Beskrivning

Föreställ dig att utnyttja kraften i avancerade språkmodeller direkt på din persondator eller mobila enhet utan att förlita dig på molntjänster eller kraftfulla servrar. Låter otroligt, eller hur? Tja, dessa små språkmodeller gör denna dröm till verklighet. I NLP har vi observerat tillkomsten av enorma språkmodeller som assimilerar och skapar text precis som en människa. Även om resultaten ofta är anmärkningsvärda, är beräkningskraven lika stora. Som ett resultat är det svårt att köra dem utanför ett bearbetningscenter. Men det förändras snabbt! Den goda nyheten är att forskarna och ingenjörerna har lagt sina hjärtan i att producera små LLM:er som räcker för att köras på dina lokala enheter och som har tillräcklig kraft för att kunna användas för alla användbara uppgifter.

I den här artikeln kommer vi att utforska de minsta och mäktigaste språkmodellerna du kan köra lokalt från din egen enhet. Dessa kompakta underverk skapar en perfekt balans mellan prestanda och resurseffektivitet och öppnar upp en värld av möjligheter för både utvecklare, forskare och entusiaster.

Vilka är fördelarna med små LLM?

Här är några viktiga fördelar med att använda små LLM (Large Language Models) jämfört med deras större motsvarigheter:

1. Lägre hårdvarukrav: Små LLM:er har betydligt färre parametrar och kräver mindre beräkningskraft, vilket gör dem idealiska för att köras på enheter med begränsade hårdvaruresurser, som bärbara datorer, smartphones och inbyggda system. Detta gör dem mer tillgängliga och demokratiserar att använda LLM:er för ett bredare utbud av användare och applikationer.
2. Snabbare slutledning: Med färre parametrar och mindre modellstorlekar kan små LLM:er utföra snabbare slutledning, vilket innebär snabbare svarstider och lägre latens. Detta är särskilt viktigt för realtidsapplikationer som konversations AI, där lyhördhet är avgörande.
3. Lägre energiförbrukning: Mindre modeller kräver mindre energi att köra, vilket gör dem mer energieffektiva och miljövänliga. Detta är särskilt fördelaktigt för batteridrivna enheter, där energieffektivitet är avgörande.
4. Enklare distribution och portabilitet: Små LLM:er är lättare att distribuera och distribuera på grund av sin kompakta storlek. De kan integreras i olika applikationer och system utan specialiserad hårdvara eller storskalig infrastruktur. Denna portabilitet möjliggör bredare användning och möjliggör utveckling av mer decentraliserade och kantbaserade applikationer.
5. Integritet och datasuveränitet: Genom att köra små LLMs lokalt kan användare behålla större kontroll över sina data och minska behovet av att skicka känslig information till fjärrservrar eller molnplattformar. Detta kan hjälpa till att hantera integritetsproblem och följa dataskyddsbestämmelser.
6. Kostnadseffektivitet: Mindre modeller kräver i allmänhet färre beräkningsresurser, vilket kan leda till lägre driftskostnader, särskilt när de körs på molnplattformar eller hyrd hårdvara. Denna kostnadseffektivitet kan göra LLM teknik mer tillgänglig för mindre organisationer och enskilda utvecklare.
7. Specialiserade applikationer: Även om mindre modeller kanske inte uppnår samma prestandanivå som större modeller för allmänna uppgifter, kan de finjusteras och optimeras för specifika applikationer eller domäner, vilket kan överträffa större modeller inom dessa specialiserade områden.

Det är viktigt att notera att fördelarna med små LLM:er kommer med kompromisser i prestanda och kapacitet jämfört med deras större motsvarigheter. Men små LLM:ers fördelar i resurseffektivitet, portabilitet och kostnadseffektivitet kan göra dem till ett övertygande val för många applikationer där avancerad prestanda inte är ett kritiskt krav.

Minsta LLM du kan köra på lokala enheter

DistilBERT

• Modellstorlek: Basversionen har cirka 66M parametrar, betydligt mindre än BERTs 110M parametrar.
• Beskrivning: DistilBERT är en destillerad version av BERT-modellen, designad för att vara mindre och snabbare samtidigt som det mesta av BERTs prestanda bibehålls. Den använder kunskapsdestillationstekniker för att komprimera den stora BERT-modellen till en mindre version, vilket gör den mer effektiv och enklare att distribuera på lokala enheter.
• Hårdvarukrav: DistilBERTs kompakta storlek gör att den kan köras på olika lokala enheter, inklusive bärbara datorer, stationära datorer och till och med avancerade mobila enheter.

