SLM схватывают на лету
Как устроены малые языковые модели и в чем их преимущества перед большими моделями
Справка от ChatGPT
SLM (Small Language Model) — в сфере ИИ это языковая модель с ограниченным числом параметров, предназначенная для обработки и предсказания слов или фраз в контексте предыдущих слов. Основная цель SLM — предсказать следующее слово или последовательность слов, исходя из предыдущего контекста. Такие модели используют методы машинного обучения для анализа текста и могут быть обучены на больших корпусах данных для повышения точности предсказаний. SLM широко применяются в задачах обработки естественного языка, например в системах автозамены, автодополнения, в машинном переводе, распознавании речи и генерации текста.
Что такое SLM и LLM
Малые языковые модели, в отличие от больших языковых моделей (LLM), обученных на огромных массивах данных, используют небольшие объемы информации, но лучшего качества, поэтому работают точнее.
Четкого разделения между LLM и SLM пока что нет. Одни относят к большим языковым моделям те, что работают с 100 млн и более параметров, а к малым — от 1 млн до 10 млн. Другие называют цифры 100+ млрд и 10 млрд соответственно. Но речь идет не только о числе параметров, но и объеме данных, физических размерах и нейронной архитектуре. Если упростить, то малая языковая модель — это та, что требует в разы меньше ресурсов при обучении и анализе данных, чем большая.