LLM frente a SLM

¿Cuál es la diferencia entre LLM y SLM?

La distinción principal y significativa entre un modelo de lenguaje grande y un modelo de lenguaje pequeño radica en su capacidad, rendimiento y el volumen de datos utilizados para el entrenamiento. Los grandes modelos de lenguaje, como GPT-3, se construyen a partir de extensos conjuntos de datos y poseen muchos parámetros, lo que les permite comprender y generar texto que se asemeja al lenguaje humano con notable precisión y coherencia. Por el contrario, los modelos de lenguaje pequeños tienen menos parámetros y están entrenados en conjuntos de datos más limitados, lo que puede limitar su capacidad para captar y generar patrones de lenguaje complejos.

Los modelos de lenguaje avanzados destacan por capturar y generar una amplia gama de matices lingüísticos, contexto y semántica. Esto los hace muy adecuados para una multitud de tareas de procesamiento del lenguaje natural, incluida la traducción de idiomas, el resumen de textos y los sistemas de respuesta a preguntas. Por otro lado, si bien los modelos de lenguaje más pequeños pueden tener menos potencia, aún pueden resultar efectivos para tareas y aplicaciones de procesamiento de lenguaje más simples que tienen recursos de procesamiento limitados disponibles.

En resumen, en la IA generativa la distinción clave entre modelos de lenguaje grandes y pequeños reside en su escala. Los modelos grandes, con sus amplios datos y parámetros de entrenamiento, ofrecen mayor potencia y versatilidad, mientras que los modelos pequeños tienen capacidades más limitadas debido a limitaciones de recursos. Al comparar los dos, es fundamental considerar factores como los requisitos de datos y el rendimiento de la modalidad.

Se prevé que el mercado general de inteligencia artificial, que incluye LLM y SLM, tendrá un valor de 909 mil millones de dólares para 2030, creciendo a una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 35% (Source-Verdict UK)

Requerimientos de datos

Los requisitos de datos son cruciales cuando se trata de entrenar un modelo de lenguaje. La cantidad y calidad de los datos juegan un papel importante a la hora de determinar el rendimiento del modelo. Los modelos de lenguaje más grandes requieren grandes cantidades de datos de alta calidad para lograr un rendimiento óptimo.

Por otro lado, los modelos de lenguaje más pequeños se pueden entrenar en conjuntos de datos más pequeños. Esto se debe a que los modelos más grandes, con su mayor complejidad y parámetros, necesitan más datos para aprender y generalizar de manera efectiva.

Modalidad Rendimiento

El desempeño de un modelo de lenguaje en diferentes modalidades, como voz, imágenes y video, es crucial. Los modelos de lenguaje grandes, con amplios parámetros y datos de entrenamiento, generalmente destacan en el manejo de diversas modalidades. Por otro lado, los modelos lingüísticos más pequeños pueden enfrentar desafíos cuando se enfrentan a modalidades más complejas.

Cuando se trata de entrenar sus propios modelos de lenguaje, los modelos de lenguaje grandes a menudo requieren recursos externos.

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Herramientas para entrenar modelos avanzados de lenguaje grande

GPT-3 de OpenAI

OpenAI brinda acceso al modelo GPT-3 y su API, lo que permite a los desarrolladores aprovechar este poderoso LLM para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural. OpenAI también ofrece documentación y recursos para comprender y utilizar GPT-3.

Biblioteca de Transformers de Hugging Face

La biblioteca de Hugging Face proporciona una amplia gama de LLM previamente entrenados, incluidos GPT-2 y GPT-3, junto con herramientas para ajustar estos modelos en conjuntos de datos personalizados. La biblioteca ofrece documentación extensa, tutoriales y soporte comunitario para la capacitación y el uso de LLM.

Plataformas de IA basadas en la nube

Los proveedores de la nube como Google Cloud AI, Amazon Web Services (AWS) y Microsoft Azure ofrecen servicios para capacitar e implementar LLM personalizados. Estas plataformas proporcionan la infraestructura y las herramientas necesarias para entrenar modelos lingüísticos a gran escala, junto con soporte para gestionar y escalar el proceso de capacitación.

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Modelos de lenguaje pequeño: recursos esenciales para una formación eficaz

Biblioteca de Transformers de Hugging Face

Además de los LLM, la biblioteca Transformers de Hugging Face ofrece una variedad de SLM previamente capacitados, como BERT y RoBERTa, junto con recursos para ajustar estos modelos en tareas específicas. La documentación de la biblioteca y el apoyo de la comunidad la convierten en un recurso valioso para capacitar SLM personalizados.