Hugging Face Link: DistilBERT

TinyBERT

• Modellstorlek: TinyBERT-4 har cirka 14 miljoner parametrar, medan TinyBERT-6 har cirka 67 miljoner.
• Beskrivning: TinyBERT är en ännu mer kompakt version av BERT, utvecklad av forskare vid Carnegie Mellon University och Google Brain. Den använder avancerade tekniker som lagervis och uppmärksamhetsdestillation för att uppnå betydande modellkomprimering samtidigt som konkurrenskraftiga prestanda bibehålls på olika NLP-uppgifter.
• Hårdvarukrav: TinyBERTs extremt lilla storlek gör att den kan köras på ett brett utbud av lokala enheter, inklusive billiga bärbara datorer, inbyggda system och mobila enheter.

Hugging Face Link: TinyBERT

MobileBERT

• Modellstorlek: MobileBERT har cirka 25 miljoner parametrar, betydligt mindre än den ursprungliga BERT-basen.
• Beskrivning: MobileBERT är en kompakt och effektiv BERT-modell för mobila och edge-enheter. Den använder tekniker som kunskapsdestillation och kvantisering för att minska modellstorleken samtidigt som den bibehåller hög prestanda på ett brett spektrum av NLP-uppgifter.
• Hårdvarukrav: Som namnet antyder är MobileBERT optimerat för att köras på mobila enheter och andra miljöer med begränsade resurser.

Hugging Face Link: MobileBERT

ALBERT

• Modellstorlek: Det varierar beroende på konfigurationen; en av de minsta är en ALBERT-bas med 12 lager och 12 uppmärksamhetshuvuden.
• Beskrivning: ALBERT (A Lite BERT) är designad för effektiv minnesanvändning och snabbare slutledning. Den har en mekanism för delning av parametrar i flera skikt och reducerad inbäddningsstorlek. Den är effektiv för olika NLP-uppgifter samtidigt som den är lättare än den ursprungliga BERT.
• Hårdvarukrav: ALBERTs effektiva design gör att den kan köras på olika lokala enheter med måttlig processorkraft.

Hugging Face Link: ALBERT

GPT-2 liten

• Modellstorlek: GPT-2 Small har cirka 117 miljoner parametrar, betydligt mindre än de större GPT-2-modellerna.
• Beskrivning: GPT-2 Small är en mindre version av den populära modellen GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) utvecklad av OpenAI. Även om den inte är lika kompakt som vissa av de andra modellerna, är GPT-2 Small fortfarande relativt lätt och kan användas för uppgifter som textgenerering, sammanfattning och språkmodellering.
• Hårdvarukrav: GPT-2 Small kan köras på persondatorer med måttliga hårdvaruspecifikationer, till exempel bärbara eller stationära datorer i mellanklassen.

Hugging Face Link: GPT-2 liten

DeciCoder-1B

• Modellstorlek: 1 miljard parametrar
• Beskrivning: DeciCoder-1B är en språkmodell fokuserad på kodgenerering och förståelse. Det kan hjälpa till med kodningsuppgifter som kodkomplettering, översättning mellan programmeringsspråk och förklara kod. Den är tränad på en stor korpus av källkod och naturliga språkbeskrivningar.
• Hårdvarukrav: Med sin relativt lilla parameterstorlek på 1 miljard kan DeciCoder-1B köras på olika lokala enheter som bärbara datorer, stationära datorer och potentiellt avancerade mobila enheter eller enkortsdatorer.

Hugging Face Link: DeciCoder – 1B

Phi-1.5

• Modellstorlek: 1.5 miljard parametrar
• Beskrivning: Phi-1.5 är en allmän språkmodell som kan generera text, svara på frågor och förstå naturligt språk och andra NLP-uppgifter. Den är utformad för att anpassa sig till olika domäner och uppgifter genom finjustering eller uppmaning.
• Hårdvarukrav: Phi-1.5:s kompakta 1.5 miljarder parameterstorlek gör att den kan distribueras på lokala enheter med måttliga datorresurser, såsom bärbara datorer, stationära datorer och potentiellt avancerade mobila eller enkortsdatorenheter.

Hugging Face Link: Phi-1.5

Dolly-v2-3b

• Modellstorlek: 3 miljard parametrar
• Beskrivning: Dolly-v2-3b är en instruktionsföljande språkmodell som utmärker sig för att förstå och utföra detaljerade uppmaningar och instruktioner i flera steg över olika uppgifter.
• Hårdvarukrav: Med 3 miljarder parametrar kräver Dolly-v2-3b lokala enheter med måttlig till hög datorkraft, som avancerade bärbara datorer, stationära datorer eller arbetsstationer.

Hugging Face Link: Dolly-v2-3b

StableLM-Zephyr-3B

• Modellstorlek: 3 miljard parametrar
• Beskrivning: StableLM-Zephyr-3B är en språkmodell tränad för att ge tillförlitliga och sanningsenliga svar. Den är utformad för att vara en stabil och pålitlig modell för olika bearbetningsuppgifter för naturligt språk.
• Hårdvarukrav: Liksom Dolly-v2-3b kan de 3 miljarder parametrarna StableLM-Zephyr-3B köras på lokala enheter med måttlig till hög beräkningskapacitet, såsom avancerade bärbara datorer, stationära datorer eller arbetsstationer.

