ປັນຍາປະດິດ
ຜົນກະທົບທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຕົວແບບພາສາຂະຫນາດນ້ອຍ
ການປະກົດຕົວຂອງຕົວແບບພາສາຂະຫນາດນ້ອຍ
ໃນໂລກທີ່ພັດທະນາຢ່າງໄວວາຂອງປັນຍາປະດິດ, ຂະຫນາດຂອງຕົວແບບພາສາມັກຈະມີຄວາມຄ້າຍຄືກັນກັບຄວາມສາມາດຂອງມັນ. ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດໃຫຍ່ (LLMs) ເຊັ່ນ GPT-4 ໄດ້ຄອບງໍາພູມສັນຖານ AI, ສະແດງໃຫ້ເຫັນຄວາມສາມາດທີ່ໂດດເດັ່ນໃນຄວາມເຂົ້າໃຈພາສາທໍາມະຊາດແລະການຜະລິດ. ເຖິງຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການປ່ຽນແປງທີ່ລະອຽດອ່ອນແຕ່ສຳຄັນພວມດຳເນີນຢູ່. ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ, ເມື່ອຖືກປົກຄຸມໂດຍຄູ່ຮ່ວມງານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງພວກເຂົາ, ກໍາລັງກາຍເປັນເຄື່ອງມືທີ່ມີທ່າແຮງໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ AI ຕ່າງໆ. ການປ່ຽນແປງນີ້ເປັນຈຸດສໍາຄັນໃນການພັດທະນາ AI, ທ້າທາຍແນວຄິດທີ່ຖືມາດົນນານວ່າໃຫຍ່ກວ່າແມ່ນດີກວ່າສະເຫມີ.
ການວິວັດທະນາການ ແລະຂໍ້ຈຳກັດຂອງຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່
ການພັດທະນາລະບົບ AI ທີ່ສາມາດເຂົ້າໃຈ ແລະສ້າງພາສາທີ່ຄ້າຍຄືກັບມະນຸດໄດ້ເນັ້ນໃສ່ LLMs ຕົ້ນຕໍ. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ດີເລີດໃນຂົງເຂດຕ່າງໆເຊັ່ນ: ການແປ, ການສະຫຼຸບ, ແລະການຕອບຄໍາຖາມ, ມັກຈະປະຕິບັດໄດ້ດີກວ່າແບບຈໍາລອງທີ່ນ້ອຍກວ່າກ່ອນຫນ້ານີ້. ຢ່າງໃດກໍ່ຕາມ, ຄວາມສໍາເລັດຂອງ LLMs ມາໃນລາຄາ. ການບໍລິໂພກພະລັງງານສູງຂອງພວກເຂົາ, ຄວາມຕ້ອງການຄວາມຈໍາຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນຄອມພິວເຕີ້ຫຼາຍເຮັດໃຫ້ຄວາມກັງວົນ. ສິ່ງທ້າທາຍເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນປະສົມປະສານໂດຍຈັງຫວະທີ່ຊັກຊ້າຂອງນະວັດຕະກໍາ GPU ທຽບກັບຂະຫນາດທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້, ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງເພດານທີ່ເປັນໄປໄດ້ສໍາລັບການຂະຫຍາຍ.
ນັກຄົ້ນຄວ້າກໍາລັງຫັນຄວາມສົນໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າຫຼາຍຂຶ້ນຕໍ່ກັບແບບຈໍາລອງພາສາທີ່ນ້ອຍກວ່າ, ເຊິ່ງສະເຫນີທາງເລືອກທີ່ມີປະສິດທິພາບແລະຫລາກຫລາຍໃນບາງສະຖານະການ. ຕົວຢ່າງ, ການສຶກສາໂດຍ Turc et al. (2019) ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຄວາມຮູ້ທີ່ກັ່ນຈາກ LLMs ເຂົ້າໄປໃນແບບຈໍາລອງຂະຫນາດນ້ອຍເຮັດໃຫ້ປະສິດທິພາບທີ່ຄ້າຍຄືກັນກັບຄວາມຕ້ອງການຄອມພິວເຕີຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການນໍາໃຊ້ເຕັກນິກເຊັ່ນ: ການໂອນຍ້າຍການຮຽນຮູ້ໄດ້ເຮັດໃຫ້ຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດປັບຕົວເຂົ້າກັບວຽກງານສະເພາະ, ບັນລຸຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສົມທຽບຫຼືດີກວ່າໃນຂົງເຂດຕ່າງໆເຊັ່ນການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກແລະການແປພາສາ.
