Einleitung

Stellen Sie sich vor, Sie nutzen die Leistungsfähigkeit fortschrittlicher Sprachmodelle direkt auf Ihrem PC oder Mobilgerät, ohne auf Cloud-Dienste oder leistungsstarke Server angewiesen zu sein. Klingt unglaublich, nicht wahr? Nun, diese winzigen Sprachmodelle machen diesen Traum wahr. Im NLP haben wir das Aufkommen enormer Sprachmodelle beobachtet, die Texte genauso assimilieren und erstellen wie ein Mensch. Während die Ergebnisse oft bemerkenswert sind, ist der Rechenaufwand ebenso groß. Daher ist es schwierig, sie außerhalb eines Verarbeitungszentrums zu betreiben. Aber das ändert sich schnell! Die gute Nachricht ist, dass die Forscher und Ingenieure ihr Herzblut in die Entwicklung kleiner LLMs gesteckt haben, die ausreichen, um auf Ihren lokalen Geräten zu laufen, und über genügend Leistung verfügen, um für jede nützliche Aufgabe eingesetzt zu werden.

In diesem Artikel erkunden wir die kleinsten und mächtigsten Sprachmodelle, die Sie lokal bequem von Ihrem eigenen Gerät aus ausführen können. Diese kompakten Wunderwerke schaffen die perfekte Balance zwischen Leistung und Ressourceneffizienz und eröffnen Entwicklern, Forschern und Enthusiasten gleichermaßen eine Welt voller Möglichkeiten.

Was sind die Vorteile kleiner LLMs?

Hier sind einige wichtige Vorteile der Verwendung kleiner LLMs (Large Language Models) im Vergleich zu ihren größeren Gegenstücken:

1. Geringere Hardwareanforderungen: Kleine LLMs haben deutlich weniger Parameter und benötigen weniger Rechenleistung, was sie ideal für den Betrieb auf Geräten mit begrenzten Hardwareressourcen wie Laptops, Smartphones und eingebetteten Systemen macht. Dies macht sie zugänglicher und demokratisiert die Nutzung von LLMs für ein breiteres Spektrum von Benutzern und Anwendungen.
2. Schnellere Schlussfolgerung: Mit weniger Parametern und kleineren Modellgrößen können kleine LLMs schnellere Inferenzen durchführen, was schnellere Reaktionszeiten und geringere Latenz bedeutet. Dies ist besonders wichtig für Echtzeitanwendungen wie Konversations-KI, wo Reaktionsfähigkeit entscheidend ist.
3. Geringerer Energieverbrauch: Kleinere Modelle benötigen zum Betrieb weniger Energie, wodurch sie energieeffizienter und umweltfreundlicher sind. Dies ist insbesondere bei batteriebetriebenen Geräten von Vorteil, bei denen die Energieeffizienz von entscheidender Bedeutung ist.
4. Einfachere Bereitstellung und Portabilität: Kleine LLMs lassen sich aufgrund ihrer kompakten Größe einfacher bereitstellen und verteilen. Sie können ohne spezielle Hardware oder große Infrastruktur in verschiedene Anwendungen und Systeme integriert werden. Diese Portabilität ermöglicht eine breitere Akzeptanz und ermöglicht die Entwicklung dezentralerer und Edge-basierter Anwendungen.
5. Datenschutz und Datensouveränität: Durch die lokale Ausführung kleiner LLMs können Benutzer eine bessere Kontrolle über ihre Daten behalten und die Notwendigkeit reduzieren, vertrauliche Informationen an Remote-Server oder Cloud-Plattformen zu senden. Dies kann dazu beitragen, Datenschutzbedenken auszuräumen und Datenschutzbestimmungen einzuhalten.
6. Kosteneffizienz: Kleinere Modelle erfordern im Allgemeinen weniger Rechenressourcen, was zu geringeren Betriebskosten führen kann, insbesondere wenn sie auf Cloud-Plattformen oder gemieteter Hardware ausgeführt werden. Diese Kosteneffizienz kann machen LLM Technologie für kleinere Organisationen und einzelne Entwickler zugänglicher zu machen.
7. Spezialisierte Anwendungen: Während kleinere Modelle bei allgemeinen Aufgaben möglicherweise nicht das gleiche Leistungsniveau wie größere Modelle erreichen, können sie für bestimmte Anwendungen oder Domänen fein abgestimmt und optimiert werden und möglicherweise größere Modelle in diesen speziellen Bereichen übertreffen.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Vorteile kleiner LLMs mit Kompromissen bei Leistung und Fähigkeiten im Vergleich zu ihren größeren Pendants einhergehen. Die Vorteile kleiner LLMs in Bezug auf Ressourceneffizienz, Portabilität und Kosteneffizienz können sie jedoch zu einer überzeugenden Wahl für viele Anwendungen machen, bei denen High-End-Leistung keine entscheidende Anforderung ist.

