מבוא

דמיינו שאתם רותמים את העוצמה של דגמי שפה מתקדמים ישירות על המחשב האישי או המכשיר הנייד שלכם מבלי להסתמך על שירותי ענן או שרתים רבי עוצמה. נשמע מדהים, לא? ובכן, דגמי השפה הזעירים האלה הופכים את החלום הזה למציאות. ב-NLP, צפינו בהופעתם של מודלים עצומים של שפה שמטמיעים ויוצרים טקסט בדיוק כמו אדם. למרות שהתוצאות לרוב יוצאות דופן, הדרישות החישוביות גדולות באותה מידה. כתוצאה מכך, קשה להפעיל אותם מחוץ למרכז עיבוד. אבל זה משתנה במהירות! החדשות הטובות הן שהחוקרים והמהנדסים שפכו את ליבם לייצר LLMs קטנים שמספיקים לרוץ על המכשירים המקומיים שלכם ויש להם מספיק כוח ליישום לכל משימה שימושית.

במאמר זה, נסקור את דגמי השפה הקטנים והחזקים ביותר שתוכל להפעיל באופן מקומי מהנוחות של המכשיר שלך. המופלאים הקומפקטיים הללו מייצרים איזון מושלם בין ביצועים ויעילות משאבים, ופותחים עולם של אפשרויות עבור מפתחים, חוקרים וחובבים כאחד.

מהם היתרונות של תכניות לימודים קטנות (LLM) קטנות?

הנה כמה יתרונות מרכזיים של שימוש ב-LLMs קטנות (Large Language Models) בהשוואה לעמיתיהם הגדולים יותר:

1. דרישות חומרה נמוכות יותר: ל-LLMs קטנים יש פחות פרמטרים משמעותית ודורשים פחות כוח חישוב, מה שהופך אותם לאידיאליים להפעלה על מכשירים עם משאבי חומרה מוגבלים, כגון מחשבים ניידים, סמארטפונים ומערכות משובצות. זה הופך אותם לנגישים יותר וגורם לדמוקרטיזציה של השימוש ב-LLM עבור מגוון רחב יותר של משתמשים ויישומים.
2. הסקה מהירה יותר: עם פחות פרמטרים וגדלים קטנים יותר של דגמים, LLMs קטנים יכולים לבצע הסקה מהירה יותר, מה שאומר זמני תגובה מהירים יותר והשהייה נמוכה יותר. זה חשוב במיוחד עבור יישומים בזמן אמת כמו AI שיחה, שבו ההיענות היא קריטית.
3. צריכת אנרגיה נמוכה יותר: דגמים קטנים יותר דורשים פחות אנרגיה להפעלתם, מה שהופך אותם לחסכוניים יותר באנרגיה וידידותיים לסביבה. זה מועיל במיוחד עבור מכשירים המופעלים על ידי סוללה, שבהם יעילות האנרגיה היא קריטית.
4. פריסה וניידות קלות יותר: LLMs קטנים קלים יותר לפריסה ולהפצה בשל גודלם הקומפקטי. ניתן לשלב אותם באפליקציות ומערכות שונות ללא חומרה מיוחדת או תשתית בקנה מידה גדול. ניידות זו מאפשרת אימוץ רחב יותר ומאפשרת פיתוח של יישומים מבוזרים יותר ומבוססי קצה.
5. פרטיות וריבונות נתונים: על ידי הפעלת LLMs קטנים באופן מקומי, משתמשים יכולים לשמור על שליטה רבה יותר על הנתונים שלהם ולהפחית את הצורך לשלוח מידע רגיש לשרתים מרוחקים או לפלטפורמות ענן. זה יכול לעזור לטפל בדאגות הפרטיות ולציית לתקנות הגנת מידע.
6. עלות תועלת: דגמים קטנים יותר דורשים בדרך כלל פחות משאבי חישוב, מה שיכול לתרגם לעלויות תפעול נמוכות יותר, במיוחד כאשר פועלים על פלטפורמות ענן או חומרה שכורה. עלות-תועלת זו יכולה לעשות LLM טכנולוגיה נגישה יותר לארגונים קטנים יותר ולמפתחים בודדים.
7. יישומים מיוחדים: בעוד שדגמים קטנים יותר עשויים שלא להשיג את אותה רמת ביצועים כמו דגמים גדולים יותר במשימות כלליות, ניתן לכוונן אותם ולבצע אופטימיזציה עבור יישומים או תחומים ספציפיים, ועלולים להעלות ביצועים טובים יותר מדגמים גדולים יותר באותם תחומים מיוחדים.

