Малые и большие языковые модели: в чем разница?

В мире искусственного интеллекта постоянно появляются новые разработки. Недавно Microsoft представила свою новую малую языковую модель, способную работать непосредственно на компьютере пользователя. Если вы не следите за индустрией ИИ, возможно, задаетесь вопросом: что же такое малые языковые модели (SLM) и чем они отличаются от больших (LLM)?

Понимание различных типов ИИ-моделей становится все более важным, поскольку ИИ играет центральную роль в нашей работе, обучении и решении проблем. Большие языковые модели, такие как ChatGPT, Claude, Gemini и другие, широко используются. Но малые модели также приобретают все большее значение.

Давайте разберемся, что делает SLM и LLM разными, и как выбрать подходящую модель для вашей ситуации.

Что такое языковая модель?

Языковые модели можно представить как чрезвычайно сложные системы распознавания закономерностей, обученные на огромных объемах текста. Они способны понимать вопросы, генерировать ответы, переводить языки, писать тексты и выполнять бесчисленное множество других задач, связанных с языком.

Ключевое различие между малыми и большими моделями заключается в их масштабе, возможностях и требованиях к ресурсам.

Малые языковые модели похожи на специализированные инструменты в наборе: каждый предназначен для выполнения определенных задач чрезвычайно хорошо. Обычно они содержат от миллионов до десятков миллионов параметров (это точки знаний, изученные моделью).

Большие языковые модели, напротив, подобны целому инструментальному цеху — универсальные и способные справиться практически с любой задачей, которую вы им поставите, имея миллиарды или даже триллионы параметров.

Что умеют LLM?

Большие языковые модели представляют собой вершину современных возможностей ИИ в области языка. Именно эти модели попадают в заголовки благодаря своей способности «писать» стихи, отлаживать сложный код, вести диалог и даже помогать в научных исследованиях. Когда вы взаимодействуете с продвинутыми ИИ-ассистентами, такими как ChatGPT, Gemini, Copilot или Claude, вы ощущаете мощь LLM.

Основное преимущество LLM — их универсальность. Они могут поддерживать открытые беседы, плавно переходя от обсуждения маркетинговых стратегий к объяснению научных концепций или творческому письму. Это делает их бесценными для бизнеса, которому требуется ИИ для выполнения разнообразных, непредсказуемых задач.

Например, консалтинговая фирма может использовать LLM для анализа рыночных тенденций, создания комплексных отчетов, перевода технических документов и помощи в стратегическом планировании — и все это с помощью одной и той же модели.

LLM преуспевают в задачах, требующих тонкого понимания и сложного рассуждения. Они могут интерпретировать контекст и тонкие намеки, а также генерировать ответы, учитывая несколько факторов одновременно. Если вам нужен ИИ для проверки юридических контрактов, синтеза информации из нескольких источников или творческого решения проблем, вам потребуются сложные возможности LLM.

Эти модели также отлично справляются с обобщением. Обучив их на разнообразных данных, они могут экстраполировать знания для обработки сценариев, с которыми они никогда явно не сталкивались.

Однако LLM требуют значительных вычислительных ресурсов и обычно работают в облаке, а не на вашем устройстве или компьютере. Это, в свою очередь, означает высокие эксплуатационные расходы. Если вы обрабатываете тысячи запросов ежедневно, эти расходы могут быстро расти.

Когда меньше — значит больше: SLM

В отличие от LLM, малые языковые модели преуспевают в конкретных задачах. Они быстрые, эффективные и доступные.

Представьте систему рекомендаций книг в библиотеке. SLM может изучить каталог библиотеки. Она «понимает» жанры, авторов и уровни чтения, чтобы делать отличные рекомендации. Поскольку она небольшая, ей не нужны дорогие компьютеры для работы.

SLM легко дообучать. Приложение для изучения языков может обучить SLM распространенным грамматическим ошибкам. Медицинская клиника может обучить ее понимать расписание приемов. Модель становится экспертом именно в том, что вам нужно.

SLM также быстрее LLM — они могут выдавать ответы за миллисекунды, а не за секунды. Эта разница может показаться незначительной, но она заметна в таких приложениях, как проверка грамматики или приложения для перевода, где нельзя заставлять пользователей ждать.

Затраты также намного меньше. Малые языковые модели — как светодиодные лампы: эффективные и доступные. Большие языковые модели — как прожекторы стадиона: мощные, но дорогие.

Школы, некоммерческие организации и малый бизнес могут использовать SLM для конкретных задач, не тратя при этом больших сумм. Например, малые языковые модели Microsoft Phi-3 помогают обеспечивать работу сельскохозяйственной информационной платформы в Индии, предоставляя услуги фермерам даже в отдаленных районах с ограниченным доступом к интернету.

SLM также отлично подходят для ограниченных систем, таких как беспилотные автомобили или спутники, которые имеют ограниченную вычислительную мощность, минимальные энергетические бюджеты и отсутствие надежного облачного соединения. LLM просто не могут работать в таких условиях. Но SLM, благодаря своему небольшому размеру, может быть установлен на борту.

У обоих типов моделей есть свое место

Что лучше — минивэн или спортивный автомобиль? Студия в центре города или большой дом в пригороде? Ответ, конечно, зависит от ваших потребностей и ресурсов.

Ландшафт моделей ИИ стремительно развивается, и грань между малыми и большими моделями становится все более тонкой. Мы наблюдаем гибридные подходы, когда компании используют SLM для рутинных задач и переключаются на LLM для сложных запросов. Такой подход оптимизирует и затраты, и производительность.

Выбор между малыми и большими языковыми моделями — это не вопрос того, какая из них объективно лучше, а вопрос того, какая лучше отвечает вашим конкретным потребностям.

SLM предлагают эффективность, скорость и экономичность для сфокусированных приложений, что делает их идеальными для бизнеса с конкретными сценариями использования и ограниченными ресурсами.

LLM обеспечивают непревзойденную универсальность и сложность для сложных, разнообразных задач, оправдывая свои более высокие требования к ресурсам, когда требуется высокопроизводительный ИИ.