Kleinste LLMs, die Sie auf lokalen Geräten ausführen können

DestillierBERT

• Modellgröße: Die Basisversion verfügt über rund 66 Millionen Parameter, deutlich kleiner als die 110 Millionen Parameter von BERT.
• Beschreibung: DistilBERT ist eine destillierte Version des BERT-Modells, die kleiner und schneller ist und gleichzeitig den größten Teil der BERT-Leistung beibehält. Es verwendet Wissensdestillationstechniken, um das große BERT-Modell in eine kleinere Version zu komprimieren, wodurch es effizienter und einfacher auf lokalen Geräten bereitgestellt werden kann.
• Hardware-Anforderungen: Die kompakte Größe von DistilBERT ermöglicht die Ausführung auf verschiedenen lokalen Geräten, einschließlich Laptops, Desktops und sogar mobilen High-End-Geräten.

Umarmendes Gesicht Link: DestillierBERT

TinyBERT

• Modellgröße: TinyBERT-4 hat etwa 14 Millionen Parameter, während TinyBERT-6 etwa 67 Millionen hat.
• Beschreibung: TinyBERT ist eine noch kompaktere Version von BERT, entwickelt von Forschern der Carnegie Mellon University und Google Brain. Es verwendet fortschrittliche Techniken wie schichtweise und Aufmerksamkeitsdestillation, um eine erhebliche Modellkomprimierung zu erreichen und gleichzeitig die wettbewerbsfähige Leistung bei verschiedenen NLP-Aufgaben aufrechtzuerhalten.
• Hardware-Anforderungen: Aufgrund seiner extrem geringen Größe kann TinyBERT auf einer Vielzahl lokaler Geräte ausgeführt werden, darunter Low-End-Laptops, eingebettete Systeme und mobile Geräte.

Umarmendes Gesicht Link: TinyBERT

MobileBERT

• Modellgröße: MobileBERT hat etwa 25 Millionen Parameter, deutlich kleiner als die ursprüngliche BERT-Basis.
• Beschreibung: MobileBERT ist ein kompaktes und effizientes BERT-Modell für Mobil- und Edge-Geräte. Es nutzt Techniken wie Wissensdestillation und Quantisierung, um die Modellgröße zu reduzieren und gleichzeitig eine hohe Leistung bei einem breiten Spektrum von NLP-Aufgaben aufrechtzuerhalten.
• Hardware-Anforderungen: Wie der Name schon sagt, ist MobileBERT für die Ausführung auf mobilen Geräten und anderen ressourcenbeschränkten Umgebungen optimiert.

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ALBERT

• Modellgröße: Es variiert je nach Konfiguration; Eine der kleinsten ist eine ALBERT-Basis mit 12 Schichten und 12 Aufmerksamkeitsköpfen.
• Beschreibung: ALBERT (A Lite BERT) ist für eine effiziente Speichernutzung und schnellere Inferenz konzipiert. Es verfügt über einen Mechanismus zur schichtübergreifenden Parameterfreigabe und eine reduzierte Einbettungsgröße. Es ist effektiv für verschiedene NLP-Aufgaben und gleichzeitig leichter als das ursprüngliche BERT.
• Hardware-Anforderungen: Das effiziente Design von ALBERT ermöglicht die Ausführung auf verschiedenen lokalen Geräten mit mäßiger Rechenleistung.

Umarmendes Gesicht Link: ALBERT

GPT-2 Klein

• Modellgröße: GPT-2 Small hat rund 117 Millionen Parameter und ist damit deutlich kleiner als die größeren GPT-2-Modelle.
• Beschreibung: GPT-2 Small ist eine kleinere Version des beliebten GPT-2-Modells (Generative Pre-trained Transformer 2), das von OpenAI entwickelt wurde. GPT-2 Small ist zwar nicht so kompakt wie einige der anderen Modelle, aber dennoch relativ leicht und kann für Aufgaben wie Textgenerierung, Zusammenfassung und Sprachmodellierung verwendet werden.
• Hardware-Anforderungen: GPT-2 Small kann auf Personalcomputern mit moderaten Hardwarespezifikationen ausgeführt werden, z. B. Laptops oder Desktops der Mittelklasse.

