Це гостьова публікація для комп'ютерної щотижневої мережі розробників, написаних Yuval Illuz, Uncrowd COO & AI та експертом з кібербезпеки.
Uncrowd – це глобальна платформа для інвестування для венчурних інвестицій для установ та фізичних осіб (ІТ -ветеринара та вибирає компанії) для інвестування та залучення до нових компаній.
Іллуз пише повністю так …
Світ штучного інтелекту швидко розвивається з постійними інноваціями. Необхідно вивчити цю революцію, запитуючи, чи є специфічними доменами великих мовних моделей (LLMS) настільки ж ефективними чи потенційно перевершує менш дорогі моделі невеликої мови (SLM).
Оскільки підприємства та галузі все більше покладаються на AI для вирішення викликів, дискусія між цими двома типами моделей зростає голосніше. У той час як LLM загального призначення, такі як GPT-4 та Gemini, вражають свою універсальність, специфічні домени LLMS нуль у нішевих галузях, таких як охорона здоров'я, фінанси та кібербезпека. Тим часом SLM пропонують більш худорляву та ефективну альтернативу. Давайте вивчимо сильні сторони, компроміси та майбутній потенціал цих енергетичних будинків.
Розуміння LLMS & SLMS
Щоб розпакувати цю дискусію, ми спочатку повинні зрозуміти гравців.
LLM – важкі ваги AI, які навчаються на масивних наборах даних. Ця широка експозиція оснащує їх для створення тексту, подібного до людини, розуміння складного контексту та вирішення завдань, починаючи від написання есе до відповіді на технічні запитання. Їх сила – це загальна здатність, здатність добре працювати в різних темах та галузях.
З іншого боку, SLM – це спритні, легкі претенденти. Розроблені з набагато меншою кількістю параметрів та меншою кількістю навчальних даних, вони надають пріоритет ефективності над глибиною. SLMS Shine в середовищах, що обмежуються ресурсами, такими як Edge Computing Systems, такі як мобільні пристрої, або додатки на пристрої, де швидкість і низька затримка Трампа все інше. Хоча вони можуть не відповідати контекстній майстерності LLMS, їх практичність робить їх життєво важливими в певних сценаріях.
Введіть специфічні домени LLM, спеціалізовану породу великих мовних моделей, налагодженої цільовими наборами даних. Подумайте про них як про лазерні LLM, які навчаються на галузевій інформації, як медичні журнали, вимоги до фінансової відповідності або журнали кібербезпеки. Ці моделі мають на меті поєднати глибину ЛЛМ з оволодінням нішею, обіцяючи неперевершену точність у обраних полях. Але як вони складаються проти SLM? Давайте розберемо його.
Тож давайте порівнюємо LLMS та SLM-специфічні домени.
#1. Точність та актуальність
Що стосується точності в спеціалізованому полі, то LLMS часто ведуть домен. Їх навчання з кураційних даних, що стосуються галузі, дають їм перевагу в розумінні жаргону, правил та нюансових моделей, які можуть пропустити загальні моделі. Наприклад, медична допомога, яка навчається десятиліттям медичної літератури та записів пацієнтів, може допомогти лікарям у діагностуванні рідкісних станів з точністю, що конкурує з експертами людини. На відміну від цього, SLM з обмеженою областю може виключити загальні відповіді на такі сценарії високих ставок.
У кібербезпеці, специфічний домен LLM, розгорнутий у Центрі операцій з безпеки (SOC), може проаналізувати дані про загрозу в режимі реального часу, визначити вектори атаки, унікальні для галузі та рекомендувати план пом'якшення наслідків швидше та точніше, ніж SLM. SLMS, хоча зручно для основного генерації тексту або простих запитів, не вистачає глибини для вирішення таких спеціалізованих вимог, роблячи специфічні домени LLMS для промисловості, де точність не підлягає обговоренню.
Приклад у реальному світі: LLMS, що займається лікарнями, повідомила про покращену точність діагностики для таких станів, як рідкісні раки, де симптоми тонкі, а дані величезні, те, що SLM просто не можуть повторити без обширної та постійної перепідання.
#2. Ефективність та використання ресурсів
SLM народилися для ефективності, економії витрат та продуктивності. Маючи менші параметри та менші обчислювальні вимоги, вони створені для середовищ, де ресурси обмежені-подумайте мобільні додатки, пристрої IoT або чат для обслуговування клієнтів у режимі реального часу.