חשוב לציין שהיתרונות של LLMs קטנים מגיעים עם פשרות בביצועים וביכולות בהשוואה לעמיתיהם הגדולים יותר. עם זאת, היתרונות של LLMs קטנים ביעילות משאבים, ניידות וחסכוניות יכולים להפוך אותם לבחירה משכנעת עבור יישומים רבים שבהם ביצועים מתקדמים אינם דרישה קריטית.

LLMs הקטנים ביותר שתוכל להפעיל במכשירים מקומיים

DistilBERT

• גודל דגם: לגרסת הבסיס יש כ-66 מיליון פרמטרים, קטנים משמעותית מהפרמטרים של BERT של 110 מיליון.
• תיאור: DistilBERT היא גרסה מזוקקת של דגם BERT, שתוכננה להיות קטנה ומהירה יותר תוך שמירה על רוב הביצועים של BERT. הוא משתמש בטכניקות זיקוק ידע כדי לדחוס את מודל BERT הגדול לגרסה קטנה יותר, מה שהופך אותו ליעיל יותר וקל יותר לפריסה במכשירים מקומיים.
• דרישות חומרה: הגודל הקומפקטי של DistilBERT מאפשר לו לפעול על מכשירים מקומיים שונים, כולל מחשבים ניידים, שולחניים ואפילו מכשירים ניידים מתקדמים.

קישור פנים מחבק: DistilBERT

TinyBERT

• גודל דגם: ל-TinyBERT-4 יש כ-14 מיליון פרמטרים, בעוד של-TinyBERT-6 יש כ-67 מיליון.
• תיאור: TinyBERT היא גרסה קומפקטית עוד יותר של BERT, שפותחה על ידי חוקרים מאוניברסיטת קרנגי מלון ו-Google Brain. הוא משתמש בטכניקות מתקדמות כמו זיקוק שכבה ותשומת לב כדי להשיג דחיסת מודל משמעותית תוך שמירה על ביצועים תחרותיים במשימות NLP שונות.
• דרישות חומרה: הגודל הקטן ביותר של TinyBERT מאפשר לה לפעול על מגוון רחב של מכשירים מקומיים, כולל מחשבים ניידים מתקדמים, מערכות משובצות ומכשירים ניידים.

קישור פנים מחבק: TinyBERT

MobileBERT

• גודל דגם: ל-MobileBERT יש כ-25 מיליון פרמטרים, קטנים משמעותית מהבסיס המקורי של BERT.
• תיאור: MobileBERT הוא דגם BERT קומפקטי ויעיל עבור מכשירי נייד וקצה. הוא משתמש בטכניקות כמו זיקוק ידע וקונטיזציה כדי להקטין את גודל המודל תוך שמירה על ביצועים גבוהים במגוון רחב של משימות NLP.
• דרישות חומרה: כפי שהשם מרמז, MobileBERT מותאמת להפעלה במכשירים ניידים ובסביבות אחרות מוגבלות משאבים.

קישור פנים מחבק: MobileBERT

ALBERT

• גודל דגם: זה משתנה בהתאם לתצורה; אחד הקטנים ביותר הוא בסיס ALBERT עם 12 שכבות ו-12 ראשי קשב.
• תיאור: ALBERT (A Lite BERT) מיועד לשימוש יעיל בזיכרון ולהסקת הסקה מהירה יותר. הוא כולל מנגנון שיתוף פרמטרים חוצה שכבות וגודל הטבעה מופחת. זה יעיל למשימות NLP שונות בעוד שהוא קל יותר מה-BERT המקורי.
• דרישות חומרה: העיצוב היעיל של ALBERT מאפשר לו לפעול על מכשירים מקומיים שונים עם כוח עיבוד מתון.

קישור פנים מחבק: ALBERT

GPT-2 קטן

• גודל דגם: ל-GPT-2 Small יש כ-117 מיליון פרמטרים, קטנים משמעותית מדגמי ה-GPT-2 הגדולים יותר.
• תיאור: GPT-2 Small הוא גרסה קטנה יותר של הדגם הפופולרי GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) שפותח על ידי OpenAI. למרות שאינו קומפקטי כמו חלק מהדגמים האחרים, GPT-2 Small הוא עדיין קל משקל יחסית וניתן להשתמש בו למשימות כמו יצירת טקסט, סיכום ומודלים של שפה.
• דרישות חומרה: ניתן להפעיל את GPT-2 Small על מחשבים אישיים עם מפרטי חומרה מתונים, כגון מחשבים ניידים או שולחניים בטווח בינוני.

