小言語(yǔ)モデル（SLMS）：リソースに制約のある環(huán)境の効率的なAI

小言語(yǔ)モデル（SLM）は、大規(guī)模な言語(yǔ)モデル（LLM）の合理化されたバージョンであり、100億個(gè)未満のパラメーターを誇っています。この設(shè)計(jì)は、集中的なパフォーマンスを維持しながら、計(jì)算コストの削減、エネルギー消費(fèi)の削減、応答時(shí)間の速度を優(yōu)先します。 SLMは、エッジコンピューティングやリアルタイムアプリケーションなどのリソース制限設(shè)定に特に適しています。それらの効率は、特定のタスクに集中し、より小さなデータセットを使用し、パフォーマンスとリソースの使用のバランスをとることに起因します。これにより、高度なAI機(jī)能がアクセスしやすく、スケーラブルで、軽量チャットボットやデバイスAIなどのアプリケーションに最適です。

主要な學(xué)習(xí)目標(biāo)

この記事で説明します：

• サイズ、トレーニングデータ、計(jì)算ニーズの観點(diǎn)からSLMとLLMの區(qū)別を理解する。
• 効率の向上、精度、より高速なトレーニングサイクルなど、特殊なタスクの微調(diào)整SLMの利點(diǎn)を調(diào)査します。
• 微調(diào)整が必??要な時(shí)期と、迅速なエンジニアリングや検索拡張生成（RAG）などの代替案がより適切であることを判斷します。
• LORAなどのパラメーター効率の高い微調(diào)整（PEFT）技術(shù)と、モデルの適応を強(qiáng)化しながら計(jì)算需要の削減への影響を調(diào)べます。
• MicrosoftのPHI-3.5-mini-Instructモデルを使用したニュースカテゴリ分類などの例から示されている微調(diào)整SLMの実用的な側(cè)面を適用します。

この記事は、Data Science Blogathonの一部です。

目次

• SLMS対LLMS：比較
• 微調(diào)整SLMの背後にある理論的根拠
• 微調(diào)整はいつ必要ですか？
• PEFT vs.従來(lái)の微調(diào)整
• LORAでの微調(diào)整：パラメーター効率の高いアプローチ
• 結(jié)論
• よくある質(zhì)問(wèn)

SLMS対LLMS：比較

主な違いの內(nèi)訳は次のとおりです。

• モデルサイズ： SLMは大幅に小さく（100億パラメーター未満）、LLMは実質(zhì)的に大きくなっています。
• トレーニングデータと時(shí)間： SLMSは、より小さく焦點(diǎn)を絞ったデータセットを利用し、トレーニングに數(shù)週間かかりますが、LLMは大規(guī)模で多様なデータセットを使用し、トレーニングに數(shù)か月かかります。
• 計(jì)算リソース： SLMSはリソースを減らし、持続可能性を促進(jìn)しますが、LLMはトレーニングと運(yùn)用の両方に広範(fàn)なリソースを必要とします。
• タスクの習(xí)熟度： SLMSはよりシンプルで専門的なタスクで優(yōu)れていますが、LLMは複雑で汎用のタスクに適しています。
• 推論と制御： SLMSはデバイスでローカルに実行でき、応答時(shí)間が高くなり、ユーザー制御が大きくなります。 LLMは通常、特殊なハードウェアを必要とし、ユーザーコントロールを減らします。
• コスト： LLMSに関連するより高いコストとは異なり、SLMはリソース要件が低いため、よりコスト効果的です。

