Введение

Представьте себе, что вы можете использовать возможности продвинутых языковых моделей прямо на своем персональном компьютере или мобильном устройстве, не полагаясь на облачные сервисы или мощные серверы. Звучит невероятно, не так ли? Что ж, эти крошечные языковые модели делают эту мечту реальностью. В НЛП мы наблюдаем появление огромных языковых моделей, которые ассимилируют и создают текст так же, как человек. Хотя результаты часто бывают замечательными, вычислительные требования столь же велики. В результате их сложно запустить за пределами процессингового центра. Но это быстро меняется! Хорошей новостью является то, что исследователи и инженеры вложили все силы в создание небольших LLM, которых достаточно для работы на ваших локальных устройствах и которые обладают достаточной мощностью для решения любой полезной задачи.

В этой статье мы рассмотрим самые маленькие и самые мощные языковые модели, которые вы можете запускать локально, не выходя из собственного устройства. Эти компактные чудеса обеспечивают идеальный баланс между производительностью и эффективностью использования ресурсов, открывая мир возможностей для разработчиков, исследователей и энтузиастов.

Каковы преимущества небольших LLM?

Вот некоторые ключевые преимущества использования небольших LLM (больших языковых моделей) по сравнению с их более крупными аналогами:

1. Более низкие требования к оборудованию: Маленькие LLM имеют значительно меньше параметров и требуют меньше вычислительной мощности, что делает их идеальными для работы на устройствах с ограниченными аппаратными ресурсами, таких как ноутбуки, смартфоны и встроенные системы. Это делает их более доступными и демократизирует использование LLM для более широкого круга пользователей и приложений.
2. Более быстрый вывод: Благодаря меньшему количеству параметров и меньшим размерам модели небольшие LLM могут выполнять более быстрый вывод, что означает более быстрое время отклика и меньшую задержку. Это особенно важно для приложений реального времени, таких как разговорный ИИ, где оперативность имеет решающее значение.
3. Низкое потребление энергии: модели меньшего размера требуют меньше энергии для работы, что делает их более энергоэффективными и экологически чистыми. Это особенно полезно для устройств с батарейным питанием, где энергоэффективность имеет решающее значение.
4. Простое развертывание и переносимость: Небольшие LLM легче развертывать и распространять из-за их компактных размеров. Их можно интегрировать в различные приложения и системы без специального оборудования или крупномасштабной инфраструктуры. Такая переносимость обеспечивает более широкое внедрение и позволяет разрабатывать более децентрализованные и периферийные приложения.
5. Конфиденциальность и суверенитет данных: Запуская небольшие LLM локально, пользователи могут обеспечить больший контроль над своими данными и уменьшить необходимость отправки конфиденциальной информации на удаленные серверы или облачные платформы. Это может помочь решить проблемы конфиденциальности и соблюдать правила защиты данных.
6. Экономическая эффективность: Меньшие модели обычно требуют меньше вычислительных ресурсов, что может привести к снижению эксплуатационных расходов, особенно при работе на облачных платформах или арендованном оборудовании. Такая экономическая эффективность может сделать LLM технология более доступна для небольших организаций и отдельных разработчиков.
7. Специализированные приложения: хотя модели меньшего размера могут не достичь того же уровня производительности, что и более крупные модели при выполнении общих задач, их можно точно настроить и оптимизировать для конкретных приложений или областей, потенциально превосходя более крупные модели в этих специализированных областях.

Важно отметить, что преимущества небольших LLM связаны с компромиссом в производительности и возможностях по сравнению с их более крупными аналогами. Однако преимущества небольших LLM в эффективности использования ресурсов, портативности и экономической эффективности могут сделать их привлекательным выбором для многих приложений, где высокая производительность не является критическим требованием.

Самые маленькие LLM, которые можно запустить на локальных устройствах

ДистилБЕРТ

• Модель Размер: Базовая версия имеет около 66M параметров, что значительно меньше, чем 110M параметров BERT.
• Описание: DistilBERT — это усовершенствованная версия модели BERT, уменьшенная в размерах и более быстрая, сохраняющая при этом большую часть производительности BERT. Он использует методы дистилляции знаний для сжатия большой модели BERT в меньшую версию, что делает ее более эффективной и простой в развертывании на локальных устройствах.
• Требования к оборудованию: Компактный размер DistilBERT позволяет запускать его на различных локальных устройствах, включая ноутбуки, настольные компьютеры и даже мобильные устройства высокого класса.

Ссылка на обнимающее лицо: ДистилБЕРТ

TinyBERT

• Модель Размер: TinyBERT-4 имеет около 14M параметров, а TinyBERT-6 — около 67M.
• Описание: TinyBERT — это еще более компактная версия BERT, разработанная исследователями из Университета Карнеги-Меллон и Google Brain. Он использует передовые методы, такие как послойное моделирование и дистилляция внимания, для достижения значительного сжатия модели, сохраняя при этом конкурентоспособную производительность при выполнении различных задач НЛП.
• Требования к оборудованию: Чрезвычайно маленький размер TinyBERT позволяет ему работать на широком спектре локальных устройств, включая недорогие ноутбуки, встроенные системы и мобильные устройства.

