Wprowadzenie

Wyobraź sobie wykorzystanie mocy zaawansowanych modeli językowych bezpośrednio na komputerze osobistym lub urządzeniu mobilnym, bez polegania na usługach w chmurze lub wydajnych serwerach. Brzmi niewiarygodnie, prawda? Cóż, te maleńkie modele językowe sprawiają, że to marzenie staje się rzeczywistością. W NLP zaobserwowaliśmy pojawienie się ogromnych modeli językowych, które asymilują i tworzą tekst zupełnie jak człowiek. Chociaż wyniki są często niezwykłe, wymagania obliczeniowe są równie duże. W rezultacie trudno jest je uruchomić poza centrum przetwarzania. Ale to się szybko zmienia! Dobra wiadomość jest taka, że ​​badacze i inżynierowie włożyli całe swoje serce w produkcję małych modułów LLM, które wystarczą do działania na urządzeniach lokalnych i mają wystarczającą moc, aby można je było zastosować do dowolnego przydatnego zadania.

W tym artykule przyjrzymy się najmniejszym i najpotężniejszym modelom językowym, które możesz uruchomić lokalnie, w zaciszu własnego urządzenia. Te kompaktowe cuda zapewniają idealną równowagę między wydajnością a oszczędzaniem zasobów, otwierając świat możliwości zarówno dla programistów, badaczy, jak i entuzjastów.

Jakie są zalety małych LLM?

Oto kilka kluczowych korzyści płynących ze stosowania małych modeli LLM (modeli dużego języka) w porównaniu z ich większymi odpowiednikami:

1. Niższe wymagania sprzętowe: Małe LLM mają znacznie mniej parametrów i wymagają mniejszej mocy obliczeniowej, co czyni je idealnymi do działania na urządzeniach o ograniczonych zasobach sprzętowych, takich jak laptopy, smartfony i systemy wbudowane. Dzięki temu są one bardziej dostępne i demokratyzują wykorzystanie LLM dla szerszego grona użytkowników i aplikacji.
2. Szybsze wnioskowanie: Przy mniejszej liczbie parametrów i mniejszych rozmiarach modeli małe LLM mogą szybciej wnioskować, co oznacza krótszy czas reakcji i mniejsze opóźnienia. Jest to szczególnie ważne w przypadku aplikacji czasu rzeczywistego, takich jak konwersacyjna sztuczna inteligencja, gdzie responsywność ma kluczowe znaczenie.
3. Niższe zużycie energii: Mniejsze modele wymagają mniej energii do działania, dzięki czemu są bardziej energooszczędne i przyjazne dla środowiska. Jest to szczególnie korzystne w przypadku urządzeń zasilanych bateryjnie, gdzie efektywność energetyczna ma kluczowe znaczenie.
4. Łatwiejsze wdrażanie i przenośność: Małe LLM są łatwiejsze do wdrożenia i dystrybucji ze względu na ich niewielkie rozmiary. Można je zintegrować z różnymi aplikacjami i systemami bez specjalistycznego sprzętu lub infrastruktury na dużą skalę. Ta przenośność pozwala na szersze zastosowanie i umożliwia rozwój bardziej zdecentralizowanych i brzegowych aplikacji.
5. Prywatność i suwerenność danych: Uruchamiając lokalnie małe LLM, użytkownicy mogą zachować większą kontrolę nad swoimi danymi i zmniejszyć potrzebę wysyłania poufnych informacji do zdalnych serwerów lub platform chmurowych. Może to pomóc w rozwiązaniu problemów związanych z prywatnością i zapewnieniu zgodności z przepisami o ochronie danych.
6. Opłacalność: Mniejsze modele zazwyczaj wymagają mniej zasobów obliczeniowych, co może przełożyć się na niższe koszty operacyjne, szczególnie w przypadku pracy na platformach chmurowych lub wynajmowanym sprzęcie. Ta opłacalność może sprawić LLM technologia bardziej dostępna dla mniejszych organizacji i indywidualnych programistów.
7. Zastosowania specjalistyczne: Chociaż mniejsze modele mogą nie osiągać tego samego poziomu wydajności w przypadku zadań ogólnych, co większe modele, można je dostroić i zoptymalizować pod kątem konkretnych zastosowań lub dziedzin, potencjalnie przewyższając większe modele w tych wyspecjalizowanych obszarach.

Należy zauważyć, że korzyści małych LLM wiążą się z kompromisami w zakresie wydajności i możliwości w porównaniu z ich większymi odpowiednikami. Jednak zalety małych LLM w zakresie efektywności wykorzystania zasobów, przenośności i opłacalności mogą sprawić, że będą one atrakcyjnym wyborem dla wielu zastosowań, w których wysoka wydajność nie jest wymogiem krytycznym.

