Sự khác biệt giữa mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), nhỏ (SLMs) và siêu nhỏ (STLMs)

- Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs):
  - LLMs có khả năng tạo văn bản giống con người, hiểu ngữ cảnh và thực hiện nhiều nhiệm vụ ngôn ngữ khác nhau.
  - Đặc điểm chính:
    - Kích thước và độ phức tạp: Thường có hàng tỷ tham số, ví dụ GPT-3 có 175 tỷ tham số.
    - Hiệu suất: Xuất sắc trong các nhiệm vụ từ trả lời câu hỏi đến tạo nội dung sáng tạo.
    - Yêu cầu tài nguyên: Đòi hỏi nhiều tài nguyên GPU, chi phí đào tạo có thể lên đến hàng triệu đô la.
  - Ứng dụng: Trợ lý ảo, tạo nội dung tự động, phân tích dữ liệu phức tạp.

- Mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLMs):
  - SLMs là giải pháp thay thế hiệu quả hơn cho LLMs, với ít tham số hơn nhưng vẫn đạt hiệu suất cao.
  - Đặc điểm chính:
    - Hiệu quả: Thiết kế để hoạt động với ít tham số hơn, ví dụ Phi-3 mini và Llama 3 có khoảng 3-8 tỷ tham số.
    - Tinh chỉnh: Thường dựa vào tinh chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể.
    - Triển khai: Phù hợp cho triển khai trên thiết bị, như thiết bị di động và điện toán biên.
  - Ứng dụng: Xử lý dữ liệu thời gian thực, trợ lý ảo nhẹ, quản lý chuỗi cung ứng.

- Mô hình ngôn ngữ siêu nhỏ (STLMs):
  - STLMs nhắm đến hiệu quả và khả năng tiếp cận tối đa, với số lượng tham số tối thiểu.
  - Đặc điểm chính:
    - Thiết kế tối giản: Sử dụng các kỹ thuật như byte-level tokenization, weight tying.
    - Khả năng tiếp cận: Dễ triển khai trên nhiều thiết bị, kể cả trong môi trường hạn chế tài nguyên.
    - Bền vững: Giảm thiểu yêu cầu về tính toán và năng lượng.
  - Ứng dụng: Thiết bị IoT, ứng dụng di động cơ bản, công cụ giáo dục cho nghiên cứu AI.

Sự khác biệt kỹ thuật:
  - Số lượng tham số:
    - LLMs: Hàng tỷ tham số, ví dụ GPT-3 có 175 tỷ tham số.
    - SLMs: Từ 1 tỷ đến 10 tỷ tham số, ví dụ Llama 3 có khoảng 8 tỷ tham số.
    - STLMs: Dưới 500 triệu tham số, ví dụ TinyLlama có khoảng 10 triệu đến 500 triệu tham số.
  - Đào tạo và tinh chỉnh:
    - LLMs: Yêu cầu tài nguyên tính toán lớn, sử dụng các tập dữ liệu khổng lồ.
    - SLMs: Yêu cầu ít tài nguyên hơn, có thể tinh chỉnh hiệu quả cho các nhiệm vụ cụ thể.
    - STLMs: Sử dụng các chiến lược đào tạo hiệu quả cao.
  - Triển khai:
    - LLMs: Chủ yếu triển khai trên các máy chủ mạnh và môi trường đám mây.
    - SLMs: Phù hợp cho triển khai trên thiết bị, như thiết bị di động và điện toán biên.
    - STLMs: Thiết kế cho môi trường hạn chế, như thiết bị IoT và môi trường tiêu thụ năng lượng thấp.
  - Hiệu suất:
    - LLMs: Xuất sắc trong nhiều nhiệm vụ nhờ đào tạo rộng rãi và số lượng tham số lớn.
    - SLMs: Cung cấp hiệu suất cạnh tranh cho các nhiệm vụ cụ thể thông qua tinh chỉnh.
    - STLMs: Tập trung vào hiệu suất chấp nhận được với tài nguyên tối thiểu.

📌 Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), nhỏ (SLMs) và siêu nhỏ (STLMs) đều có ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với các ứng dụng và môi trường triển khai khác nhau. LLMs mạnh mẽ nhưng đòi hỏi tài nguyên lớn, SLMs cân bằng giữa hiệu suất và tài nguyên, trong khi STLMs tối ưu hóa cho hiệu quả và khả năng tiếp cận.

https://www.marktechpost.com/2024/06/05/llms-vs-slms-vs-stlms-a-comprehensive-analysis/