קישור פנים מחבק: GPT-2 קטן

DeciCoder-1B

• גודל דגם: מיליארד פרמטרים
• תיאור: DeciCoder-1B הוא מודל שפה המתמקד ביצירת קוד והבנה. זה יכול לסייע במשימות קידוד כמו השלמת קוד, תרגום בין שפות תכנות והסבר קוד. הוא מאומן על קורפוס גדול של קוד מקור ותיאורי שפה טבעית.
• דרישות חומרה: עם גודלו הקטן יחסית של מיליארד פרמטרים, DeciCoder-1B יכול לפעול על מכשירים מקומיים שונים כמו מחשבים ניידים, מחשבים נייחים, והתקנים ניידים פוטנציאליים מתקדמים או מחשבים עם לוח יחיד.

קישור פנים מחבק: DeciCoder - 1B

פי-1.5

• גודל דגם: מיליארד פרמטרים
• תיאור: Phi-1.5 הוא מודל שפה לשימוש כללי המסוגל ליצור טקסט, לענות על שאלות ולהבין שפה טבעית ומשימות NLP אחרות. הוא נועד להתאים לתחומים ומשימות שונות באמצעות כוונון עדין או הנחיה.
• דרישות חומרה: גודלו הקומפקטי של Phi-1.5 של 1.5 מיליארד פרמטרים מאפשר לפרוס אותו במכשירים מקומיים עם משאבי מחשוב מתונים, כגון מחשבים ניידים, מחשבים נייחים, ואפשרי להתקני מחשוב ניידים או לוח יחיד מתקדמים יותר.

קישור פנים מחבק: פי-1.5

דולי-v2-3b

• גודל דגם: מיליארד פרמטרים
• תיאור: Dolly-v2-3b הוא מודל שפה העוקב אחר הוראות המצטיין בהבנה ובביצוע הנחיות והוראות מפורטות ורב-שלביות במשימות שונות.
• דרישות חומרה: עם 3 מיליארד פרמטרים, Dolly-v2-3b דורש התקנים מקומיים עם כוח מחשוב בינוני עד גבוה, כמו מחשבים ניידים מתקדמים, שולחניים או תחנות עבודה.

קישור פנים מחבק: דולי-v2-3b

StableLM-Zephyr-3B

• גודל דגם: מיליארד פרמטרים
• תיאור: StableLM-Zephyr-3B הוא מודל שפה שהוכשר לספק תגובות אמינות ואמיתיות. הוא נועד להיות מודל יציב ואמין למשימות שונות של עיבוד שפה טבעית.
• דרישות חומרה: כמו Dolly-v2-3b, 3 מיליארד הפרמטרים StableLM-Zephyr-3B יכולים לרוץ על מכשירים מקומיים עם יכולות מחשוב בינוניות עד גבוהות, כגון מחשבים ניידים, שולחניים או תחנות עבודה מתקדמים.

קישור פנים מחבק: StableLM-Zephyr-3B

DeciLM-7B

• גודל דגם: מיליארד פרמטרים
• תיאור: DeciLM-7B הוא מודל שפה לשימוש כללי עבור משימות שונות של עיבוד שפה טבעית. גודלו הגדול יותר של 7 מיליארד פרמטרים מציע ביצועים משופרים בהשוואה לדגמים קטנים יותר תוך שהוא עדיין קומפקטי מספיק עבור פריסה מקומית.
• דרישות חומרה: כדי להפעיל את DeciLM-7B באופן מקומי, המשתמשים יצטרכו גישה למערכות עם חומרה חזקה יותר, כגון שולחנות עבודה מתקדמים או תחנות עבודה עם GPUs או TPUs מסוגלים.

קישור פנים מחבק: DeciLM-7B

Mistral-7B-Instruct-v0.2

• גודל דגם: מיליארד פרמטרים
• תיאור: Mistral-7B-Instruct-v0.2 הוא מודל שפה העוקב אחר הוראות שיכול להתמודד ביעילות עם הוראות ומשימות מורכבות מרובות שלבים.
• דרישות חומרה: בדומה ל-DeciLM-7B, Mistral-7B-Instruct-v0.2 דורש חומרה מקומית מתקדמת, כגון שולחנות עבודה או תחנות עבודה חזקות, כדי להפעיל את 7 מיליארד הפרמטרים שלו.

קישור פנים מחבק: Mistral-7B-Instruct-v0.2

Orca-2-7B

• גודל דגם: מיליארד פרמטרים
• תיאור: Orca-2-7B הוא מודל שפת קוד פתוח המספק תגובות בטוחות, אמיתיות ומותאמות לאדם. מטרתו היא לייצר תפוקות המתואמות עם הערכים והאתיקה האנושיים.
• דרישות חומרה: הפרמטר של 7 מיליארד Orca-2-7B מחייב חומרה מקומית רבת עוצמה כמו מחשבים שולחניים או תחנות עבודה עם ביצועים גבוהים כדי לפעול ביעילות.