Najmniejsze LLM, które można uruchomić na urządzeniach lokalnych

DestylowaćBERT

• Rozmiar modelu: Wersja podstawowa ma parametry około 66M, znacznie mniejsze niż parametry BERT-a 110M.
• Opis: DistilBERT to destylowana wersja modelu BERT, zaprojektowana tak, aby była mniejsza i szybsza, zachowując jednocześnie większość wydajności BERT. Wykorzystuje techniki destylacji wiedzy do skompresowania dużego modelu BERT do mniejszej wersji, dzięki czemu jest on wydajniejszy i łatwiejszy do wdrożenia na urządzeniach lokalnych.
• Wymagania sprzętowe: Kompaktowy rozmiar DistilBERT pozwala na działanie na różnych urządzeniach lokalnych, w tym laptopach, komputerach stacjonarnych, a nawet zaawansowanych urządzeniach mobilnych.

Link do przytulania twarzy: DestylowaćBERT

MałyBERT

• Rozmiar modelu: TinyBERT-4 ma parametry około 14M, podczas gdy TinyBERT-6 ma około 67M.
• Opis: TinyBERT to jeszcze bardziej kompaktowa wersja BERT, opracowana przez naukowców z Carnegie Mellon University i Google Brain. Wykorzystuje zaawansowane techniki, takie jak destylacja warstwowa i uwaga, aby osiągnąć znaczną kompresję modelu przy jednoczesnym zachowaniu konkurencyjnej wydajności w różnych zadaniach NLP.
• Wymagania sprzętowe: Niezwykle mały rozmiar TinyBERT pozwala na działanie na szerokiej gamie urządzeń lokalnych, w tym laptopach z niższej półki, systemach wbudowanych i urządzeniach mobilnych.

Link do przytulania twarzy: MałyBERT

MobilBERT

• Rozmiar modelu: MobileBERT ma około 25M parametrów, znacznie mniej niż oryginalna baza BERT.
• Opis: MobileBERT to kompaktowy i wydajny model BERT dla urządzeń mobilnych i brzegowych. Wykorzystuje techniki takie jak destylacja wiedzy i kwantyzacja, aby zmniejszyć rozmiar modelu przy jednoczesnym zachowaniu wysokiej wydajności w szerokim zakresie zadań NLP.
• Wymagania sprzętowe: Jak sama nazwa wskazuje, MobileBERT jest zoptymalizowany do działania na urządzeniach mobilnych i innych środowiskach o ograniczonych zasobach.

Link do przytulania twarzy: MobilBERT

ALBERT

• Rozmiar modelu: Różni się w zależności od konfiguracji; jedną z najmniejszych jest baza ALBERT z 12 warstwami i 12 główkami uwagi.
• Opis: ALBERT (A Lite BERT) został zaprojektowany z myślą o efektywnym wykorzystaniu pamięci i szybszym wnioskowaniu. Posiada międzywarstwowy mechanizm współdzielenia parametrów i zmniejszony rozmiar osadzania. Jest skuteczny w różnych zadaniach NLP, a jednocześnie lżejszy niż oryginalny BERT.
• Wymagania sprzętowe: Wydajna konstrukcja ALBERTA pozwala na działanie na różnych urządzeniach lokalnych o umiarkowanej mocy obliczeniowej.

Link do przytulania twarzy: ALBERT

GPT-2 Mały

• Rozmiar modelu: GPT-2 Small ma parametry około 117M, czyli znacznie mniejsze niż większe modele GPT-2.
• Opis: GPT-2 Small to mniejsza wersja popularnego modelu GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) opracowanego przez OpenAI. Chociaż nie jest tak kompaktowy jak niektóre inne modele, GPT-2 Small jest nadal stosunkowo lekki i może być używany do zadań takich jak generowanie tekstu, podsumowywanie i modelowanie języka.
• Wymagania sprzętowe: GPT-2 Small można uruchomić na komputerach osobistych o umiarkowanych specyfikacjach sprzętowych, takich jak laptopy lub komputery stacjonarne średniej klasy.

