Introduzione

Immagina di sfruttare la potenza dei modelli linguistici avanzati direttamente sul tuo personal computer o dispositivo mobile senza fare affidamento su servizi cloud o server potenti. Sembra incredibile, vero? Ebbene, questi minuscoli modelli linguistici rendono questo sogno realtà. Nella PNL abbiamo osservato l'avvento di enormi modelli linguistici che assimilano e creano testo proprio come un essere umano. Anche se i risultati sono spesso notevoli, i requisiti computazionali sono altrettanto grandi. Di conseguenza, è difficile eseguirli al di fuori di un centro di elaborazione. Ma le cose stanno cambiando rapidamente! La buona notizia è che i ricercatori e gli ingegneri si sono impegnati a produrre piccoli LLM sufficienti per essere eseguiti sui dispositivi locali e dotati di potenza sufficiente per essere applicati a qualsiasi attività utile.

In questo articolo esploreremo i modelli linguistici più piccoli e potenti che puoi eseguire localmente comodamente dal tuo dispositivo. Queste meraviglie compatte raggiungono un perfetto equilibrio tra prestazioni ed efficienza delle risorse, aprendo un mondo di possibilità per sviluppatori, ricercatori e appassionati.

Quali sono i vantaggi dei piccoli LLM?

Ecco alcuni vantaggi chiave derivanti dall'utilizzo di piccoli LLM (Large Language Models) rispetto alle loro controparti più grandi:

1. Requisiti hardware inferiori: I piccoli LLM hanno un numero significativamente inferiore di parametri e richiedono meno potenza di calcolo, il che li rende ideali per l'esecuzione su dispositivi con risorse hardware limitate, come laptop, smartphone e sistemi embedded. Ciò li rende più accessibili e democratizza l'utilizzo degli LLM per una gamma più ampia di utenti e applicazioni.
2. Inferenza più veloce: Con meno parametri e dimensioni del modello più piccole, i piccoli LLM possono eseguire un'inferenza più rapida, il che significa tempi di risposta più rapidi e una latenza inferiore. Ciò è particolarmente importante per le applicazioni in tempo reale come AI conversazionale, dove la reattività è cruciale.
3. Consumo energetico ridotto: I modelli più piccoli richiedono meno energia per funzionare, il che li rende più efficienti dal punto di vista energetico e rispettosi dell'ambiente. Ciò è particolarmente vantaggioso per i dispositivi alimentati a batteria, dove l’efficienza energetica è fondamentale.
4. Distribuzione e portabilità più semplici: I piccoli LLM sono più facili da implementare e distribuire grazie alle loro dimensioni compatte. Possono essere integrati in varie applicazioni e sistemi senza hardware specializzato o infrastrutture su larga scala. Questa portabilità consente un’adozione più ampia e consente lo sviluppo di applicazioni più decentralizzate e basate sull’edge.
5. Privacy e sovranità dei dati: Eseguendo localmente piccoli LLM, gli utenti possono mantenere un maggiore controllo sui propri dati e ridurre la necessità di inviare informazioni sensibili a server remoti o piattaforme cloud. Ciò può aiutare ad affrontare i problemi di privacy e a rispettare le normative sulla protezione dei dati.
6. Efficacia dei costi: I modelli più piccoli richiedono generalmente meno risorse computazionali, il che può tradursi in costi operativi inferiori, soprattutto quando vengono eseguiti su piattaforme cloud o hardware noleggiato. Questo rapporto costo-efficacia può fare LLM tecnologia più accessibile alle organizzazioni più piccole e ai singoli sviluppatori.
7. Applicazioni specializzate: Anche se i modelli più piccoli potrebbero non raggiungere lo stesso livello di prestazioni dei modelli più grandi su compiti generali, possono essere messi a punto e ottimizzati per applicazioni o domini specifici, potenzialmente surclassando i modelli più grandi in quelle aree specializzate.

È importante notare che i vantaggi dei piccoli LLM comportano compromessi in termini di prestazioni e capacità rispetto alle loro controparti più grandi. Tuttavia, i vantaggi dei piccoli LLM in termini di efficienza delle risorse, portabilità e convenienza possono renderli una scelta convincente per molte applicazioni in cui le prestazioni di fascia alta non sono un requisito fondamentale.

