Introductie

Stelt u zich eens voor dat u de kracht van geavanceerde taalmodellen rechtstreeks op uw pc of mobiele apparaat kunt benutten zonder afhankelijk te zijn van cloudservices of krachtige servers. Klinkt ongelooflijk, nietwaar? Welnu, deze kleine taalmodellen maken deze droom werkelijkheid. In NLP hebben we de opkomst gezien van enorme taalmodellen die tekst assimileren en creëren, net als een mens. Hoewel de resultaten vaak opmerkelijk zijn, zijn de rekenvereisten even groot. Als gevolg hiervan is het moeilijk om ze buiten een verwerkingscentrum te laten werken. Maar dat verandert snel! Het goede nieuws is dat de onderzoekers en ingenieurs hun hart hebben gestort in het produceren van kleine LLM's die voldoende zijn om op uw lokale apparaten te draaien en voldoende kracht hebben om voor elke nuttige taak te worden toegepast.

In dit artikel onderzoeken we de kleinste en krachtigste taalmodellen die u lokaal kunt uitvoeren vanaf uw eigen apparaat. Deze compacte wonderen bieden een perfecte balans tussen prestaties en efficiënt gebruik van hulpbronnen, waardoor er een wereld aan mogelijkheden opengaat voor zowel ontwikkelaars, onderzoekers als enthousiastelingen.

Wat zijn de voordelen van kleine LLM's?

Hier zijn enkele belangrijke voordelen van het gebruik van kleine LLM's (Large Language Models) in vergelijking met hun grotere tegenhangers:

1. Lagere hardwarevereisten: Kleine LLM's hebben aanzienlijk minder parameters en vereisen minder rekenkracht, waardoor ze ideaal zijn voor gebruik op apparaten met beperkte hardwarebronnen, zoals laptops, smartphones en embedded systemen. Dit maakt ze toegankelijker en democratiseert het gebruik van LLM's voor een breder scala aan gebruikers en toepassingen.
2. Snellere gevolgtrekking: Met minder parameters en kleinere modelgroottes kunnen kleine LLM's snellere gevolgtrekkingen uitvoeren, wat snellere responstijden en een lagere latentie betekent. Dit is vooral belangrijk voor real-time toepassingen zoals conversatie AI, waarbij reactievermogen cruciaal is.
3. Lager energieverbruik: Kleinere modellen hebben minder energie nodig, waardoor ze energiezuiniger en milieuvriendelijker zijn. Dit is vooral gunstig voor apparaten die op batterijen werken, waarbij energie-efficiëntie van cruciaal belang is.
4. Gemakkelijkere implementatie en draagbaarheid: Kleine LLM's zijn gemakkelijker te implementeren en te distribueren vanwege hun compacte formaat. Ze kunnen worden geïntegreerd in verschillende applicaties en systemen zonder gespecialiseerde hardware of grootschalige infrastructuur. Deze draagbaarheid maakt een bredere acceptatie mogelijk en maakt de ontwikkeling van meer gedecentraliseerde en edge-gebaseerde applicaties mogelijk.
5. Privacy en gegevenssoevereiniteit: Door kleine LLM's lokaal uit te voeren, kunnen gebruikers meer controle over hun gegevens behouden en de noodzaak verminderen om gevoelige informatie naar externe servers of cloudplatforms te sturen. Dit kan helpen bij het aanpakken van privacyproblemen en het voldoen aan de regelgeving op het gebied van gegevensbescherming.
6. Kosten efficiëntie: Kleinere modellen vereisen over het algemeen minder computerbronnen, wat zich kan vertalen in lagere operationele kosten, vooral wanneer ze op cloudplatforms of gehuurde hardware draaien. Deze kosteneffectiviteit kan maken LLM technologie toegankelijker voor kleinere organisaties en individuele ontwikkelaars.
7. Gespecialiseerde toepassingen: Hoewel kleinere modellen mogelijk niet hetzelfde prestatieniveau bereiken als grotere modellen voor algemene taken, kunnen ze worden verfijnd en geoptimaliseerd voor specifieke toepassingen of domeinen, waardoor ze mogelijk beter presteren dan grotere modellen op die gespecialiseerde gebieden.