ຄວາມກ້າວຫນ້າທີ່ຜ່ານມາໄດ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນທ່າແຮງຂອງຕົວແບບຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ. Chinchilla ຂອງ DeepMind, Meta ຂອງ LLaMa ແບບຈໍາລອງ, Alpaca ຂອງ Stanford, ແລະຊຸດ StableLM ຂອງ Stability AI ແມ່ນຕົວຢ່າງທີ່ໂດດເດັ່ນ. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້, ເຖິງວ່າຈະມີຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ, ຄູ່ແຂ່ງຫຼືແມ້ກະທັ້ງຫຼາຍກວ່າການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບຂະຫນາດໃຫຍ່ເຊັ່ນ GPT-3.5 ໃນບາງວຽກງານ. ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ຮູບແບບ Alpaca, ເມື່ອປັບລະອຽດກ່ຽວກັບການຕອບຄໍາຖາມ GPT-3.5, ກົງກັບປະສິດທິພາບຂອງມັນໃນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທີ່ຫຼຸດລົງຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ການພັດທະນາດັ່ງກ່າວຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າປະສິດທິພາບແລະປະສິດຕິຜົນຂອງຕົວແບບຂະຫນາດນ້ອຍແມ່ນໄດ້ຮັບພື້ນຖານໃນເວທີ AI.
ຄວາມກ້າວຫນ້າທາງດ້ານເຕັກໂນໂລຢີແລະຜົນສະທ້ອນຂອງພວກເຂົາ
ເຕັກນິກທີ່ພົ້ນເດັ່ນຂື້ນໃນການພັດທະນາຕົວແບບພາສາຂະຫນາດນ້ອຍ
ການຄົ້ນຄວ້າທີ່ຜ່ານມາໄດ້ຍົກໃຫ້ເຫັນເຕັກນິກການປະດິດສ້າງຈໍານວນຫນຶ່ງທີ່ເສີມຂະຫຍາຍປະສິດທິພາບຂອງຮູບແບບພາສາຂະຫນາດນ້ອຍ. ວິທີການ UL2R ແລະ Flan ຂອງ Google ແມ່ນຕົວຢ່າງທີ່ສໍາຄັນ. UL2R, ຫຼື "ການສ້ອມແປງທີ່ມີນ້ໍາຫນັກເບົາພິເສດ 2," ແນະນໍາຈຸດປະສົງຂອງເຄື່ອງປະສົມຂອງ denoisers ໃນການສືບຕໍ່ການຝຶກອົບຮົມກ່ອນ, ປັບປຸງການປະຕິບັດຂອງຕົວແບບໃນທົ່ວວຽກງານຕ່າງໆ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, Flan ກ່ຽວຂ້ອງກັບແບບຈໍາລອງການປັບໄຫມໃນຫຼາຍຫນ້າວຽກທີ່ລະບຸໄວ້ເປັນຄໍາແນະນໍາ, ເສີມຂະຫຍາຍທັງປະສິດທິພາບແລະການນໍາໃຊ້.
ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ເອກະສານໂດຍ Yao Fu et al. ໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຕົວແບບຂະຫນາດນ້ອຍສາມາດດີເລີດໃນວຽກງານສະເພາະເຊັ່ນ: ການໃຫ້ເຫດຜົນທາງຄະນິດສາດເມື່ອໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມຢ່າງເຫມາະສົມແລະຖືກປັບ. ການຄົ້ນພົບເຫຼົ່ານີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນທ່າແຮງຂອງຕົວແບບຂະຫນາດນ້ອຍໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກພິເສດ, ທ້າທາຍຄວາມສາມາດທົ່ວໄປຂອງຕົວແບບຂະຫນາດໃຫຍ່.
ຄວາມສໍາຄັນຂອງການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບ
ການນໍາໃຊ້ຂໍ້ມູນທີ່ມີປະສິດທິພາບໄດ້ກາຍເປັນຫົວຂໍ້ທີ່ສໍາຄັນໃນຂົງເຂດຂອງຕົວແບບພາສາຂະຫນາດນ້ອຍ. ເຈ້ຍ “ແບບຈໍາລອງພາສາຂະຫນາດນ້ອຍກໍ່ແມ່ນຜູ້ຮຽນຍິງຈໍານວນຫນ້ອຍ” ໂດຍ Timo Schick et al. ສະເໜີເຕັກນິກການໃສ່ໜ້າກາກພິເສດລວມກັບຊຸດຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ສົມດຸນກັນເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຂອງຕົວແບບນ້ອຍກວ່າ. ຍຸດທະສາດດັ່ງກ່າວຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການເນັ້ນຫນັກໃສ່ການຂະຫຍາຍຕົວຂອງວິທີການປະດິດສ້າງເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບສູງສຸດຂອງຮູບແບບພາສາຂະຫນາດນ້ອຍ.