Link do przytulania twarzy: GPT-2 Mały

DeciCoder-1B

• Rozmiar modelu: 1 miliard parametrów
• Opis: DeciCoder-1B to model językowy skupiający się na generowaniu i rozumieniu kodu. Może pomóc w zadaniach związanych z kodowaniem, takich jak uzupełnianie kodu, tłumaczenie między językami programowania i wyjaśnianie kodu. Jest szkolony na dużym zbiorze kodu źródłowego i opisów w języku naturalnym.
• Wymagania sprzętowe: Dzięki stosunkowo niewielkiemu rozmiarowi parametrów wynoszącemu 1 miliard, DeciCoder-1B może działać na różnych urządzeniach lokalnych, takich jak laptopy, komputery stacjonarne i potencjalnie wysokiej klasy urządzenia mobilne lub komputery jednopłytkowe.

Link do przytulania twarzy: DeciCoder – 1B

Phi-1.5

• Rozmiar modelu: 1.5 miliard parametrów
• Opis: Phi-1.5 to model języka ogólnego przeznaczenia, zdolny do generowania tekstu, odpowiadania na pytania i rozumienia języka naturalnego oraz innych zadań NLP. Został zaprojektowany tak, aby dostosować się do różnych domen i zadań poprzez dostrajanie lub monitowanie.
• Wymagania sprzętowe: Kompaktowy rozmiar parametrów Phi-1.5 wynoszący 1.5 miliarda pozwala na wdrożenie go na urządzeniach lokalnych o umiarkowanych zasobach obliczeniowych, takich jak laptopy, komputery stacjonarne i potencjalnie wyższej klasy urządzenia mobilne lub jednopłytowe.

Link do przytulania twarzy: Phi-1.5

Dolly-v2-3b

• Rozmiar modelu: 3 miliard parametrów
• Opis: Dolly-v2-3b to model języka opartego na instrukcjach, który doskonale radzi sobie ze zrozumieniem i wykonywaniem szczegółowych, wieloetapowych podpowiedzi i instrukcji dotyczących różnych zadań.
• Wymagania sprzętowe: Dzięki 3 miliardom parametrów Dolly-v2-3b wymaga lokalnych urządzeń o średniej do dużej mocy obliczeniowej, takich jak wysokiej klasy laptopy, komputery stacjonarne lub stacje robocze.

Link do przytulania twarzy: Dolly-v2-3b

StabilnyLM-Zephyr-3B

• Rozmiar modelu: 3 miliard parametrów
• Opis: StableLM-Zephyr-3B to model językowy wytrenowany w celu zapewnienia rzetelnych i zgodnych z prawdą odpowiedzi. Został zaprojektowany jako stabilny i godny zaufania model do różnych zadań przetwarzania języka naturalnego.
• Wymagania sprzętowe: Podobnie jak Dolly-v2-3b, StableLM-Zephyr-3B z 3 miliardami parametrów może działać na urządzeniach lokalnych o średnich i dużych możliwościach obliczeniowych, takich jak wysokiej klasy laptopy, komputery stacjonarne lub stacje robocze.

Link do przytulania twarzy: StabilnyLM-Zephyr-3B

DeciLM-7B

• Rozmiar modelu: 7 miliard parametrów
• Opis: DeciLM-7B to model języka ogólnego przeznaczenia do różnych zadań przetwarzania języka naturalnego. Jego większy rozmiar parametrów wynoszący 7 miliardów zapewnia lepszą wydajność w porównaniu z mniejszymi modelami, a jednocześnie jest wystarczająco kompaktowy, aby można go było wdrożyć lokalnie.
• Wymagania sprzętowe: Aby uruchomić DeciLM-7B lokalnie, użytkownicy będą potrzebować dostępu do systemów z mocniejszym sprzętem, takich jak wysokiej klasy komputery stacjonarne lub stacje robocze z wydajnymi procesorami graficznymi lub TPU.

Link do przytulania twarzy: DeciLM-7B

Mistral-7B-Instruct-v0.2

• Rozmiar modelu: 7 miliard parametrów
• Opis: Mistral-7B-Instruct-v0.2 to model języka podążającego za instrukcjami, który może skutecznie obsługiwać złożone, wieloetapowe instrukcje i zadania.
• Wymagania sprzętowe: Podobnie jak DeciLM-7B, Mistral-7B-Instruct-v0.2 wymaga wysokiej klasy sprzętu lokalnego, takiego jak wydajne komputery stacjonarne lub stacje robocze, aby uruchomić 7 miliardów parametrów.

Link do przytulania twarzy: Mistral-7B-Instruct-v0.2

Orka-2-7B

• Rozmiar modelu: 7 miliard parametrów
• Opis: Orca-2-7B to model języka typu open source, który zapewnia bezpieczne, zgodne z prawdą i dostosowane do człowieka odpowiedzi. Ma na celu generowanie wyników zgodnych z wartościami ludzkimi i etyką.
• Wymagania sprzętowe: Orca-7-2B o parametrach 7 miliardów wymaga wydajnego sprzętu lokalnego, takiego jak wysokowydajne komputery stacjonarne lub stacje robocze, do skutecznego działania.