קישור פנים מחבק: Orca-2-7B

עַנבָּר

• גודל דגם: מיליארד פרמטרים
• תיאור: Amber הוא מודל שפה מרובה משימות שנועד לטפל במשימות שונות של עיבוד שפה טבעית עם ביצועים גבוהים בין תחומים ויישומים.
• דרישות חומרה: הפעלת 7 מיליארד הפרמטרים של Amber באופן מקומי דורשת גישה לחומרה מתקדמת, כגון שולחנות עבודה חזקים או תחנות עבודה עם GPUs או TPUs מסוגלים.

קישור פנים מחבק: עַנבָּר

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

• גודל דגם: מיליארד פרמטרים
• תיאור: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base הוא דגם גדול בשפה ההינדית, אחד הדגמים הגדולים ביותר הזמינים בגלוי עבור השפה ההינדית. זה יכול להבין וליצור טקסט הינדי.
• דרישות חומרה: כמו דגמי 7B אחרים, OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base דורש חומרה מקומית בעלת ביצועים גבוהים, כגון שולחנות עבודה או תחנות עבודה חזקות, כדי לפעול ביעילות.

קישור פנים מחבק: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base

SOLAR-10.7B-v1.0

• גודל דגם: מיליארד פרמטרים
• תיאור: SOLAR-10.7B-v1.0 הוא מודל שפה כללי גדול שדוחף את הגבולות של מה שיכול לפעול באופן מקומי בחומרה לצרכן. הוא מציע ביצועים משופרים עבור משימות NLP שונות.
• דרישות חומרה: כדי לפרוס את SOLAR-10.7B-v1.0 באופן מקומי, המשתמשים יצטרכו גישה לחומרה צרכנית מתקדמת עם GPUs חזקים או הגדרות ריבוי GPU.

קישור פנים מחבק: SOLAR-10.7B-v1.0

NexusRaven-V2-13B

• גודל דגם: מיליארד פרמטרים
• תיאור: NexusRaven-V2-13B הוא מודל שפה גדול המתמקד ביצירת טקסט פתוח על פני תחומים ויישומים שונים.
• דרישות חומרה: ב-13 מיליארד פרמטרים, NexusRaven-V2-13B דורש חומרה חזקה מאוד, כגון תחנות עבודה מתקדמות או הגדרות ריבוי GPU, כדי לפעול באופן מקומי במכשירי צרכנים.

קישור פנים מחבק: NexusRaven-V2-13B

בעוד שה-LLMs הקומפקטיים הללו מציעים יתרונות משמעותיים בניידות ויעילות משאבים, חשוב לציין שהם עשויים שלא להשיג את אותה רמת ביצועים כמו עמיתיהם הגדולים יותר במשימות NLP מורכבות מסוימות. עם זאת, עבור יישומים רבים שאינם דורשים ביצועים מתקדמים, הדגמים הקטנים הללו יכולים להוות פתרון מעשי ונגיש, במיוחד כאשר הם פועלים על מכשירים מקומיים עם משאבי חישוב מוגבלים.

סיכום

לסיכום, הזמינות של דגמי שפה קטנים שיכולים לפעול באופן מקומי על המכשירים שלך מסמנת צעד משמעותי קדימה ב-AI ו NLP. מודלים אלה מציעים שילוב אידיאלי של כוח, יעילות ונגישות, ומאפשרים לך לבצע משימות מתקדמות של עיבוד שפה טבעית מבלי להסתמך על שירותי ענן או מרכזי נתונים רבי עוצמה. כשאתה מתנסה ב-LLMs קומפקטיים אלה, אתה פותח אפיקים חדשים לחדשנות ויצירתיות בפרויקטים שלך, בין אם אתה מפתח ותיק, חוקר או חובב. ה עתיד AI אינו מוגבל עוד לדגמים מאסיביים; במקום זאת, מדובר במקסום הפוטנציאל של החומרה שכבר יש לך. גלה מה הדגמים הקטנים אך האדירים הללו יכולים להשיג עבורך!

אני מקווה שמצאת את המאמר הזה מעורר תובנות. אם יש לך הצעות לגבי המאמר, הגיבו למטה. למאמרים נוספים, אתה יכול לעיין בזה קישור.

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/smallest-llms-that-you-can-run-on-local-devices/