微調(diào)整SLMの背後にある理論的根拠

微調(diào)整SLMSは、いくつかの重要な利點(diǎn)により、さまざまなアプリケーションにとって貴重な手法です。

• ドメインの専門化：ドメイン固有のデータセットでの微調(diào)整により、SLMは専門的な語(yǔ)彙とコンテキストをよりよく理解できます。
• 効率とコストの節(jié)約：より小さなモデルを微調(diào)整するには、より少ないリソースと時(shí)間が少ない時(shí)間をトレーニングするよりも短いモデルが必要です。
• より高速なトレーニングと反復(fù)： SLMSの微調(diào)整プロセスはより速く、迅速な反復(fù)と展開を可能にします。
• 過(guò)剰適合リスクの減少：小規(guī)模なモデルは一般により良く一般化し、過(guò)剰係數(shù)を最小限に抑えます。
• 強(qiáng)化されたセキュリティとプライバシー： SLMは、より安全な環(huán)境で展開し、機(jī)密データを保護(hù)できます。
• レイテンシの低下：サイズが小さくなると、処理が速くなるため、低遅延のアプリケーションに最適です。

微調(diào)整はいつ必要ですか？

微調(diào)整する前に、迅速なエンジニアリングやラグなどの代替案を検討してください。微調(diào)整は、精度とコンテキストの認(rèn)識(shí)を必要とするハイステークスアプリケーションに最適ですが、プロンプトエンジニアリングは実験のための柔軟で費(fèi)用対効果の高いアプローチを提供します。 RAGは、動(dòng)的知識(shí)統(tǒng)合が必要なアプリケーションに適しています。

PEFT vs.従來(lái)の微調(diào)整

PEFTは、パラメーターの小さなサブセットに焦點(diǎn)を當(dāng)てることにより、従來(lái)の微調(diào)整に代わる効率的な代替品を提供します。これにより、計(jì)算コストとデータセットサイズの要件が削減されます。

LORAでの微調(diào)整：パラメーター効率の高いアプローチ

LORA（低ランク適応）は、元のウェイトを凍結(jié)し、より小さく訓(xùn)練可能な低ランクマトリックスを?qū)毪工毪长趣摔瑜?、効率を向上させるPEFT技術(shù)です。これにより、トレーニングが必要なパラメーターの數(shù)が大幅に削減されます。

（BBCニュースデータとPHI-3.5-mini-Instructモデルを使用したステップバイステップの微調(diào)整プロセスを詳述する以下のセクションは、簡(jiǎn)潔にするために省略されています。プロセスのコア概念はすでに上記で説明されています。）

結(jié)論

SLMSは、特にリソースに制約のある環(huán)境で、AIに対して強(qiáng)力で効率的なアプローチを提供します。特にLoraのようなPEFTテクニックを使用した微調(diào)整は、その機(jī)能を強(qiáng)化し、高度なAIをよりアクセスしやすくします。

重要なテイクアウト：

• SLMは、LLMSと比較してリソース効率が高くなります。
• 微調(diào)整SLMは、ドメインの専門化を可能にします。
• 迅速なエンジニアリングとRAGは、微調(diào)整の実行可能な代替品です。
• LORAのようなPEFTメソッドは、微調(diào)整効率を大幅に改善します。

よくある質(zhì)問(wèn)

• Q1。 SLMとは何ですか？ A. 100億パラメーターを持つコンパクトで効率的なLLM。
• Q2。微調(diào)整はどのようにSLMSを改善しますか？ A.特定のドメインの専門化を可能にします。
• Q3。 PEFTとは何ですか？ A.パラメーターの小さなサブセットに焦點(diǎn)を當(dāng)てた効率的な微調(diào)整方法。
• Q4。ロラとは何ですか？ A.トレーニングパラメーターを削減するために、低ランクマトリックスを使用したPEFT技術(shù)。
• Q5。微調(diào)整と迅速なエンジニアリング？ A.微調(diào)整は、ハイステークスアプリケーション用です。迅速なエンジニアリングは、柔軟で費(fèi)用対効果の高い適応のためです。

（注：畫像URLは変更されていません。）

以上が微調(diào)整された小言語(yǔ)モデルによるニュース分類の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國(guó)語(yǔ) Web サイトの他の関連記事を參照してください。