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DeciCoder-1B

• Modellgröße: 1 Milliarde Parameter
• Beschreibung: DeciCoder-1B ist ein Sprachmodell, das sich auf die Generierung und das Verständnis von Code konzentriert. Es kann bei Codierungsaufgaben wie der Vervollständigung des Codes, der Übersetzung zwischen Programmiersprachen und der Erklärung von Code hilfreich sein. Es basiert auf einem großen Korpus von Quellcode und Beschreibungen in natürlicher Sprache.
• Hardware-Anforderungen: Mit seiner relativ geringen Parametergröße von 1 Milliarde kann DeciCoder-1B auf verschiedenen lokalen Geräten wie Laptops, Desktops und möglicherweise mobilen High-End-Geräten oder Einplatinencomputern ausgeführt werden.

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Phi-1.5

• Modellgröße: 1.5 Milliarde Parameter
• Beschreibung: Phi-1.5 ist ein Allzweck-Sprachmodell, das in der Lage ist, Text zu generieren, Fragen zu beantworten und natürliche Sprache sowie andere NLP-Aufgaben zu verstehen. Es ist darauf ausgelegt, sich durch Feinabstimmung oder Eingabeaufforderung an unterschiedliche Bereiche und Aufgaben anzupassen.
• Hardware-Anforderungen: Die kompakte Parametergröße von Phi-1.5 von 1.5 Milliarden ermöglicht den Einsatz auf lokalen Geräten mit moderaten Rechenressourcen, wie Laptops, Desktops und potenziell höherwertigen Mobil- oder Single-Board-Rechnern.

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Dolly-v2-3b

• Modellgröße: 3 Milliarde Parameter
• Beschreibung: Dolly-v2-3b ist ein anweisungenfolgendes Sprachmodell, das sich durch das Verstehen und Ausführen detaillierter, mehrstufiger Eingabeaufforderungen und Anweisungen für verschiedene Aufgaben auszeichnet.
• Hardware-Anforderungen: Mit 3 Milliarden Parametern erfordert Dolly-v2-3b lokale Geräte mit mittlerer bis hoher Rechenleistung, wie High-End-Laptops, Desktops oder Workstations.

Umarmendes Gesicht Link: Dolly-v2-3b

StabilLM-Zephyr-3B

• Modellgröße: 3 Milliarde Parameter
• Beschreibung: StableLM-Zephyr-3B ist ein Sprachmodell, das darauf trainiert ist, zuverlässige und wahrheitsgetreue Antworten zu liefern. Es ist als stabiles und vertrauenswürdiges Modell für verschiedene Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache konzipiert.
• Hardware-Anforderungen: Wie Dolly-v2-3b kann der 3 Milliarden Parameter StableLM-Zephyr-3B auf lokalen Geräten mit mittlerer bis hoher Rechenleistung ausgeführt werden, wie zum Beispiel High-End-Laptops, Desktops oder Workstations.

Umarmendes Gesicht Link: StabilLM-Zephyr-3B

DeciLM-7B

• Modellgröße: 7 Milliarde Parameter
• Beschreibung: DeciLM-7B ist ein allgemeines Sprachmodell für verschiedene Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache. Seine größere Parametergröße von 7 Milliarden bietet eine verbesserte Leistung gegenüber kleineren Modellen und ist dennoch kompakt genug für den lokalen Einsatz.
• Hardware-Anforderungen: Um DeciLM-7B lokal auszuführen, benötigen Benutzer Zugriff auf Systeme mit leistungsstärkerer Hardware, wie etwa High-End-Desktops oder Workstations mit leistungsfähigen GPUs oder TPUs.

Umarmendes Gesicht Link: DeciLM-7B

Mistral-7B-Instruct-v0.2

• Modellgröße: 7 Milliarde Parameter
• Beschreibung: Mistral-7B-Instruct-v0.2 ist ein anweisungenfolgendes Sprachmodell, das komplexe mehrstufige Anweisungen und Aufgaben effektiv bewältigen kann.
• Hardware-Anforderungen: Ähnlich wie DeciLM-7B erfordert Mistral-7B-Instruct-v0.2 lokale High-End-Hardware, wie leistungsstarke Desktops oder Workstations, um seine 7 Milliarden Parameter auszuführen.

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Orca-2-7B

• Modellgröße: 7 Milliarde Parameter
• Beschreibung: Orca-2-7B ist ein Open-Source-Sprachmodell, das sichere, wahrheitsgetreue und auf den Menschen abgestimmte Antworten liefert. Ziel ist es, Ergebnisse zu generieren, die mit menschlichen Werten und Ethik in Einklang stehen.
• Hardware-Anforderungen: Der 7-Milliarden-Parameter Orca-2-7B erfordert leistungsstarke lokale Hardware wie Hochleistungs-Desktops oder Workstations, um effektiv zu funktionieren.