Het is belangrijk op te merken dat de voordelen van kleine LLM's gepaard gaan met compromissen op het gebied van prestaties en mogelijkheden in vergelijking met hun grotere tegenhangers. De voordelen van kleine LLM's op het gebied van hulpbronnenefficiëntie, draagbaarheid en kosteneffectiviteit kunnen ze echter tot een aantrekkelijke keuze maken voor veel toepassingen waarbij hoogwaardige prestaties geen kritische vereiste zijn.

Kleinste LLM's die u op lokale apparaten kunt uitvoeren

DestillerenBERT

• Modelgrootte: De basisversie heeft ongeveer 66M parameters, aanzienlijk kleiner dan de 110M parameters van BERT.
• Omschrijving: DistilBERT is een gedistilleerde versie van het BERT-model, ontworpen om kleiner en sneller te zijn, terwijl de meeste prestaties van BERT behouden blijven. Het maakt gebruik van kennisdestillatietechnieken om het grote BERT-model in een kleinere versie te comprimeren, waardoor het efficiënter en gemakkelijker te implementeren is op lokale apparaten.
• Hardware-eisen: Dankzij het compacte formaat van DistilBERT kan het op verschillende lokale apparaten worden gebruikt, waaronder laptops, desktops en zelfs geavanceerde mobiele apparaten.

Knuffelen Gezichtslink: DestillerenBERT

TinyBERT

• Modelgrootte: TinyBERT-4 heeft ongeveer 14 miljoen parameters, terwijl TinyBERT-6 ongeveer 67 miljoen heeft.
• Omschrijving: TinyBERT is een nog compactere versie van BERT, ontwikkeld door onderzoekers van Carnegie Mellon University en Google Brain. Het maakt gebruik van geavanceerde technieken zoals laaggewijze en aandachtsdestillatie om aanzienlijke modelcompressie te bereiken terwijl de competitieve prestaties bij verschillende NLP-taken behouden blijven.
• Hardware-eisen: Dankzij het extreem kleine formaat van TinyBERT kan het op een breed scala aan lokale apparaten worden uitgevoerd, waaronder goedkope laptops, embedded systemen en mobiele apparaten.

Knuffelen Gezichtslink: TinyBERT

MobielBERT

• Modelgrootte: MobileBERT heeft ongeveer 25 miljoen parameters, aanzienlijk kleiner dan de oorspronkelijke BERT-basis.
• Omschrijving: MobileBERT is een compact en efficiënt BERT-model voor mobiele apparaten en edge-apparaten. Het maakt gebruik van technieken zoals kennisdistillatie en kwantisering om de modelgrootte te verkleinen en tegelijkertijd hoge prestaties te behouden bij een breed scala aan NLP-taken.
• Hardware-eisen: Zoals de naam al doet vermoeden, is MobileBERT geoptimaliseerd voor gebruik op mobiele apparaten en andere omgevingen met beperkte bronnen.

Knuffelen Gezichtslink: MobielBERT

ALBERT

• Modelgrootte: Het varieert afhankelijk van de configuratie; een van de kleinste is een ALBERT-basis met 12 lagen en 12 aandachtskoppen.
• Omschrijving: ALBERT (A Lite BERT) is ontworpen voor efficiënt geheugengebruik en snellere gevolgtrekking. Het beschikt over een mechanisme voor het delen van parameters over meerdere lagen en een kleinere inbeddingsgrootte. Het is effectief voor verschillende NLP-taken, maar lichter dan de originele BERT.
• Hardware-eisen: Dankzij het efficiënte ontwerp van ALBERT kan het op verschillende lokale apparaten met een gemiddelde verwerkingskracht worden uitgevoerd.

Knuffelen Gezichtslink: ALBERT

GPT-2 Klein

• Modelgrootte: GPT-2 Small heeft ongeveer 117 miljoen parameters, aanzienlijk kleiner dan de grotere GPT-2-modellen.
• Omschrijving: GPT-2 Small is een kleinere versie van het populaire GPT-2-model (Generative Pre-trained Transformer 2), ontwikkeld door OpenAI. Hoewel niet zo compact als sommige andere modellen, is GPT-2 Small nog steeds relatief licht van gewicht en kan worden gebruikt voor taken zoals het genereren van tekst, samenvattingen en taalmodellering.
• Hardware-eisen: GPT-2 Small kan worden uitgevoerd op personal computers met gematigde hardwarespecificaties, zoals laptops of desktops uit het middensegment.