I LLM più piccoli che puoi eseguire su dispositivi locali

DistillBERT

• Modello Dimensioni: La versione base ha circa 66 milioni di parametri, significativamente inferiori ai 110 milioni di parametri di BERT.
• Descrizione: DistilBERT è una versione distillata del modello BERT, progettata per essere più piccola e più veloce pur mantenendo la maggior parte delle prestazioni di BERT. Utilizza tecniche di distillazione della conoscenza per comprimere il grande modello BERT in una versione più piccola, rendendolo più efficiente e più semplice da implementare sui dispositivi locali.
• Requisiti hardware: Le dimensioni compatte di DistilBERT ne consentono l'esecuzione su vari dispositivi locali, inclusi laptop, desktop e persino dispositivi mobili di fascia alta.

Collegamento al volto che abbraccia: DistillBERT

PiccoloBERT

• Modello Dimensioni: TinyBERT-4 ha circa 14M di parametri, mentre TinyBERT-6 ne ha circa 67M.
• Descrizione: TinyBERT è una versione ancora più compatta di BERT, sviluppata dai ricercatori della Carnegie Mellon University e Google Brain. Utilizza tecniche avanzate come la distillazione a strati e l'attenzione per ottenere una significativa compressione del modello mantenendo prestazioni competitive su varie attività di PNL.
• Requisiti hardware: Le dimensioni estremamente ridotte di TinyBERT gli consentono di funzionare su un'ampia gamma di dispositivi locali, inclusi laptop di fascia bassa, sistemi embedded e dispositivi mobili.

Collegamento al volto che abbraccia: PiccoloBERT

CellulareBERT

• Modello Dimensioni: MobileBERT ha circa 25 milioni di parametri, significativamente più piccoli della base BERT originale.
• Descrizione: MobileBERT è un modello BERT compatto ed efficiente per dispositivi mobili e periferici. Utilizza tecniche come la distillazione della conoscenza e la quantizzazione per ridurre le dimensioni del modello mantenendo prestazioni elevate su un'ampia gamma di attività di PNL.
• Requisiti hardware: Come suggerisce il nome, MobileBERT è ottimizzato per l'esecuzione su dispositivi mobili e altri ambienti con risorse limitate.

Collegamento al volto che abbraccia: CellulareBERT

ALBERT

• Modello Dimensioni: Varia a seconda della configurazione; una delle più piccole è una base ALBERT con 12 strati e 12 teste di attenzione.
• Descrizione: ALBERT (A Lite BERT) è progettato per un utilizzo efficiente della memoria e un'inferenza più rapida. È dotato di un meccanismo di condivisione dei parametri multilivello e di dimensioni di incorporamento ridotte. È efficace per varie attività di PNL mentre è più leggero del BERT originale.
• Requisiti hardware: Il design efficiente di ALBERT gli consente di funzionare su vari dispositivi locali con una potenza di elaborazione moderata.

Collegamento al volto che abbraccia: ALBERT

GPT-2 Piccolo

• Modello Dimensioni: GPT-2 Small ha circa 117 milioni di parametri, significativamente più piccoli rispetto ai modelli GPT-2 più grandi.
• Descrizione: GPT-2 Small è una versione più piccola del popolare modello GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) sviluppato da OpenAI. Sebbene non sia compatto come alcuni degli altri modelli, GPT-2 Small è ancora relativamente leggero e può essere utilizzato per attività come la generazione di testo, il riepilogo e la modellazione del linguaggio.
• Requisiti hardware: GPT-2 Small può essere eseguito su personal computer con specifiche hardware moderate, come laptop o desktop di fascia media.

Collegamento al volto che abbraccia: GPT-2 Piccolo

DeciCoder-1B

• Modello Dimensioni: 1 miliardo di parametri
• Descrizione: DeciCoder-1B è un modello linguistico incentrato sulla generazione e comprensione del codice. Può aiutare con attività di codifica come il completamento del codice, la traduzione tra linguaggi di programmazione e la spiegazione del codice. È addestrato su un ampio corpus di codice sorgente e descrizioni in linguaggio naturale.
• Requisiti hardware: Con le sue dimensioni relativamente ridotte di 1 miliardo di parametri, DeciCoder-1B può essere eseguito su vari dispositivi locali come laptop, desktop e dispositivi mobili potenzialmente di fascia alta o computer a scheda singola.