Umarmendes Gesicht Link: Orca-2-7B

Bernstein

• Modellgröße: 7 Milliarde Parameter
• Beschreibung: Amber ist ein Multitasking-Sprachmodell, das darauf ausgelegt ist, verschiedene Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache mit hoher Leistung über Domänen und Anwendungen hinweg zu bewältigen.
• Hardware-Anforderungen: Für die lokale Ausführung der 7 Milliarden Parameter von Amber ist Zugriff auf High-End-Hardware erforderlich, beispielsweise leistungsstarke Desktops oder Workstations mit leistungsfähigen GPUs oder TPUs.

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OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base

• Modellgröße: 7 Milliarde Parameter
• Beschreibung: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base ist ein großes Hindi-Sprachmodell, eines der größten offen verfügbaren Modelle für die Hindi-Sprache. Es kann Hindi-Text verstehen und generieren.
• Hardware-Anforderungen: Wie andere 7B-Modelle erfordert OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base leistungsstarke lokale Hardware, wie leistungsstarke Desktops oder Workstations, um effektiv zu laufen.

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SOLAR-10.7B-v1.0

• Modellgröße: 10.7 Milliarde Parameter
• Beschreibung: SOLAR-10.7B-v1.0 ist ein großes allgemeines Sprachmodell, das die Grenzen dessen verschiebt, was lokal auf Verbraucherhardware ausgeführt werden kann. Es bietet eine verbesserte Leistung für verschiedene NLP-Aufgaben.
• Hardware-Anforderungen: Um SOLAR-10.7B-v1.0 lokal bereitzustellen, benötigen Benutzer Zugriff auf High-End-Consumer-Hardware mit leistungsstarken GPUs oder Multi-GPU-Setups.

Umarmendes Gesicht Link: SOLAR-10.7B-v1.0

NexusRaven-V2-13B

• Modellgröße: 13 Milliarde Parameter
• Beschreibung: NexusRaven-V2-13B ist ein großes Sprachmodell, das sich auf die Generierung von offenem Text über verschiedene Domänen und Anwendungen hinweg konzentriert.
• Hardware-Anforderungen: Mit 13 Milliarden Parametern erfordert NexusRaven-V2-13B sehr leistungsstarke Hardware, wie zum Beispiel High-End-Workstations oder Multi-GPU-Setups, um lokal auf Verbrauchergeräten zu laufen.

Umarmendes Gesicht Link: NexusRaven-V2-13B

Obwohl diese kompakten LLMs erhebliche Vorteile in Bezug auf Portabilität und Ressourceneffizienz bieten, ist es wichtig zu beachten, dass sie bei bestimmten komplexen NLP-Aufgaben möglicherweise nicht das gleiche Leistungsniveau wie ihre größeren Gegenstücke erreichen. Für viele Anwendungen, die keine hochmoderne Leistung erfordern, können diese kleineren Modelle jedoch eine praktische und zugängliche Lösung sein, insbesondere wenn sie auf lokalen Geräten mit begrenzten Rechenressourcen ausgeführt werden.

Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verfügbarkeit kleiner Sprachmodelle, die lokal auf Ihren Geräten ausgeführt werden können, einen bedeutenden Fortschritt in der KI darstellt NLP. Diese Modelle bieten eine ideale Mischung aus Leistung, Effizienz und Zugänglichkeit und ermöglichen Ihnen die Ausführung komplexer Aufgaben zur Verarbeitung natürlicher Sprache, ohne auf Cloud-Dienste oder leistungsstarke Rechenzentren angewiesen zu sein. Wenn Sie mit diesen kompakten LLMs experimentieren, eröffnen sich Ihnen neue Wege für Innovation und Kreativität in Ihren Projekten, egal ob Sie ein erfahrener Entwickler, ein Forscher oder ein Hobbybastler sind. Der Zukunft der KI ist nicht mehr auf massive Modelle beschränkt; Stattdessen geht es darum, das Potenzial der bereits vorhandenen Hardware zu maximieren. Entdecken Sie, was diese kleinen, aber feinen Modelle für Sie leisten können!

Ich hoffe, Sie fanden diesen Artikel aufschlussreich. Wenn Sie Vorschläge zum Artikel haben, kommentieren Sie unten. Weitere Artikel finden Sie hier Link.

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• Quelle: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/smallest-llms-that-you-can-run-on-local-devices/