Vai trò của SLMs trong việc tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu chi phí cho các ứng dụng AI

- Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã cách mạng hóa xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhưng mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLMs) vẫn có vai trò quan trọng.
- LLMs như GPT đã đạt khoảng 180 triệu người dùng vào tháng 3 năm 2024, nhưng chi phí tính toán và tiêu thụ năng lượng tăng vọt.
- Các mô hình nhỏ như Phi-3.8B và Gemma-2B cho thấy hiệu suất tương đương với ít tham số hơn, thu hút sự quan tâm từ các nhà nghiên cứu.
- Nghiên cứu từ Imperial College London cho thấy BERT-base vẫn được tải xuống nhiều, cho thấy sự phổ biến của SLMs trong thực tế.
- SLMs có thể đạt kết quả tương đương với LLMs thông qua các kỹ thuật như chưng cất tri thức và thường vượt trội trong các nhiệm vụ chuyên môn.
- SLMs tiết kiệm tài nguyên, phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực và môi trường hạn chế tài nguyên.
- SLMs giúp cải thiện LLMs thông qua việc chọn lọc dữ liệu chất lượng cao cho quá trình huấn luyện.
- Các phương pháp như Model-oriented Data Selection (MoDS) giúp tối ưu hóa quá trình tinh chỉnh hướng dẫn cho LLMs.
- Các mô hình nhỏ cũng có thể giám sát các mô hình lớn hơn, giúp cải thiện khả năng tổng quát và giảm thiểu các lỗi.
- Kỹ thuật như Aligner và Weak-to-Strong Search giúp tăng cường sự phù hợp giữa LLMs và giá trị của con người.
- Các chiến lược kết hợp mô hình sử dụng cả LLMs và SLMs để tối ưu hóa hiệu suất và chi phí.
- SLMs có thể giúp đánh giá hiệu suất của LLMs, khắc phục các hạn chế của các phương pháp truyền thống.
- Các kỹ thuật thích ứng miền sử dụng mô hình nhỏ để cải thiện hiệu suất trong các lĩnh vực cụ thể.
- SLMs có thể tạo ra dữ liệu huấn luyện từ đầu hoặc tăng cường dữ liệu hiện có, cải thiện tính đa dạng cho các mô hình nhỏ hơn.
- SLMs có ưu thế trong các môi trường hạn chế tài nguyên, môi trường cụ thể và các tình huống yêu cầu khả năng giải thích cao.
- Việc lựa chọn giữa LLMs và SLMs cần cân nhắc giữa hiệu suất và khả năng giải thích, tùy thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng.

📌 SLMs vẫn giữ vai trò quan trọng trong kỷ nguyên LLMs, nhờ vào khả năng tiết kiệm tài nguyên, cải thiện hiệu suất và khả năng giải thích. Các mô hình nhỏ có thể đạt hiệu suất tương đương với LLMs trong nhiều nhiệm vụ mà không cần tài nguyên lớn.

https://www.marktechpost.com/2024/09/15/small-but-mighty-the-enduring-relevance-of-small-language-models-in-the-age-of-llms/