Transferir el kit de herramientas de aprendizaje

El kit de herramientas de aprendizaje por transferencia de NVIDIA proporciona un conjunto completo de herramientas y modelos previamente entrenados para entrenar SLM personalizados. El kit de herramientas está diseñado para agilizar el proceso de ajuste e implementación de SLM en sistemas acelerados por GPU NVIDIA.

Marcos de código abierto

Los marcos de código abierto como PyTorch y TensorFlow ofrecen una gran cantidad de recursos para entrenar SLM personalizados, incluidos modelos previamente entrenados, tutoriales y foros comunitarios para compartir conocimientos y mejores prácticas.

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¿Cuándo deberías usar uno sobre el otro?

  • Utilice modelos de lenguaje (LLM) para tareas que exijan una comprensión profunda del lenguaje natural y la creación de texto que se asemeje a la expresión humana. Estas tareas abarcan la traducción de idiomas, el resumen de textos y la generación de contenido.
  • Los LLM también son muy beneficiosos para tareas que requieren responder preguntas abiertas y para agentes conversacionales, ya que pueden producir respuestas contextualmente relevantes y coherentes.
  • Los SLM son ideales para tareas que exigen una comprensión más estructurada del lenguaje, como análisis de sentimientos, reconocimiento de entidades con nombre y clasificación de texto. Su uso permite una comprensión precisa y un procesamiento eficaz de datos textuales.
  • Los SLM son muy eficaces en escenarios donde el objetivo principal es extraer información específica o identificar patrones dentro del texto. Su aplicación resulta invaluable cuando la precisión y el discernimiento son primordiales.
  • Los SLM resultan invaluables en tareas que requieren descifrar las conexiones entre varios elementos textuales, como discernir el sentimiento de una oración o categorizar el tema de un documento.

Para decidir eficazmente entre un LLM o un SLM para una tarea determinada de PNL, es fundamental comprender los requisitos específicos. Cada tipo de modelo posee sus fortalezas y limitaciones únicas, lo que hace que esta comprensión sea esencial.

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Elegir el modelo correcto

La mejor opción realmente depende de lo que necesites específicamente y del contexto en el que te encuentres.

Considere los siguientes factores al elegir entre un SLM y un LLM:

  • 1. Limitaciones de recursos – Si tiene capacidad de cálculo o memoria limitada, un SLM es la opción obvia.
  • 2. Complejidad de la tarea – Para tareas muy complejas, puede ser necesario un LLM para garantizar un rendimiento óptimo.
  • 3. Especificidad del dominio – Si su tarea es específica de un dominio en particular, puede ajustar cualquiera de los modelos en función de datos relevantes. Sin embargo, los SLM pueden tener una ventaja a este respecto.
  • 4. Interpretabilidad – Si comprender el razonamiento del modelo es vital, un SLM sería la opción preferida.

Al sopesar estas consideraciones, podrá tomar una decisión informada sobre qué modelo se adapta mejor a sus necesidades.

slm es más eficiente energéticamente que llm

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Capacidades de ajuste fino

El ajuste en el aprendizaje automático se refiere al proceso de entrenar un modelo preexistente, a menudo expansivo y versátil, en una tarea o conjunto de datos específico. Esto permite que el modelo adapte el conocimiento adquirido a un dominio o conjunto de tareas particular. El concepto detrás del ajuste es aprovechar los conocimientos adquiridos por el modelo durante su entrenamiento inicial en un conjunto de datos vasto y variado, y posteriormente adaptarlo para una aplicación más enfocada y especializada.

Ajuste fino de los LLM

Los LLM como GPT-3 o BERT se pueden ajustar utilizando datos específicos de la tarea, mejorando su capacidad para generar texto preciso y relevante en contexto. Este enfoque es crucial porque entrenar un modelo de lenguaje grande desde cero es extremadamente costoso en términos de tiempo y recursos computacionales.

Al aprovechar el conocimiento ya capturado en modelos previamente entrenados, podemos lograr un alto rendimiento en tareas específicas con significativamente menos datos e informática. El ajuste juega un papel vital en el aprendizaje automático cuando necesitamos adaptar un modelo existente a una tarea o dominio específico.

