در سالهای اخیر، تکامل مدلهای زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT و BERT شاهد افزایش چشمگیر تعداد پارامترها از صدها میلیون به بیش از یک تریلیون در جانشینانی مانند GPT-4 بوده است. با این حال، افزایش مقیاس پارامتر این سوال را مطرح میکند: آیا بزرگتر بودن لزوماً برای کاربردهای سازمانی بهتر است؟
بهطور فزایندهای، پاسخ به سمت دقت و کارایی مدلهای زبانی کوچک (SLM) متمایل میشود. SLMها که برای حوزههای تجاری خاص از جمله فناوری اطلاعات تا پشتیبانی مشتری طراحی شدهاند، بینشهای هدفمند و عملی ارائه میدهند و رویکرد عملیتری برای سازمانهایی هستند که بر ارزش دنیای واقعی نسبت به توان محاسباتی تمرکز دارند.
مدلهای زبانی کوچک (SLM) زیرمجموعهای تخصصی در حوزه گستردهتر هوش مصنوعی هستند که به طور خاص برای پردازش زبان طبیعی (NLP) طراحی شدهاند. SLMها با معماری جمعوجور و قدرت محاسباتی کمتر مشخص میشوند. مدلهای زبانی کوچک برای انجام کارهای خاص زبان به طور کارآمد طراحی شدهاند، با درجهای از کارایی و ویژگی که آنها را از همتایان مدل زبانی بزرگ (LLM) خود متمایز میکند.
مدلهای زبانی کوچک: قدرت در کوچکسازی
تاکید بر امنیت دادهها در توسعه و استقرار SLMها جذابیت آنها را برای شرکتها به ویژه در نتایج ارزیابی LLM، دقت، محافظت از اطلاعات حساس و تضمین حریم خصوصی به طور قابل توجهی افزایش میدهد. بیایید در این مقاله به دنیای مدلهای زبانی کوچک (SLM) بپردازیم. ما مزایا و موارد استفاده آنها را پوشش خواهیم داد، آنها را با مدلهای زبانی بزرگ مقایسه خواهیم کرد و چشمانداز آینده SLMها را مورد بحث قرار خواهیم داد.
مثالهای مدلهای زبانی کوچک
کارایی عملیاتی و تطبیقپذیری مدلهای زبانی کوچک (SLM) از طریق مثالهایی در وظایف خاص حوزه و محیطهای هدفمند به وضوح نشان داده میشود. در اینجا، ما دو نمونه مهم را بررسی میکنیم: مدلهای زبانی خاص حوزه در مراقبتهای بهداشتی و مدلهای زبانی کوچک برای پشتیبانی مشتری، که برجسته کننده مشارکتهای منحصر به فرد آنها هستند.
مدلهای زبانی خاص حوزه در مراقبتهای بهداشتی
یک نمونه قابل توجه از SLM، LLMهای خاص حوزه طراحی شده برای بخش مراقبتهای بهداشتی است. یک مدل زبانی بزرگ سفارشی در مراقبتهای بهداشتی، که از مدلهای پایه گستردهتر تنظیم شده است، برای پردازش و تولید اطلاعات مربوط به اصطلاحات پزشکی، روشها و مراقبت از بیمار تخصص دارد. آموزش بر روی مجموعه دادههای غنی از مجلات پزشکی، سوابق بیمار بینام (مطابق با استانداردهای حفظ حریم خصوصی و مقررات) و ادبیات خاص مراقبتهای بهداشتی به این مدلها امکان تولید خروجیهای بسیار دقیق و مرتبط را میدهد.
کاربرد آنها متحولکننده است و در خلاصهسازی سوابق بیمار، ارائه پیشنهادات تشخیصی از توصیف علائم و بهروز ماندن با تحقیقات پزشکی از طریق خلاصه کردن انتشارات جدید کمک میکند. آموزش تخصصی آنها درک عمیقی از زمینه پزشکی و اصطلاحات را امکانپذیر میکند که در زمینهای که دقت به طور مستقیم با نتایج بیمار مرتبط است، حیاتی است.
مدلهای زبانی کوچک (Micro LLM) برای پشتیبانی مشتری
مدلهای زبانی کوچک که میکرو LLM نیز نامیده میشوند، به عنوان کاربرد عملی دیگری از مدلهای زبانی کوچک، برای خدمات مشتری هوش مصنوعی طراحی شدهاند. این مدلها برای درک تفاوتهای ظریف تعاملات مشتری، جزئیات محصول و سیاستهای شرکت تنظیم شدهاند و در نتیجه پاسخهای دقیق و مرتبط به سوالات مشتری ارائه میدهند. با تمرکز بر نیازهای خاص پشتیبانی مشتری، مانند تشخیص سوالات متداول و ارائه راهنمایی عیبیابی، این SLMها میتوانند اثربخشی و کیفیت خدمات مشتری را به طور قابل توجهی بهبود بخشند.
به عنوان مثال، یک شرکت فناوری اطلاعات ممکن است یک مدل زبانی کوچک را که بر روی یک مجموعه داده جامع از تعاملات قبلی مشتری، راهنمای محصولات و سؤالات متداول آموزش دیده است، مستقر کند. این به مدل امکان میدهد تا به طور خودکار مسائل رایج را برطرف کند، به کاربران در مراحل عیبیابی کمک کند و شرایط پیچیده را به عوامل انسانی ارجاع دهد. نتیجه آن زمان پاسخگویی سریعتر، افزایش رضایت مشتری و توانایی نمایندگان خدمات مشتری برای تمرکز بر پرسشهای پیچیدهتر است.