ຂໍ້ໄດ້ປຽບຂອງຕົວແບບພາສາຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ
ການອຸທອນຂອງແບບຈໍາລອງພາສາທີ່ນ້ອຍກວ່າແມ່ນຢູ່ໃນປະສິດທິພາບແລະຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຂອງມັນ. ພວກເຂົາເຈົ້າສະຫນອງການຝຶກອົບຮົມໄວຂຶ້ນແລະເວລາ inference, ຫຼຸດຜ່ອນການປ່ອຍອາຍຄາບອນແລະຮອຍຕີນນ້ໍາ, ແລະແມ່ນເຫມາະສົມຫຼາຍສໍາລັບການນໍາໃຊ້ໃນອຸປະກອນຈໍາກັດຊັບພະຍາກອນເຊັ່ນ: ໂທລະສັບມືຖື. ການປັບຕົວນີ້ແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍຂຶ້ນໃນອຸດສາຫະກຳທີ່ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນໃນການເຂົ້າເຖິງ ແລະ ປະສິດທິພາບຂອງ AI ໃນທົ່ວອຸປະກອນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.
ນະວັດຕະກໍາ ແລະ ການພັດທະນາອຸດສາຫະກໍາ
ການປ່ຽນແປງຂອງອຸດສາຫະກໍາໄປສູ່ແບບຈໍາລອງຂະຫນາດນ້ອຍກວ່າ, ມີປະສິດທິພາບຫຼາຍແມ່ນເປັນຕົວຢ່າງໂດຍການພັດທະນາທີ່ຜ່ານມາ. Mistral's Mixtral 8x7B, ການປະສົມຂອງຕົວແບບຜູ້ຊ່ຽວຊານ, ແລະ Phi-2 ຂອງ Microsoft ແມ່ນຄວາມກ້າວຫນ້າໃນດ້ານນີ້. Mixtral 8x7B, ເຖິງວ່າຈະມີຂະ ໜາດ ນ້ອຍກວ່າ, ແຕ່ກົງກັບຄຸນນະພາບຂອງ GPT-3.5 ໃນບາງມາດຕະຖານ. Phi-2 ກ້າວໄປອີກຂັ້ນໜຶ່ງ, ແລ່ນໃນໂທລະສັບມືຖືດ້ວຍຕົວກໍານົດການພຽງແຕ່ 2.7 ຕື້. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນເຖິງການຂະຫຍາຍຕົວຂອງອຸດສາຫະກໍາທີ່ສຸມໃສ່ການບັນລຸຜົນສໍາເລັດຫຼາຍດ້ວຍຫນ້ອຍ.
Microsoft ຂອງ ອໍກາ 2 ສະແດງໃຫ້ເຫັນແນວໂນ້ມນີ້ຕື່ມອີກ. ການກໍ່ສ້າງຮູບແບບ Orca ຕົ້ນສະບັບ, Orca 2 ເສີມຂະຫຍາຍຄວາມສາມາດໃນການສົມເຫດສົມຜົນໃນຮູບແບບພາສາຂະຫນາດນ້ອຍ, ຊຸກຍູ້ຂອບເຂດຂອງການຄົ້ນຄວ້າ AI.
ສະຫລຸບລວມແລ້ວ, ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງຕົວແບບພາສາຂະຫນາດນ້ອຍເປັນຕົວແທນຂອງການປ່ຽນແປງແບບແຜນພູມສັນຖານ AI. ໃນຂະນະທີ່ຕົວແບບເຫຼົ່ານີ້ສືບຕໍ່ພັດທະນາແລະສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງຄວາມສາມາດຂອງພວກເຂົາ, ພວກມັນບໍ່ພຽງແຕ່ທ້າທາຍຄວາມເດັ່ນຂອງຕົວແບບຂະຫນາດໃຫຍ່ເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງພວກເຮົາກ່ຽວກັບສິ່ງທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນພາກສະຫນາມຂອງ AI.
ແຮງຈູງໃຈສໍາລັບການຮັບຮອງເອົາຮູບແບບພາສາຂະຫນາດນ້ອຍ
ຄວາມສົນໃຈທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນໃນຕົວແບບພາສານ້ອຍ (SLMs) ແມ່ນໄດ້ຮັບການຊຸກຍູ້ໂດຍປັດໄຈທີ່ສໍາຄັນຈໍານວນຫນຶ່ງ, ປະສິດທິພາບຕົ້ນຕໍ, ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ, ແລະການປັບແຕ່ງ. ລັກສະນະເຫຼົ່ານີ້ຈັດຕໍາແຫນ່ງ SLMs ເປັນທາງເລືອກທີ່ຫນ້າສົນໃຈສໍາລັບຄູ່ຮ່ວມງານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງພວກເຂົາໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕ່າງໆ.
ປະສິດທິພາບ: ໄດເວີທີ່ສໍາຄັນ
SLMs, ເນື່ອງຈາກຕົວກໍານົດການຫນ້ອຍຂອງພວກເຂົາ, ສະເຫນີປະສິດທິພາບການຄິດໄລ່ທີ່ສໍາຄັນເມື່ອທຽບກັບຕົວແບບຂະຫນາດໃຫຍ່. ປະສິດທິພາບເຫຼົ່ານີ້ລວມເຖິງຄວາມໄວການສະຫຼຸບທີ່ໄວຂຶ້ນ, ຄວາມຕ້ອງການຄວາມຊົງຈໍາ ແລະບ່ອນເກັບມ້ຽນທີ່ຫຼຸດລົງ, ແລະຄວາມຕ້ອງການຂໍ້ມູນໜ້ອຍລົງສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ. ດັ່ງນັ້ນ, ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ໄວເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຍັງມີປະສິດທິພາບທາງດ້ານຊັບພະຍາກອນ, ເຊິ່ງໂດຍສະເພາະແມ່ນຜົນປະໂຫຍດໃນຄໍາຮ້ອງສະຫມັກທີ່ຄວາມໄວແລະການນໍາໃຊ້ຊັບພະຍາກອນມີຄວາມສໍາຄັນ.
ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ - ປະສິດທິຜົນ
ຊັບພະຍາກອນຄອມພິວເຕີສູງທີ່ຕ້ອງການເພື່ອຝຶກອົບຮົມ ແລະນຳໃຊ້ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ (LLMs) ເຊັ່ນ GPT-4 ແປເປັນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, SLMs ສາມາດໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມແລະດໍາເນີນການໃນຮາດແວທີ່ມີໃຫ້ກວ້າງຂວາງກວ່າ, ເຮັດໃຫ້ມັນສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍຂຶ້ນແລະເປັນໄປໄດ້ທາງດ້ານການເງິນສໍາລັບທຸລະກິດທີ່ກວ້າງຂວາງ. ຄວາມຕ້ອງການຊັບພະຍາກອນທີ່ຫຼຸດລົງຂອງພວກເຂົາຍັງເປີດຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນຄອມພິວເຕີ້ຂອບ, ບ່ອນທີ່ຕົວແບບຕ້ອງດໍາເນີນການຢ່າງມີປະສິດທິພາບໃນອຸປະກອນທີ່ມີພະລັງງານຕ່ໍາ.
ປັບແຕ່ງໄດ້: ຄວາມໄດ້ປຽບທາງຍຸດທະສາດ
ຫນຶ່ງໃນຂໍ້ໄດ້ປຽບທີ່ສໍາຄັນທີ່ສຸດຂອງ SLMs ຫຼາຍກວ່າ LLMs ແມ່ນການປັບແຕ່ງຂອງພວກເຂົາ. ບໍ່ເຫມືອນກັບ LLMs, ເຊິ່ງສະເຫນີຄວາມສາມາດຢ່າງກວ້າງຂວາງແຕ່ໂດຍທົ່ວໄປ, SLMs ສາມາດຖືກປັບແຕ່ງສໍາລັບໂດເມນແລະຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສະເພາະ. ການປັບຕົວແບບນີ້ແມ່ນອຳນວຍຄວາມສະດວກໂດຍຮອບວຽນການຊໍ້າຄືນທີ່ໄວກວ່າ ແລະຄວາມສາມາດໃນການປັບຕົວແບບໃຫ້ເໝາະສົມກັບວຽກງານສະເພາະ. ຄວາມຍືດຫຍຸ່ນນີ້ເຮັດໃຫ້ SLMs ເປັນປະໂຫຍດໂດຍສະເພາະສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກ niche ທີ່ສະເພາະ, ການປະຕິບັດເປົ້າຫມາຍແມ່ນມີຄຸນຄ່າຫຼາຍກ່ວາຄວາມສາມາດທົ່ວໄປ.