Collegamento al volto che abbraccia: DeciCoder – 1B

Phi-1.5

• Modello Dimensioni: 1.5 miliardo di parametri
• Descrizione: Phi-1.5 è un modello linguistico generico in grado di generare testo, rispondere a domande e comprendere il linguaggio naturale e altre attività di PNL. È progettato per adattarsi a diversi domini e attività attraverso la messa a punto o la guida.
• Requisiti hardware: La dimensione compatta di 1.5 miliardi di parametri di Phi-1.5 ne consente l'implementazione su dispositivi locali con risorse di elaborazione moderate, come laptop, desktop e dispositivi informatici mobili o a scheda singola potenzialmente di fascia alta.

Collegamento al volto che abbraccia: Phi-1.5

Dolly-v2-3b

• Modello Dimensioni: 3 miliardo di parametri
• Descrizione: Dolly-v2-3b è un modello linguistico che segue le istruzioni che eccelle nella comprensione ed esecuzione di istruzioni e istruzioni dettagliate in più passaggi per varie attività.
• Requisiti hardware: Con 3 miliardi di parametri, Dolly-v2-3b richiede dispositivi locali con potenza di calcolo da moderata a elevata, come laptop, desktop o workstation di fascia alta.

Collegamento al volto che abbraccia: Dolly-v2-3b

StabileLM-Zephyr-3B

• Modello Dimensioni: 3 miliardo di parametri
• Descrizione: StableLM-Zephyr-3B è un modello linguistico addestrato per fornire risposte affidabili e veritiere. È progettato per essere un modello stabile e affidabile per varie attività di elaborazione del linguaggio naturale.
• Requisiti hardware: Come Dolly-v2-3b, StableLM-Zephyr-3B da 3 miliardi di parametri può essere eseguito su dispositivi locali con capacità di calcolo da moderate ad elevate, come laptop, desktop o workstation di fascia alta.

Collegamento al volto che abbraccia: StabileLM-Zephyr-3B

DeciLM-7B

• Modello Dimensioni: 7 miliardo di parametri
• Descrizione: DeciLM-7B è un modello linguistico generico per varie attività di elaborazione del linguaggio naturale. La sua dimensione maggiore di 7 miliardi di parametri offre prestazioni migliorate rispetto ai modelli più piccoli pur essendo sufficientemente compatto per l'implementazione locale.
• Requisiti hardware: Per eseguire DeciLM-7B localmente, gli utenti dovranno accedere a sistemi con hardware più potente, come desktop o workstation di fascia alta con GPU o TPU capaci.

Collegamento al volto che abbraccia: DeciLM-7B

Mistral-7B-Instruct-v0.2

• Modello Dimensioni: 7 miliardo di parametri
• Descrizione: Mistral-7B-Instruct-v0.2 è un modello linguistico che segue le istruzioni in grado di gestire efficacemente istruzioni e attività complesse in più fasi.
• Requisiti hardware: Similmente a DeciLM-7B, Mistral-7B-Instruct-v0.2 richiede hardware locale di fascia alta, come potenti desktop o workstation, per eseguire i suoi 7 miliardi di parametri.

Collegamento al volto che abbraccia: Mistral-7B-Instruct-v0.2

Orca-2-7B

• Modello Dimensioni: 7 miliardo di parametri
• Descrizione: Orca-2-7B è un modello linguistico open source che fornisce risposte sicure, veritiere e allineate alle persone. Mira a generare risultati in linea con i valori umani e l’etica.
• Requisiti hardware: L'Orca-7-2B da 7 miliardi di parametri necessita di hardware locale potente come desktop o workstation ad alte prestazioni per funzionare in modo efficace.

