Mais de 15 LLMs menores que você pode executar em dispositivos locais

Introdução

Imagine aproveitar o poder dos modelos de linguagem avançados diretamente no seu computador pessoal ou dispositivo móvel, sem depender de serviços de nuvem ou servidores poderosos. Parece incrível, não é? Bem, esses pequenos modelos de linguagem tornam esse sonho realidade. Na PNL, observamos o advento de enormes modelos de linguagem que assimilam e criam texto como um ser humano. Embora os resultados sejam muitas vezes notáveis, os requisitos computacionais são igualmente grandes. Como resultado, é difícil executá-los fora de um centro de processamento. Mas isso está mudando rapidamente! A boa notícia é que os pesquisadores e engenheiros dedicaram todo o seu coração à produção de pequenos LLMs que são suficientes para funcionar em seus dispositivos locais e têm potência suficiente para serem aplicados em qualquer tarefa útil.

Neste artigo, exploraremos os menores e mais poderosos modelos de linguagem que você pode executar localmente no conforto do seu próprio dispositivo. Estas maravilhas compactas alcançam um equilíbrio perfeito entre desempenho e eficiência de recursos, abrindo um mundo de possibilidades para desenvolvedores, pesquisadores e entusiastas.

Índice

Quais são os benefícios dos pequenos LLMs?

Aqui estão alguns benefícios principais do uso de pequenos LLMs (Large Language Models) em comparação com seus equivalentes maiores:

Requisitos de hardware mais baixos: LLMs pequenos têm significativamente menos parâmetros e exigem menos poder computacional, tornando-os ideais para execução em dispositivos com recursos de hardware limitados, como laptops, smartphones e sistemas embarcados. Isso os torna mais acessíveis e democratiza o uso de LLMs para uma gama mais ampla de usuários e aplicações.
Inferência mais rápida: com menos parâmetros e tamanhos de modelo menores, LLMs pequenos podem realizar inferências mais rápidas, o que significa tempos de resposta mais rápidos e menor latência. Isto é particularmente importante para aplicações em tempo real como IA conversacional, onde a capacidade de resposta é crucial.
Menor consumo de energia: Os modelos mais pequenos requerem menos energia para funcionar, tornando-os mais eficientes em termos energéticos e ecológicos. Isto é especialmente benéfico para dispositivos alimentados por bateria, onde a eficiência energética é crítica.
Implantação e portabilidade mais fáceis: LLMs pequenos são mais fáceis de implantar e distribuir devido ao seu tamanho compacto. Eles podem ser integrados em diversas aplicações e sistemas sem hardware especializado ou infraestrutura de grande escala. Esta portabilidade permite uma adoção mais ampla e permite o desenvolvimento de aplicações mais descentralizadas e baseadas na borda.
Privacidade e Soberania de Dados: Ao executar pequenos LLMs localmente, os usuários podem manter maior controle sobre seus dados e reduzir a necessidade de enviar informações confidenciais para servidores remotos ou plataformas em nuvem. Isso pode ajudar a resolver questões de privacidade e cumprir os regulamentos de proteção de dados.
Custo-efetividade: Modelos menores geralmente exigem menos recursos computacionais, o que pode se traduzir em custos operacionais mais baixos, especialmente quando executados em plataformas de nuvem ou em hardware alugado. Essa relação custo-benefício pode fazer LLM tecnologia mais acessível para organizações menores e desenvolvedores individuais.
Aplicações especializadas: embora os modelos menores possam não atingir o mesmo nível de desempenho que os modelos maiores em tarefas gerais, eles podem ser ajustados e otimizados para aplicações ou domínios específicos, superando potencialmente os modelos maiores nessas áreas especializadas.

É importante observar que os benefícios dos pequenos LLMs trazem compensações em desempenho e capacidades em comparação com seus equivalentes maiores. No entanto, as vantagens dos pequenos LLMs em eficiência de recursos, portabilidade e economia podem torná-los uma escolha atraente para muitas aplicações onde o desempenho de ponta não é um requisito crítico.

Menores LLMs que você pode executar em dispositivos locais

DestilBERT

modelo Tamanho: A versão base possui cerca de 66M de parâmetros, significativamente menores que os parâmetros de 110M do BERT.
Descrição: DistilBERT é uma versão destilada do modelo BERT, projetada para ser menor e mais rápida, mantendo a maior parte do desempenho do BERT. Ele usa técnicas de destilação de conhecimento para compactar o grande modelo BERT em uma versão menor, tornando-o mais eficiente e fácil de implantar em dispositivos locais.
Requisitos de hardware: O tamanho compacto do DistilBERT permite que ele seja executado em vários dispositivos locais, incluindo laptops, desktops e até mesmo dispositivos móveis de última geração.