ການຂະຫຍາຍຕົວແບບພາສາລົງໂດຍບໍ່ມີຄວາມສາມາດຫຼຸດຫນ້ອຍລົງ
ການຄົ້ນຫາເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຂະຫນາດຕົວແບບພາສາໂດຍບໍ່ມີການເສຍສະລະຄວາມສາມາດແມ່ນຫົວຂໍ້ສູນກາງໃນການຄົ້ນຄວ້າ AI ໃນປັດຈຸບັນ. ຄໍາຖາມແມ່ນ, ຮູບແບບພາສາຂະຫນາດນ້ອຍສາມາດເຮັດໄດ້ແນວໃດໃນຂະນະທີ່ຍັງຮັກສາປະສິດທິຜົນຂອງມັນ?
ການສ້າງຕັ້ງຂອບເຂດຕ່ໍາຂອງຂະຫນາດຕົວແບບ
ການສຶກສາທີ່ຜ່ານມາໄດ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຕົວແບບທີ່ມີຈໍານວນຫນ້ອຍເຖິງ 1-10 ລ້ານພາລາມິເຕີສາມາດໄດ້ຮັບຄວາມສາມາດດ້ານພາສາພື້ນຖານ. ຕົວຢ່າງ, ຮູບແບບທີ່ມີພຽງແຕ່ 8 ລ້ານພາລາມິເຕີທີ່ບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງປະມານ 59% ໃນດັດຊະນີ GLUE ໃນປີ 2023. ການຄົ້ນພົບເຫຼົ່ານີ້ຊີ້ໃຫ້ເຫັນວ່າແມ້ແຕ່ຕົວແບບທີ່ຂ້ອນຂ້າງນ້ອຍກໍ່ສາມາດມີປະສິດທິພາບໃນວຽກງານການປຸງແຕ່ງພາສາບາງຢ່າງ.
ການປະຕິບັດປະກົດວ່າພູພຽງຫຼັງຈາກບັນລຸລະດັບໃດຫນຶ່ງ, ປະມານ 200-300 ລ້ານຕົວກໍານົດການ, ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການເພີ່ມຂຶ້ນໃນຂະຫນາດຂອງຜົນຜະລິດໄດ້ຫຼຸດລົງ. ພູພຽງນີ້ສະແດງເຖິງຈຸດທີ່ຫວານຊື່ນສຳລັບ SLMs ທີ່ສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ໃນການຄ້າ, ດຸ່ນດ່ຽງຄວາມສາມາດກັບປະສິດທິພາບ.
ການຝຶກອົບຮົມຕົວແບບພາສາຂະຫນາດນ້ອຍທີ່ມີປະສິດທິພາບ
ວິທີການຝຶກອົບຮົມຫຼາຍຢ່າງໄດ້ເປັນຈຸດສໍາຄັນໃນການພັດທະນາ SLMs ທີ່ມີຄວາມຊໍານານ. ການຮຽນຮູ້ການໂອນອະນຸຍາດໃຫ້ຕົວແບບທີ່ຈະໄດ້ຮັບຄວາມສາມາດຢ່າງກວ້າງຂວາງໃນລະຫວ່າງການ pretraining, ເຊິ່ງຫຼັງຈາກນັ້ນສາມາດໄດ້ຮັບການປັບປຸງໃຫມ່ສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກສະເພາະ. ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມຕົນເອງ, ໂດຍສະເພາະຢ່າງມີປະສິດທິພາບສໍາລັບຕົວແບບຂະຫນາດນ້ອຍ, ບັງຄັບໃຫ້ພວກເຂົາເຂົ້າໃຈໂດຍທົ່ວໄປຢ່າງເລິກເຊິ່ງຈາກແຕ່ລະຕົວຢ່າງຂໍ້ມູນ, ມີສ່ວນຮ່ວມໃນຄວາມສາມາດຂອງຕົວແບບຢ່າງເຕັມທີ່ໃນລະຫວ່າງການຝຶກອົບຮົມ.
ການເລືອກສະຖາປັດຕະຍະກໍາຍັງມີບົດບາດສໍາຄັນ. ຍົກຕົວຢ່າງ, ເຄື່ອງຫັນປ່ຽນທີ່ມີປະສິດທິພາບ, ບັນລຸປະສິດທິພາບທຽບເທົ່າກັບຕົວແບບພື້ນຖານທີ່ມີຕົວກໍານົດການຫນ້ອຍລົງ. ເຕັກນິກເຫຼົ່ານີ້ລວມເອົາການສ້າງແບບຈໍາລອງພາສາຂະຫນາດນ້ອຍແຕ່ມີຄວາມສາມາດທີ່ເຫມາະສົມກັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກຕ່າງໆ.
