Mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) - tương lai của AI

• Mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) là loại mô hình AI có ít tham số hơn, sử dụng ít dữ liệu huấn luyện hơn và yêu cầu ít sức mạnh tính toán hơn so với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

• SLM tập trung vào các chức năng chính và có thể triển khai trên nhiều thiết bị khác nhau, kể cả thiết bị di động. Ví dụ: Gemini Nano của Google có thể chạy cục bộ trên thiết bị di động.

• Một số SLM phổ biến bao gồm Phi-3 của Microsoft, GPT-4o mini của OpenAI, Claude 3 Haiku của Anthropic, Llama 3 của Meta và Mixtral 8x7B của Mistral AI.

• SLM thường có từ vài triệu đến vài tỷ tham số, trong khi LLM có thể lên đến hàng nghìn tỷ tham số. Ví dụ: GPT-3 có 175 tỷ tham số, trong khi Phi-3-mini của Microsoft chỉ có 3,8 tỷ.

• SLM được huấn luyện trên lượng dữ liệu nhỏ hơn nhưng chất lượng cao hơn so với LLM. Điều này giúp SLM đạt được nhiều khả năng tương tự LLM trong kích thước nhỏ gọn.

• Chi phí huấn luyện và duy trì SLM thấp hơn nhiều so với LLM. Ví dụ: OpenAI tiêu tốn hơn 100 triệu USD để huấn luyện GPT-4, trong khi Meta sử dụng 992 GPU NVIDIA A100 trị giá khoảng 9 triệu USD để huấn luyện OPT-175B.

• SLM có hiệu suất tốt hơn với độ trễ thấp hơn, phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực như trợ lý ảo.

• SLM thường chính xác hơn do được huấn luyện trên dữ liệu chất lượng cao và có thể tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể.

• SLM có thể chạy trên thiết bị, giúp bảo vệ quyền riêng tư và giảm chi phí triển khai máy chủ cho các công ty.

• Các công ty lớn như OpenAI, Google, Microsoft, Anthropic và Meta đang đầu tư vào SLM, cho thấy tiềm năng của công nghệ này trong tương lai.

📌 SLM đang trở thành xu hướng tương lai của AI với chi phí thấp, hiệu suất cao và khả năng chạy trên thiết bị. Tuy nhiên, LLM vẫn có vai trò trong các ứng dụng phức tạp như nghiên cứu y học. Các công ty lớn đang phát triển cả SLM và LLM để đáp ứng nhu cầu đa dạng.

https://www.makeuseof.com/why-small-language-models-are-the-future-of-ai/