Abraçando Face Link: DestilBERT

TinyBERT

modelo Tamanho: TinyBERT-4 tem cerca de 14M de parâmetros, enquanto TinyBERT-6 tem cerca de 67M.
Descrição: TinyBERT é uma versão ainda mais compacta do BERT, desenvolvida por pesquisadores da Carnegie Mellon University e do Google Brain. Ele usa técnicas avançadas, como destilação em camadas e de atenção, para obter compactação significativa do modelo e, ao mesmo tempo, manter o desempenho competitivo em várias tarefas de PNL.
Requisitos de hardware: O tamanho extremamente pequeno do TinyBERT permite que ele seja executado em uma ampla variedade de dispositivos locais, incluindo laptops de baixo custo, sistemas embarcados e dispositivos móveis.

Abraçando Face Link: TinyBERT

MóvelBERT

modelo Tamanho: MobileBERT tem cerca de 25 milhões de parâmetros, significativamente menores que a base original do BERT.
Descrição: MobileBERT é um modelo BERT compacto e eficiente para dispositivos móveis e de ponta. Ele usa técnicas como destilação e quantização de conhecimento para reduzir o tamanho do modelo e, ao mesmo tempo, manter alto desempenho em uma ampla gama de tarefas de PNL.
Requisitos de hardware: como o nome sugere, o MobileBERT é otimizado para execução em dispositivos móveis e outros ambientes com recursos limitados.

Abraçando Face Link: MóvelBERT

ALBERT

modelo Tamanho: Varia dependendo da configuração; uma das menores é uma base ALBERT com 12 camadas e 12 cabeças de atenção.
Descrição: ALBERT (A Lite BERT) foi projetado para uso eficiente de memória e inferência mais rápida. Possui um mecanismo de compartilhamento de parâmetros entre camadas e tamanho de incorporação reduzido. É eficaz para várias tarefas de PNL, embora mais leve que o BERT original.
Requisitos de hardware: O design eficiente do ALBERT permite que ele seja executado em vários dispositivos locais com poder de processamento moderado.

Abraçando Face Link: ALBERT

GPT-2 Pequeno

modelo Tamanho: GPT-2 Small tem cerca de 117M de parâmetros, significativamente menores que os modelos GPT-2 maiores.
Descrição: GPT-2 Small é uma versão menor do popular modelo GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) desenvolvido pela OpenAI. Embora não seja tão compacto quanto alguns dos outros modelos, o GPT-2 Small ainda é relativamente leve e pode ser usado para tarefas como geração de texto, resumo e modelagem de linguagem.
Requisitos de hardware: GPT-2 Small pode ser executado em computadores pessoais com especificações de hardware moderadas, como laptops ou desktops de médio porte.

Abraçando Face Link: GPT-2 Pequeno

DeciCoder-1B

modelo Tamanho: 1 bilhão de parâmetros
Descrição: DeciCoder-1B é um modelo de linguagem focado na geração e compreensão de código. Ele pode ajudar em tarefas de codificação, como conclusão de código, tradução entre linguagens de programação e explicação de código. Ele é treinado em um grande corpus de código-fonte e descrições em linguagem natural.
Requisitos de hardware: Com seu tamanho de parâmetro relativamente pequeno de 1 bilhão, o DeciCoder-1B pode ser executado em vários dispositivos locais, como laptops, desktops e dispositivos móveis potencialmente de última geração ou computadores de placa única.

Abraçando Face Link: DeciCoder – 1B

Phi-1.5

modelo Tamanho: 1.5 bilhão de parâmetros
Descrição: Phi-1.5 é um modelo de linguagem de uso geral capaz de gerar texto, responder perguntas e compreender a linguagem natural e outras tarefas de PNL. Ele foi projetado para se adaptar a diferentes domínios e tarefas por meio de ajuste fino ou solicitação.
Requisitos de hardware: O tamanho compacto de 1.5 bilhão de parâmetros do Phi-1.5 permite que ele seja implantado em dispositivos locais com recursos de computação moderados, como laptops, desktops e dispositivos de computação móveis ou de placa única potencialmente mais sofisticados.

Abraçando Face Link: Phi-1.5

Dolly-v2-3b

modelo Tamanho: 3 bilhão de parâmetros
Descrição: Dolly-v2-3b é um modelo de linguagem de acompanhamento de instruções que se destaca na compreensão e execução de prompts e instruções detalhadas de várias etapas em várias tarefas.
Requisitos de hardware: com 3 bilhões de parâmetros, o Dolly-v2-3b requer dispositivos locais com poder de computação moderado a alto, como laptops, desktops ou estações de trabalho de última geração.

Abraçando Face Link: Dolly-v2-3b

EstávelLM-Zephyr-3B

modelo Tamanho: 3 bilhão de parâmetros
Descrição: StableLM-Zephyr-3B é um modelo de linguagem treinado para fornecer respostas confiáveis e verdadeiras. Ele foi projetado para ser um modelo estável e confiável para diversas tarefas de processamento de linguagem natural.
Requisitos de hardware: Assim como o Dolly-v2-3b, o StableLM-Zephyr-3B de 3 bilhões de parâmetros pode ser executado em dispositivos locais com capacidades de computação moderadas a altas, como laptops, desktops ou estações de trabalho de última geração.