ຄວາມກ້າວ ໜ້າ ທີ່ຜ່ານມາໃນຂົງເຂດນີ້ແມ່ນການແນະ ນຳ ຂອງ "ການກັ່ນເທື່ອລະຂັ້ນຕອນ"ກົນໄກ. ວິທີການໃຫມ່ນີ້ສະຫນອງການເພີ່ມປະສິດທິພາບທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການຂໍ້ມູນຫຼຸດລົງ.
ວິທີການການກັ່ນເປັນຂັ້ນຕອນໂດຍຂັ້ນຕອນນໍາໃຊ້ LLMs ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນແຫຼ່ງຂອງປ້າຍທີ່ບໍ່ມີສຽງແຕ່ເປັນຕົວແທນທີ່ມີຄວາມສາມາດໃນການສົມເຫດສົມຜົນ. ວິທີການນີ້ໃຊ້ເຫດຜົນທາງພາສາທໍາມະຊາດທີ່ສ້າງຂຶ້ນໂດຍ LLMs ເພື່ອຊີ້ໃຫ້ເຫັນການຄາດຄະເນຂອງເຂົາເຈົ້າ, ນໍາໃຊ້ພວກມັນເປັນການຊີ້ນໍາເພີ່ມເຕີມສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມແບບຈໍາລອງຂະຫນາດນ້ອຍ. ໂດຍການລວມເອົາເຫດຜົນເຫຼົ່ານີ້, ຕົວແບບຂະຫນາດນ້ອຍສາມາດຮຽນຮູ້ຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບວຽກງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຢ່າງມີປະສິດທິພາບ, ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຕ້ອງການຂໍ້ມູນການຝຶກອົບຮົມຢ່າງກວ້າງຂວາງ.
Developer Frameworks ແລະ Domain-Specific Models
ກອບວຽກເຊັ່ນ: Hugging Face Hub, Anthropic Claude, Cohere for AI, ແລະ Assembler ແມ່ນເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍຂຶ້ນສໍາລັບນັກພັດທະນາໃນການສ້າງ SLMs ທີ່ກໍາຫນົດເອງ. ແພລະຕະຟອມເຫຼົ່ານີ້ສະເຫນີເຄື່ອງມືສໍາລັບການຝຶກອົບຮົມ, ການປະຕິບັດແລະການຕິດຕາມ SLMs, ເຮັດໃຫ້ພາສາ AI ສາມາດເຂົ້າເຖິງອຸດສາຫະກໍາທີ່ກວ້າງຂວາງ.
SLMs ສະເພາະໂດເມນແມ່ນໄດ້ປຽບໂດຍສະເພາະໃນອຸດສາຫະກໍາເຊັ່ນ: ການເງິນ, ບ່ອນທີ່ຄວາມຖືກຕ້ອງ, ຄວາມລັບ, ແລະການຕອບສະຫນອງແມ່ນສໍາຄັນທີ່ສຸດ. ຮູບແບບເຫຼົ່ານີ້ສາມາດຖືກປັບໃຫ້ເຫມາະສົມກັບວຽກງານສະເພາະແລະມັກຈະມີປະສິດທິພາບແລະປອດໄພກວ່າຄູ່ຮ່ວມງານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງພວກເຂົາ.
Looking Forward
ການຂຸດຄົ້ນ SLMs ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນຄວາມພະຍາຍາມທາງດ້ານເຕັກນິກເທົ່ານັ້ນ ແຕ່ຍັງເປັນການເຄື່ອນໄຫວຍຸດທະສາດໄປສູ່ການແກ້ໄຂບັນຫາ AI ທີ່ຍືນຍົງ, ມີປະສິດທິພາບ ແລະສາມາດປັບແຕ່ງໄດ້. ໃນຂະນະທີ່ AI ສືບຕໍ່ພັດທະນາ, ການສຸມໃສ່ຮູບແບບທີ່ນ້ອຍກວ່າ, ພິເສດກວ່າຈະເຕີບໂຕ, ສະເຫນີໂອກາດແລະສິ່ງທ້າທາຍໃຫມ່ໃນການພັດທະນາແລະການນໍາໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີ AI.