LLM-специфічні домені все ще потребують значних кінських сил. Тонка налаштування цих моделей вимагає надійного обладнання, спеціалізованих наборів даних та постійного обслуговування, щоб залишатися в курсі. Для організацій, які мають бюджет та інфраструктуру, ця інвестиція окупається у виконанні. Але для менших фірм або застосувань надає пріоритет швидкості над спеціалізацією, SLM залишаються практичним вибором.
Приклад у реальному світі: Гіганти електронної комерції розгортають SLM для миттєвих відповідей на чат, в той час як банки використовують специфічні домени LLM для стискання фінансових даних та пропонують індивідуальні послуги-все засноване на відповідному випадку використання.
#3. Адаптованість та узагальнення
Одним із видатних сильних сил LLMS є їх адаптивність. Промисловості розвиваються, наприклад, з'являються нові банківські норми та зміни загрози кібербезпеки. Наприклад, фінансовий LLM може бути оновлений останніми правилами SEC або тенденціями на ринку, гарантуючи, що банки та юридичні фірми залишаються сумісними. Ця гнучкість випливає з їх більшої архітектури та доступу до багатих, що розвиваються набори даних.
SLM, навпаки, стикаються з викликом. Їх компактний дизайн обмежує їх здатність швидко поглинати та обробляти масштабні оновлення. Перепідготовка можлива, але їх менші набори даних та простіші рамки ускладнюють швидку зміну галузі. Для динамічних полів, таких як фінанси чи охорона здоров'я, це може бути угодою.
Приклад у реальному світі: Після правил розкриття кібербезпеки 2023 року SEC, фінансові LLMS швидко адаптувалися, допомагаючи фірмам аудиту документів про дотримання норм, спритність SLM не могла відповідати без значного капітального ремонту.
#4 Вартість та впровадження
ILLUZ: SLMS Shine в об'єднаних ресурсам середовища, таких як Edge Computing Systems.
Побудова LLM, що стосується домену, не дешево. Процес передбачає курацію високоякісних наборів даних, забезпечення потужних обчислювальних ресурсів та використання експертів для тонкої настройки та підтвердження моделі. Для таких організацій, як фармацевтичні компанії, виплата виправдовує витрати. Але для менших підприємств це може бути занадто дорогим.
SLM, зі своїми скромними потребами ресурсів, пропонують бюджетну альтернативу. Їх простіше розгорнути, вимагаючи меншої інфраструктури та досвіду, що робить їх улюбленими серед стартапів чи компаній на початку AI.
Приклад у реальному світі: Роздрібні торговці високим класом використовують LLM-специфічні домени для рекомендацій моди, керованих AI, тоді як менші інтернет-магазини спираються на SLM для базової підтримки, балансування витрат та можливостей.
Майбутня конвергенція сильних сторін
Рядки між доменними LLM та SLM можуть розмиватися в міру просування AI та обчислення потужності. Такі методи, як федераційне навчання, де моделі спільно тренуються між пристроями без централізації даних, могли б розширити можливості SLM за допомогою SMART, що стосуються домену, за вирахуванням важкої хмарної опори. Тим часом, оптимізаційні прориви можуть скоротити доменні LLMS, що робить їх худішими та більш розгорнутими на крайових пристроях (наприклад, Nvidia Jetson Orin Nano Super Developer Kit.).
На мою думку, гібридні моделі з’являться швидко, поєднуючи ефективність SLM з точністю LLM. Такі нововведення обіцяють майбутнє, де бізнес будь -яких розмірів може використовувати AI, пристосовану до їх потреб.
Отже, чи є специфічні домени LLM, ніж SLM?
Це залежить від місії. Коли точність, глибина та галузева експертиза є першорядними, Shine LLMS, специфічний домен. Але для швидких, доступних та ресурсних програм, таких як чат-боти, SLM тримають свої власні. У міру розвитку AI справжнім переможцем може бути синергія обох, якась модель гібридної мови (HLM), яка запропонує масштабовані, ефективні та спеціалізовані рішення, що рухаються вперед. Наразі вибір залежить від одного питання: Яку проблему ви вирішуєте?
Генеральний директор нашого Crowd Джон Медвед.