Ссылка на обнимающее лицо: TinyBERT

МобильныйBERT

• Модель Размер: MobileBERT имеет около 25 миллионов параметров, что значительно меньше исходной базы BERT.
• Описание: MobileBERT — это компактная и эффективная модель BERT для мобильных и периферийных устройств. Он использует такие методы, как дистилляция и квантование знаний, чтобы уменьшить размер модели, сохраняя при этом высокую производительность при решении широкого спектра задач НЛП.
• Требования к оборудованию: Как следует из названия, MobileBERT оптимизирован для работы на мобильных устройствах и в других средах с ограниченными ресурсами.

Ссылка на обнимающее лицо: МобильныйBERT

АЛЬБЕРТ

• Модель Размер: зависит от конфигурации; одна из самых маленьких — основа ALBERT с 12 слоями и 12 головками внимания.
• Описание: ALBERT (A Lite BERT) предназначен для эффективного использования памяти и более быстрого вывода. Он имеет механизм совместного использования параметров между уровнями и уменьшенный размер встраивания. Он эффективен для различных задач НЛП, но при этом легче оригинального BERT.
• Требования к оборудованию: Эффективная конструкция ALBERT позволяет ему работать на различных локальных устройствах с умеренной вычислительной мощностью.

Ссылка на обнимающее лицо: АЛЬБЕРТ

ГПТ-2 Малый

• Модель Размер: GPT-2 Small имеет около 117M параметров, что значительно меньше, чем у более крупных моделей GPT-2.
• Описание: GPT-2 Small — это уменьшенная версия популярной модели GPT-2 (Генераторный предварительно обученный трансформатор 2), разработанной OpenAI. Несмотря на то, что GPT-2 Small не такой компактный, как некоторые другие модели, он все же относительно легкий и может использоваться для таких задач, как генерация текста, обобщение и языковое моделирование.
• Требования к оборудованию: GPT-2 Small можно запускать на персональных компьютерах со средними аппаратными характеристиками, таких как ноутбуки или настольные компьютеры среднего класса.

Ссылка на обнимающее лицо: ГПТ-2 Малый

Децикодер-1Б

• Модель Размер: 1 миллиард параметров
• Описание: DeciCoder-1B — языковая модель, ориентированная на генерацию и понимание кода. Он может помочь с такими задачами кодирования, как завершение кода, перевод между языками программирования и объяснение кода. Он обучен на большом корпусе исходного кода и описаниях на естественном языке.
• Требования к оборудованию: Благодаря относительно небольшому размеру параметров в 1 миллиард, DeciCoder-1B может работать на различных локальных устройствах, таких как ноутбуки, настольные компьютеры и потенциально высококлассные мобильные устройства или одноплатные компьютеры.

Ссылка на обнимающее лицо: Децикодер – 1Б

Фи-1.5

• Модель Размер: 1.5 миллиард параметров
• Описание: Phi-1.5 — это языковая модель общего назначения, способная генерировать текст, отвечать на вопросы, понимать естественный язык и выполнять другие задачи НЛП. Он предназначен для адаптации к различным областям и задачам посредством тонкой настройки или подсказок.
• Требования к оборудованию: Компактный размер Phi-1.5, содержащий 1.5 миллиарда параметров, позволяет развертывать его на локальных устройствах с умеренными вычислительными ресурсами, таких как ноутбуки, настольные компьютеры и потенциально более мощные мобильные или одноплатные вычислительные устройства.

Ссылка на обнимающее лицо: Фи-1.5

Долли-v2-3b

• Модель Размер: 3 миллиард параметров
• Описание: Dolly-v2-3b — это языковая модель следования инструкциям, которая превосходно понимает и выполняет подробные многоэтапные подсказки и инструкции для различных задач.
• Требования к оборудованию: Имея 3 миллиарда параметров, Dolly-v2-3b требует локальных устройств с умеренной или высокой вычислительной мощностью, таких как высокопроизводительные ноутбуки, настольные компьютеры или рабочие станции.

Ссылка на обнимающее лицо: Долли-v2-3b

СтабильныйЛМ-Зефир-3Б

• Модель Размер: 3 миллиард параметров
• Описание: StableLM-Zephyr-3B — языковая модель, обученная предоставлять надежные и правдивые ответы. Он спроектирован как стабильная и надежная модель для различных задач обработки естественного языка.
• Требования к оборудованию: Как и Dolly-v2-3b, StableLM-Zephyr-3B с 3 миллиардами параметров может работать на локальных устройствах с умеренными и высокими вычислительными возможностями, таких как высокопроизводительные ноутбуки, настольные компьютеры или рабочие станции.

Ссылка на обнимающее лицо: СтабильныйЛМ-Зефир-3Б

ДециЛМ-7Б

• Модель Размер: 7 миллиард параметров
• Описание: DeciLM-7B — это языковая модель общего назначения для различных задач обработки естественного языка. Его больший размер (7 миллиардов параметров) обеспечивает улучшенную производительность по сравнению с моделями меньшего размера, но при этом остается достаточно компактным для локального развертывания.
• Требования к оборудованию: Для локального запуска DeciLM-7B пользователям потребуется доступ к системам с более мощным оборудованием, таким как высокопроизводительные настольные компьютеры или рабочие станции с соответствующими графическими процессорами или TPU.

