformers라는 플랫폼을 개발했습니다.

마찬가지로 Google은 SLM 개발 및 배포를 위한 다양한 리소스와 도구를 제공하는 TensorFlow라는 플랫폼을 만들었습니다. 이러한 플랫폼은 연구원과 개발자 간의 협업과 지식 공유를 촉진하여 SLM의 발전과 구현을 가속화합니다.

히프 라인

결론적으로, SLM은 AI 분야에서 중요한 발전을 나타냅니다. 효율성과 다양성을 제공하여 LLM의 지배력에 도전합니다. 이러한 모델은 비용 절감과 간소화된 아키텍처를 통해 계산 표준을 재정의하여 크기가 숙련도를 결정하는 유일한 요소가 아님을 입증합니다. 제한된 상황 이해와 같은 과제가 지속되고 있음에도 불구하고 지속적인 연구와 협력 노력을 통해 SLM의 성능이 지속적으로 향상되고 있습니다.