Knuffelen Gezichtslink: GPT-2 Klein

DeciCoder-1B

• Modelgrootte: 1 miljard parameters
• Omschrijving: DeciCoder-1B is een taalmodel gericht op het genereren en begrijpen van code. Het kan helpen bij codeertaken zoals het voltooien van code, vertaling tussen programmeertalen en het uitleggen van code. Het is getraind op een groot corpus van broncode en beschrijvingen in natuurlijke taal.
• Hardware-eisen: Met zijn relatief kleine parametergrootte van 1 miljard kan DeciCoder-1B op verschillende lokale apparaten draaien, zoals laptops, desktops en mogelijk geavanceerde mobiele apparaten of computers met één board.

Knuffelen Gezichtslink: DeciCoder – 1B

Phi-1.5

• Modelgrootte: 1.5 miljard parameters
• Omschrijving: Phi-1.5 is een taalmodel voor algemeen gebruik dat tekst kan genereren, vragen kan beantwoorden en natuurlijke taal en andere NLP-taken kan begrijpen. Het is ontworpen om zich aan te passen aan verschillende domeinen en taken door middel van verfijning of aanwijzingen.
• Hardware-eisen: Dankzij de compacte parametergrootte van 1.5 miljard Phi-1.5 kan het worden ingezet op lokale apparaten met gematigde computerbronnen, zoals laptops, desktops en potentieel geavanceerde mobiele apparaten of single-board computerapparatuur.

Knuffelen Gezichtslink: Phi-1.5

Dolly-v2-3b

• Modelgrootte: 3 miljard parameters
• Omschrijving: Dolly-v2-3b is een instructievolgend taalmodel dat uitblinkt in het begrijpen en uitvoeren van gedetailleerde, uit meerdere stappen bestaande aanwijzingen en instructies voor verschillende taken.
• Hardware-eisen: Met 3 miljard parameters vereist Dolly-v2-3b lokale apparaten met een matige tot hoge rekenkracht, zoals geavanceerde laptops, desktops of werkstations.

Knuffelen Gezichtslink: Dolly-v2-3b

StabielLM-Zephyr-3B

• Modelgrootte: 3 miljard parameters
• Omschrijving: StableLM-Zephyr-3B is een taalmodel dat is getraind om betrouwbare en waarheidsgetrouwe antwoorden te geven. Het is ontworpen als een stabiel en betrouwbaar model voor verschillende taken op het gebied van natuurlijke taalverwerking.
• Hardwarevereisten: Net als Dolly-v2-3b kunnen de 3 miljard parameters StableLM-Zephyr-3B draaien op lokale apparaten met matige tot hoge computermogelijkheden, zoals geavanceerde laptops, desktops of werkstations.

Knuffelen Gezichtslink: StabielLM-Zephyr-3B

DeciLM-7B

• Modelgrootte: 7 miljard parameters
• Omschrijving: DeciLM-7B is een taalmodel voor algemene doeleinden voor diverse natuurlijke taalverwerkingstaken. De grotere parametergrootte van 7 miljard biedt betere prestaties ten opzichte van kleinere modellen, terwijl hij nog steeds compact genoeg is voor lokale implementatie.
• Hardware-eisen: Om DeciLM-7B lokaal te kunnen gebruiken, hebben gebruikers toegang nodig tot systemen met krachtigere hardware, zoals geavanceerde desktops of werkstations met capabele GPU's of TPU's.

Knuffelen Gezichtslink: DeciLM-7B

Mistral-7B-Instruct-v0.2

• Modelgrootte: 7 miljard parameters
• Omschrijving: Mistral-7B-Instruct-v0.2 is een instructievolgend taalmodel dat complexe meerstapsinstructies en taken effectief kan verwerken.
• Hardware-eisen: Net als DeciLM-7B vereist Mistral-7B-Instruct-v0.2 hoogwaardige lokale hardware, zoals krachtige desktops of werkstations, om de 7 miljard parameters uit te voeren.

Knuffelen Gezichtslink: Mistral-7B-Instruct-v0.2

Orka-2-7B

• Modelgrootte: 7 miljard parameters
• Omschrijving: Orca-2-7B is een open-source taalmodel dat veilige, waarheidsgetrouwe en mensgerichte antwoorden biedt. Het heeft tot doel resultaten te genereren die in lijn zijn met menselijke waarden en ethiek.
• Hardware-eisen: De Orca-7-2B met 7 miljard parameters vereist krachtige lokale hardware zoals krachtige desktops of werkstations om effectief te kunnen werken.