Abraçando Face Link: EstávelLM-Zephyr-3B

DeciLM-7B

modelo Tamanho: 7 bilhão de parâmetros
Descrição: DeciLM-7B é um modelo de linguagem de uso geral para diversas tarefas de processamento de linguagem natural. Seu tamanho de parâmetro maior, de 7 bilhões, oferece melhor desempenho em modelos menores, ao mesmo tempo em que é compacto o suficiente para implantação local.
Requisitos de hardware: Para executar o DeciLM-7B localmente, os usuários precisarão de acesso a sistemas com hardware mais poderoso, como desktops de última geração ou estações de trabalho com GPUs ou TPUs capazes.

Abraçando Face Link: DeciLM-7B

Mistral-7B-Instruir-v0.2

modelo Tamanho: 7 bilhão de parâmetros
Descrição: Mistral-7B-Instruct-v0.2 é um modelo de linguagem de acompanhamento de instruções que pode lidar com instruções e tarefas complexas de várias etapas com eficácia.
Requisitos de hardware: Semelhante ao DeciLM-7B, o Mistral-7B-Instruct-v0.2 requer hardware local de última geração, como desktops ou estações de trabalho poderosas, para executar seus 7 bilhões de parâmetros.

Abraçando Face Link: Mistral-7B-Instruir-v0.2

Orca-2-7B

modelo Tamanho: 7 bilhão de parâmetros
Descrição: Orca-2-7B é um modelo de linguagem de código aberto que fornece respostas seguras, verdadeiras e alinhadas ao ser humano. Tem como objetivo gerar resultados alinhados aos valores humanos e à ética.
Requisitos de hardware: O Orca-7-2B de 7 bilhões de parâmetros necessita de hardware local poderoso, como desktops ou estações de trabalho de alto desempenho, para operar de maneira eficaz.

Abraçando Face Link: Orca-2-7B

Âmbar

modelo Tamanho: 7 bilhão de parâmetros
Descrição: Amber é um modelo de linguagem multitarefa projetado para lidar com diversas tarefas de processamento de linguagem natural com alto desempenho em domínios e aplicativos.
Requisitos de hardware: A execução local dos 7 bilhões de parâmetros do Amber requer acesso a hardware de última geração, como desktops poderosos ou estações de trabalho com GPUs ou TPUs capazes.

Abraçando Face Link: Âmbar

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

modelo Tamanho: 7 bilhão de parâmetros
Descrição: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base é um grande modelo de idioma hindi, um dos maiores modelos disponíveis abertamente para o idioma hindi. Ele pode compreender e gerar texto em hindi.
Requisitos de hardware: Como outros modelos 7B, o OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base requer hardware local de alto desempenho, como desktops ou estações de trabalho potentes, para funcionar de maneira eficaz.

Abraçando Face Link: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base

SOLAR-10.7B-v1.0

modelo Tamanho: 10.7 bilhão de parâmetros
Descrição: SOLAR-10.7B-v1.0 é um grande modelo de linguagem geral que ultrapassa os limites do que pode ser executado localmente no hardware do consumidor. Oferece desempenho aprimorado para várias tarefas de PNL.
Requisitos de hardware: Para implantar SOLAR-10.7B-v1.0 localmente, os usuários precisarão de acesso a hardware de consumo de última geração com GPUs poderosas ou configurações multi-GPU.

Abraçando Face Link: SOLAR-10.7B-v1.0

NexusRaven-V2-13B

modelo Tamanho: 13 bilhão de parâmetros
Descrição: NexusRaven-V2-13B é um modelo de linguagem grande focado na geração de texto aberto em diferentes domínios e aplicativos.
Requisitos de hardware: Com 13 bilhões de parâmetros, o NexusRaven-V2-13B requer hardware muito poderoso, como estações de trabalho de última geração ou configurações multi-GPU, para ser executado localmente em dispositivos de consumo.

Abraçando Face Link: NexusRaven-V2-13B

Embora esses LLMs compactos ofereçam vantagens significativas em termos de portabilidade e eficiência de recursos, é importante observar que eles podem não atingir o mesmo nível de desempenho que seus equivalentes maiores em determinadas tarefas complexas de PNL. Entretanto, para muitas aplicações que não exigem desempenho de última geração, esses modelos menores podem ser uma solução prática e acessível, especialmente quando executados em dispositivos locais com recursos computacionais limitados.

Conclusão

Concluindo, a disponibilidade de modelos de linguagem pequena que podem ser executados localmente em seus dispositivos marca um avanço significativo na IA e PNL. Esses modelos oferecem uma combinação ideal de potência, eficiência e acessibilidade, permitindo executar tarefas avançadas de processamento de linguagem natural sem depender de serviços de nuvem ou data centers poderosos. Ao experimentar esses LLMs compactos, você abre novos caminhos para inovação e criatividade em seus projetos, seja você um desenvolvedor experiente, um pesquisador ou um hobby. O futuro da IA não está mais limitado a modelos massivos; em vez disso, trata-se de maximizar o potencial do hardware que você já possui. Descubra o que esses modelos pequenos, mas poderosos, podem alcançar para você!

Espero que você tenha achado este artigo esclarecedor. Se você tiver alguma sugestão em relação ao artigo, comente abaixo. Para mais artigos, você pode consultar este link.

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

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