Aquí hay algunos momentos importantes que requieren su atención. Asegúrese de no pasar por alto estos escenarios clave:

  • Transferir aprendizaje – El ajuste juega un papel fundamental en el aprendizaje por transferencia, ya que permite aplicar el conocimiento de un modelo previamente entrenado a una nueva tarea. Al comenzar con un modelo previamente entrenado y perfeccionarlo para una tarea específica, se acelera el proceso de capacitación y el modelo puede aprovechar de manera efectiva su comprensión general del lenguaje para la nueva tarea. Este enfoque no sólo ahorra tiempo sino que también permite que el modelo aproveche su experiencia para ofrecer soluciones de software personalizadas y de alta calidad.
  • Disponibilidad de datos limitada – El ajuste fino resulta especialmente ventajoso cuando se trabaja con datos etiquetados limitados para una tarea específica. En lugar de empezar desde cero, puede aprovechar el conocimiento de un modelo previamente entrenado y adaptarlo a su tarea utilizando un conjunto de datos más pequeño.

Ajuste fino de los SLM

Los SLM también se pueden ajustar para mejorar su rendimiento. El ajuste implica exponer un SLM a datos de capacitación especializados y adaptar sus capacidades a un dominio o tarea específica3. Este proceso, similar a perfeccionar una habilidad, mejora la capacidad del SLM para producir resultados precisos, relevantes y de alta calidad.

Estudios recientes han demostrado que los modelos de lenguaje más pequeños pueden ajustarse para lograr un rendimiento competitivo o incluso superior en comparación con sus homólogos más grandes en tareas específicas. Esto convierte a los SLM en una opción rentable y eficiente para muchas aplicaciones5.

Por lo tanto, podemos estar de acuerdo en que tanto los LLM como los SLM tienen sólidas capacidades de ajuste que les permiten adaptarse a tareas o dominios específicos, mejorando así su rendimiento y utilidad en diversas aplicaciones.

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Liberar el potencial de los LLM y SLM en todas las industrias

¿Cómo utilizan las empresas los LLM?

Industria: Plataforma de comercio electrónico

Caso de uso: Chatbot de atención al cliente

En este escenario, una plataforma de comercio electrónico aprovecha un LLM para potenciar un chatbot de atención al cliente. El LLM está capacitado para comprender y generar respuestas humanas a las consultas de los clientes. Esto permite que el chatbot brinde asistencia personalizada y contextualmente relevante, lo que incluye abordar consultas relacionadas con productos, ayudar con el seguimiento de pedidos y manejar consultas generales. La profunda comprensión del lenguaje y la relevancia contextual del LLM mejoran la experiencia de atención al cliente, lo que conduce a una mayor satisfacción y eficiencia operativa.

MST en acción

Industria: Empresa de servicios financieros

Caso de uso: Análisis de sentimiento para los comentarios de los clientes

En este caso, una empresa de servicios financieros utiliza un SLM para analizar la opinión de los clientes. El SLM está capacitado para clasificar las opiniones de los clientes, los correos electrónicos y los comentarios de las redes sociales en sentimientos positivos, negativos o neutrales. Al aprovechar las poderosas capacidades de análisis lingüístico de SLM, la empresa obtiene información valiosa sobre la satisfacción del cliente, identifica áreas de mejora y toma decisiones basadas en datos para mejorar sus productos y servicios. La eficiencia del SLM en el manejo de tareas de lenguaje estructurado permite a la empresa procesar y analizar grandes volúmenes de comentarios de los clientes de manera efectiva.

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Pensamientos finales

En conclusión, tanto los LLM como los SLM ofrecen sólidas capacidades de ajuste que permiten la personalización de modelos para tareas o dominios específicos. Esta flexibilidad mejora su rendimiento y utilidad en diversas industrias y aplicaciones. Desde optimizar las experiencias de atención al cliente hasta mejorar la toma de decisiones basada en datos, los LLM y SLM tienen el potencial de revolucionar muchas industrias e impulsar la innovación.

Nuestros servicios de desarrollo de IA/ML continúan aprovechando los LLM y SLM para personalizar soluciones que sean tan diversas y dinámicas como su empresa las necesita. Con un enfoque centrado en el cliente, nos aseguramos de que su infraestructura digital no solo se base en la vanguardia de la innovación, sino que también sea exclusivamente suya. Póngase en contacto con nuestros expertos en IA/ML hoy.

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La publicación LLM vs SLM apareció por primera vez en Girasol Lab: creamos software personalizado para cualquier dispositivo y plataforma.


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