Ссылка на обнимающее лицо: ДециЛМ-7Б

Мистраль-7Б-Инструкт-v0.2

• Модель Размер: 7 миллиард параметров
• Описание: Mistral-7B-Instruct-v0.2 — это языковая модель следования инструкциям, которая позволяет эффективно обрабатывать сложные многошаговые инструкции и задачи.
• Требования к оборудованию: Подобно DeciLM-7B, Mistral-7B-Instruct-v0.2 требует высокопроизводительного локального оборудования, такого как мощные настольные компьютеры или рабочие станции, для работы с 7 миллиардами параметров.

Ссылка на обнимающее лицо: Мистраль-7Б-Инструкт-v0.2

Орка-2-7Б

• Модель Размер: 7 миллиард параметров
• Описание: Orca-2-7B — это языковая модель с открытым исходным кодом, которая обеспечивает безопасные, правдивые и ориентированные на человека ответы. Его цель – получение результатов, соответствующих человеческим ценностям и этике.
• Требования к оборудованию: 7 миллиардов параметров Orca-2-7B требуют мощного локального оборудования, такого как высокопроизводительные настольные компьютеры или рабочие станции, для эффективной работы.

Ссылка на обнимающее лицо: Орка-2-7Б

Amber

• Модель Размер: 7 миллиард параметров
• Описание: Amber — это многозадачная языковая модель, предназначенная для решения различных задач обработки естественного языка с высокой производительностью в разных областях и приложениях.
• Требования к оборудованию: Для локального запуска 7 миллиардов параметров Amber требуется доступ к высокопроизводительному оборудованию, например, к мощным настольным компьютерам или рабочим станциям с функциональными графическими процессорами или TPU.

Ссылка на обнимающее лицо: Amber

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

• Модель Размер: 7 миллиард параметров
• Описание: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base — это большая модель языка хинди, одна из крупнейших общедоступных моделей языка хинди. Он может понимать и генерировать текст на хинди.
• Требования к оборудованию: Как и другие модели 7B, для эффективной работы OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base требуется высокопроизводительное локальное оборудование, такое как мощные настольные компьютеры или рабочие станции.

Ссылка на обнимающее лицо: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base

СОЛАР-10.7Б-v1.0

• Модель Размер: 10.7 миллиард параметров
• Описание: SOLAR-10.7B-v1.0 — это большая общая языковая модель, расширяющая границы того, что может работать локально на потребительском оборудовании. Он обеспечивает повышенную производительность для различных задач НЛП.
• Требования к оборудованию: Для локального развертывания SOLAR-10.7B-v1.0 пользователям потребуется доступ к высококачественному потребительскому оборудованию с мощными графическими процессорами или установками с несколькими графическими процессорами.

Ссылка на обнимающее лицо: СОЛАР-10.7Б-v1.0

НексусВорон-В2-13Б

• Модель Размер: 13 миллиард параметров
• Описание: NexusRaven-V2-13B — это большая языковая модель, ориентированная на генерацию открытого текста в различных областях и приложениях.
• Требования к оборудованию: при 13 миллиардах параметров NexusRaven-V2-13B требует очень мощного оборудования, такого как высокопроизводительные рабочие станции или установки с несколькими графическими процессорами, для локального запуска на потребительских устройствах.

Ссылка на обнимающее лицо: НексусВорон-В2-13Б

Хотя эти компактные LLM предлагают значительные преимущества в портативности и эффективности использования ресурсов, важно отметить, что они могут не достичь того же уровня производительности, что и их более крупные аналоги, при выполнении некоторых сложных задач НЛП. Однако для многих приложений, которым не требуется высочайшая производительность, эти модели меньшего размера могут быть практичным и доступным решением, особенно при работе на локальных устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами.

Заключение

В заключение отметим, что доступность небольших языковых моделей, которые можно запускать локально на ваших устройствах, знаменует собой значительный шаг вперед в области искусственного интеллекта и НЛП. Эти модели предлагают идеальное сочетание мощности, эффективности и доступности, позволяя вам выполнять сложные задачи обработки естественного языка, не полагаясь на облачные сервисы или мощные центры обработки данных. Экспериментируя с этими компактными LLM, вы открываете новые возможности для инноваций и творчества в своих проектах, независимо от того, являетесь ли вы опытным разработчиком, исследователем или любителем. будущее искусственного интеллекта больше не ограничивается массивными моделями; вместо этого речь идет о максимальном использовании потенциала уже имеющегося у вас оборудования. Узнайте, чего могут добиться для вас эти маленькие, но мощные модели!

Надеюсь, эта статья оказалась для вас познавательной. Если у вас есть предложения по поводу статьи, пишите в комментариях ниже. Дополнительные статьи вы можете найти здесь. ссылке.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/smallest-llms-that-you-can-run-on-local-devices/