Link do przytulania twarzy: Orka-2-7B

Bursztyn

• Rozmiar modelu: 7 miliard parametrów
• Opis: Amber to wielozadaniowy model języka zaprojektowany do obsługi różnych zadań przetwarzania języka naturalnego z wysoką wydajnością w różnych domenach i aplikacjach.
• Wymagania sprzętowe: Lokalne uruchomienie 7 miliardów parametrów Amber wymaga dostępu do wysokiej klasy sprzętu, takiego jak wydajne komputery stacjonarne lub stacje robocze z wydajnymi procesorami graficznymi lub TPU.

Link do przytulania twarzy: Bursztyn

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

• Rozmiar modelu: 7 miliard parametrów
• Opis: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base to duży model języka hindi, jeden z największych ogólnodostępnych modeli języka hindi. Potrafi zrozumieć i wygenerować tekst w języku hindi.
• Wymagania sprzętowe: Podobnie jak inne modele 7B, OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base wymaga do efektywnego działania wydajnego sprzętu lokalnego, takiego jak wydajne komputery stacjonarne lub stacje robocze.

Link do przytulania twarzy: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base

SOLAR-10.7B-v1.0

• Rozmiar modelu: 10.7 miliard parametrów
• Opis: SOLAR-10.7B-v1.0 to duży, ogólny model językowy przesuwający granice tego, co można uruchomić lokalnie na sprzęcie konsumenckim. Oferuje zwiększoną wydajność dla różnych zadań NLP.
• Wymagania sprzętowe: Aby wdrożyć SOLAR-10.7B-v1.0 lokalnie, użytkownicy będą potrzebować dostępu do wysokiej klasy sprzętu konsumenckiego z wydajnymi procesorami graficznymi lub konfiguracjami z wieloma procesorami graficznymi.

Link do przytulania twarzy: SOLAR-10.7B-v1.0

NexusRaven-V2-13B

• Rozmiar modelu: 13 miliard parametrów
• Opis: NexusRaven-V2-13B to duży model językowy skupiający się na generowaniu otwartego tekstu w różnych domenach i aplikacjach.
• Wymagania sprzętowe: Przy 13 miliardach parametrów NexusRaven-V2-13B wymaga bardzo wydajnego sprzętu, takiego jak wysokiej klasy stacje robocze lub konfiguracje z wieloma procesorami graficznymi, do lokalnego działania na urządzeniach konsumenckich.

Link do przytulania twarzy: NexusRaven-V2-13B

Chociaż te kompaktowe narzędzia LLM oferują znaczne korzyści w zakresie przenośności i efektywności wykorzystania zasobów, należy pamiętać, że w przypadku niektórych złożonych zadań NLP mogą nie osiągać tego samego poziomu wydajności, co ich większe odpowiedniki. Jednak w przypadku wielu zastosowań, które nie wymagają najnowocześniejszej wydajności, te mniejsze modele mogą być praktycznym i dostępnym rozwiązaniem, zwłaszcza gdy działają na urządzeniach lokalnych z ograniczonymi zasobami obliczeniowymi.

Wnioski

Podsumowując, dostępność małych modeli językowych, które można uruchamiać lokalnie na urządzeniach, stanowi znaczący krok naprzód w dziedzinie sztucznej inteligencji i NLP. Modele te oferują idealne połączenie mocy, wydajności i dostępności, umożliwiając wykonywanie zaawansowanych zadań związanych z przetwarzaniem języka naturalnego bez polegania na usługach w chmurze lub wydajnych centrach danych. Eksperymentując z tymi kompaktowymi LLM, otwierasz nowe możliwości innowacji i kreatywności w swoich projektach, niezależnie od tego, czy jesteś doświadczonym programistą, badaczem czy hobbystą. The przyszłość AI nie ogranicza się już do masywnych modeli; zamiast tego chodzi o maksymalizację potencjału sprzętu, który już posiadasz. Odkryj, co te małe, ale potężne modele mogą dla Ciebie osiągnąć!

Mam nadzieję, że ten artykuł był dla Ciebie wnikliwy. Jeśli masz jakieś sugestie dotyczące artykułu, napisz komentarz poniżej. Aby uzyskać więcej artykułów, możesz odwołać się do tego link.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/smallest-llms-that-you-can-run-on-local-devices/