Collegamento al volto che abbraccia: Orca-2-7B

Amber

• Modello Dimensioni: 7 miliardo di parametri
• Descrizione: Amber è un modello linguistico multi-task progettato per gestire varie attività di elaborazione del linguaggio naturale con prestazioni elevate tra domini e applicazioni.
• Requisiti hardware: L'esecuzione locale dei 7 miliardi di parametri di Amber richiede l'accesso a hardware di fascia alta, come desktop o workstation potenti con GPU o TPU capaci.

Collegamento al volto che abbraccia: Amber

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

• Modello Dimensioni: 7 miliardo di parametri
• Descrizione: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base è un grande modello di lingua hindi, uno dei più grandi modelli apertamente disponibili per la lingua hindi. Può comprendere e generare testo hindi.
• Requisiti hardware: Come altri modelli 7B, OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base richiede hardware locale ad alte prestazioni, come potenti desktop o workstation, per funzionare in modo efficace.

Collegamento al volto che abbraccia: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base

SOLARE-10.7B-v1.0

• Modello Dimensioni: 10.7 miliardo di parametri
• Descrizione: SOLAR-10.7B-v1.0 è un ampio modello linguistico generale che spinge i limiti di ciò che può essere eseguito localmente sull'hardware consumer. Offre prestazioni migliorate per varie attività di PNL.
• Requisiti hardware: Per distribuire SOLAR-10.7B-v1.0 localmente, gli utenti dovranno accedere a hardware consumer di fascia alta con GPU potenti o configurazioni multi-GPU.

Collegamento al volto che abbraccia: SOLARE-10.7B-v1.0

NexusRaven-V2-13B

• Modello Dimensioni: 13 miliardo di parametri
• Descrizione: NexusRaven-V2-13B è un modello linguistico di grandi dimensioni incentrato sulla generazione di testo aperto in diversi domini e applicazioni.
• Requisiti hardware: Con 13 miliardi di parametri, NexusRaven-V2-13B richiede hardware molto potente, come workstation di fascia alta o configurazioni multi-GPU, per funzionare localmente sui dispositivi consumer.

Collegamento al volto che abbraccia: NexusRaven-V2-13B

Sebbene questi LLM compatti offrano vantaggi significativi in ​​termini di portabilità ed efficienza delle risorse, è importante notare che potrebbero non raggiungere lo stesso livello di prestazioni delle loro controparti più grandi su alcune attività complesse di PNL. Tuttavia, per molte applicazioni che non richiedono prestazioni all'avanguardia, questi modelli più piccoli possono rappresentare una soluzione pratica e accessibile, soprattutto quando vengono eseguiti su dispositivi locali con risorse computazionali limitate.

Conclusione

In conclusione, la disponibilità di modelli linguistici di piccole dimensioni che possono essere eseguiti localmente sui dispositivi segna un significativo passo avanti nell'intelligenza artificiale NLP. Questi modelli offrono una combinazione ideale di potenza, efficienza e accessibilità, consentendoti di eseguire attività avanzate di elaborazione del linguaggio naturale senza fare affidamento su servizi cloud o potenti data center. Mentre sperimenti questi LLM compatti, apri nuove strade per l'innovazione e la creatività nei tuoi progetti, che tu sia uno sviluppatore esperto, un ricercatore o un hobbista. IL futuro dell'intelligenza artificiale non è più limitato a modelli massicci; si tratta invece di massimizzare il potenziale dell'hardware che già possiedi. Scopri cosa possono offrirti questi modelli piccoli ma potenti!

Spero che tu abbia trovato questo articolo approfondito. Se hai suggerimenti riguardo l’articolo, commenta qui sotto. Per altri articoli potete fare riferimento a questo link.

• Distribuzione di contenuti basati su SEO e PR. Ricevi amplificazione oggi.
• PlatoData.Network Generativo verticale Ai. Potenzia te stesso. Accedi qui.
• PlatoAiStream. Intelligenza Web3. Conoscenza amplificata. Accedi qui.
• PlatoneESG. Carbonio, Tecnologia pulita, Energia, Ambiente, Solare, Gestione dei rifiuti. Accedi qui.
• Platone Salute. Intelligence sulle biotecnologie e sulle sperimentazioni cliniche. Accedi qui.
• Fonte: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/smallest-llms-that-you-can-run-on-local-devices/