Knuffelen Gezichtslink: Orka-2-7B

Amber

• Modelgrootte: 7 miljard parameters
• Omschrijving: Amber is een multi-task taalmodel dat is ontworpen om verschillende natuurlijke taalverwerkingstaken met hoge prestaties in domeinen en applicaties uit te voeren.
• Hardware-eisen: Het lokaal uitvoeren van de 7 miljard parameters van Amber vereist toegang tot hoogwaardige hardware, zoals krachtige desktops of werkstations met capabele GPU's of TPU's.

Knuffelen Gezichtslink: Amber

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

• Modelgrootte: 7 miljard parameters
• Omschrijving: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base is een groot Hindi-taalmodel, een van de grootste openlijk beschikbare modellen voor de Hindi-taal. Het kan Hindi-tekst begrijpen en genereren.
• Hardware-eisen: Net als andere 7B-modellen vereist OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base krachtige lokale hardware, zoals krachtige desktops of werkstations, om effectief te kunnen werken.

Knuffelen Gezichtslink: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base

ZONNE-10.7B-v1.0

• Modelgrootte: 10.7 miljard parameters
• Omschrijving: SOLAR-10.7B-v1.0 is een groot algemeen taalmodel dat de grenzen verlegt van wat lokaal op consumentenhardware kan draaien. Het biedt verbeterde prestaties voor verschillende NLP-taken.
• Hardware-eisen: Om SOLAR-10.7B-v1.0 lokaal te implementeren, hebben gebruikers toegang nodig tot hoogwaardige consumentenhardware met krachtige GPU's of multi-GPU-opstellingen.

Knuffelen Gezichtslink: ZONNE-10.7B-v1.0

NexusRaven-V2-13B

• Modelgrootte: 13 miljard parameters
• Omschrijving: NexusRaven-V2-13B is een groot taalmodel gericht op het genereren van open-end tekst in verschillende domeinen en applicaties.
• Hardware-eisen: Met 13 miljard parameters vereist NexusRaven-V2-13B zeer krachtige hardware, zoals geavanceerde werkstations of multi-GPU-opstellingen, om lokaal op consumentenapparaten te kunnen draaien.

Knuffelen Gezichtslink: NexusRaven-V2-13B

Hoewel deze compacte LLM's aanzienlijke voordelen op het gebied van draagbaarheid en hulpbronnenefficiëntie bieden, is het belangrijk op te merken dat ze mogelijk niet hetzelfde prestatieniveau bereiken als hun grotere tegenhangers bij bepaalde complexe NLP-taken. Voor veel toepassingen die geen state-of-the-art prestaties vereisen, kunnen deze kleinere modellen echter een praktische en toegankelijke oplossing zijn, vooral als ze op lokale apparaten met beperkte computerbronnen worden uitgevoerd.

Conclusie

Concluderend betekent de beschikbaarheid van kleine taalmodellen die lokaal op uw apparaten kunnen worden uitgevoerd een aanzienlijke stap voorwaarts in AI- en NLP. Deze modellen bieden een ideale mix van kracht, efficiëntie en toegankelijkheid, waardoor u geavanceerde natuurlijke taalverwerkingstaken kunt uitvoeren zonder afhankelijk te zijn van cloudservices of krachtige datacenters. Terwijl u met deze compacte LLM's experimenteert, opent u nieuwe wegen voor innovatie en creativiteit in uw projecten, of u nu een doorgewinterde ontwikkelaar, onderzoeker of hobbyist bent. De toekomst van AI is niet langer beperkt tot enorme modellen; in plaats daarvan gaat het om het maximaliseren van het potentieel van de hardware die je al hebt. Ontdek wat deze kleine maar krachtige modellen voor u kunnen betekenen!

Ik hoop dat je dit artikel verhelderend vond. Als u suggesties heeft over het artikel, kunt u hieronder reageren. Voor meer artikelen kunt u hiernaar verwijzen link.

• Door SEO aangedreven content en PR-distributie. Word vandaag nog versterkt.
• PlatoData.Network Verticale generatieve AI. Versterk jezelf. Toegang hier.
• PlatoAiStream. Web3-intelligentie. Kennis versterkt. Toegang hier.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Milieu, Zonne, Afvalbeheer. Toegang hier.
• Plato Gezondheid. Intelligentie op het gebied van biotech en klinische proeven. Toegang hier.
• Bron: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/smallest-llms-that-you-can-run-on-local-devices/