Hugging Face Link: StableLM-Zephyr-3B

DeciLM-7B

• Modellstorlek: 7 miljard parametrar
• Beskrivning: DeciLM-7B är en allmän språkmodell för olika bearbetningsuppgifter för naturligt språk. Dess större 7 miljarder parameterstorlek erbjuder förbättrad prestanda jämfört med mindre modeller samtidigt som den är tillräckligt kompakt för lokal driftsättning.
• Hårdvarukrav: För att kunna köra DeciLM-7B lokalt behöver användare tillgång till system med kraftfullare hårdvara, såsom avancerade stationära datorer eller arbetsstationer med kapabla GPU:er eller TPU:er.

Hugging Face Link: DeciLM-7B

Mistral-7B-Instruct-v0.2

• Modellstorlek: 7 miljard parametrar
• Beskrivning: Mistral-7B-Instruct-v0.2 är en instruktionsföljande språkmodell som effektivt kan hantera komplexa flerstegsinstruktioner och uppgifter.
• Hårdvarukrav: I likhet med DeciLM-7B kräver Mistral-7B-Instruct-v0.2 avancerad lokal hårdvara, såsom kraftfulla stationära datorer eller arbetsstationer, för att köra sina 7 miljarder parametrar.

Hugging Face Link: Mistral-7B-Instruct-v0.2

Orca-2-7B

• Modellstorlek: 7 miljard parametrar
• Beskrivning: Orca-2-7B är en språkmodell med öppen källkod som ger säkra, sanningsenliga och mänskliga svar. Det syftar till att skapa resultat som är anpassade till mänskliga värderingar och etik.
• Hårdvarukrav: Parametern på 7 miljarder Orca-2-7B kräver kraftfull lokal hårdvara som högpresterande stationära datorer eller arbetsstationer för att fungera effektivt.

Hugging Face Link: Orca-2-7B

Bärnsten

• Modellstorlek: 7 miljard parametrar
• Beskrivning: Amber är en språkmodell med flera uppgifter utformad för att hantera olika bearbetningsuppgifter för naturligt språk med hög prestanda över domäner och applikationer.
• Hårdvarukrav: Att köra Ambers 7 miljarder parametrar lokalt kräver tillgång till avancerad hårdvara, som kraftfulla stationära datorer eller arbetsstationer med kapabla GPU:er eller TPU:er.

Hugging Face Link: Bärnsten

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

• Modellstorlek: 7 miljard parametrar
• Beskrivning: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base är en stor hindispråkmodell, en av de största öppet tillgängliga modellerna för hindispråket. Den kan förstå och generera hinditext.
• Hårdvarukrav: Precis som andra 7B-modeller kräver OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base högpresterande lokal hårdvara, såsom kraftfulla stationära datorer eller arbetsstationer, för att fungera effektivt.

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

SOLAR-10.7B-v1.0

• Modellstorlek: 10.7 miljard parametrar
• Beskrivning: SOLAR-10.7B-v1.0 är en stor allmän språkmodell som tänjer på gränserna för vad som kan köras lokalt på konsumenthårdvara. Den erbjuder förbättrad prestanda för olika NLP-uppgifter.
• Hårdvarukrav: För att distribuera SOLAR-10.7B-v1.0 lokalt behöver användarna tillgång till avancerad konsumenthårdvara med kraftfulla GPU:er eller multi-GPU-inställningar.

Hugging Face Link: SOLAR-10.7B-v1.0

NexusRaven-V2-13B

• Modellstorlek: 13 miljard parametrar
• Beskrivning: NexusRaven-V2-13B är en stor språkmodell fokuserad på öppen textgenerering över olika domäner och applikationer.
• Hårdvarukrav: Med 13 miljarder parametrar kräver NexusRaven-V2-13B mycket kraftfull hårdvara, såsom avancerade arbetsstationer eller multi-GPU-inställningar, för att köras lokalt på konsumentenheter.

Hugging Face Link: NexusRaven-V2-13B

Även om dessa kompakta LLM:er erbjuder betydande portabilitets- och resurseffektivitetsfördelar, är det viktigt att notera att de kanske inte uppnår samma prestandanivå som sina större motsvarigheter för vissa komplexa NLP-uppgifter. Men för många applikationer som inte kräver toppmodern prestanda kan dessa mindre modeller vara en praktisk och tillgänglig lösning, särskilt när de körs på lokala enheter med begränsade beräkningsresurser.

Slutsats

Sammanfattningsvis markerar tillgången på små språkmodeller som kan köras lokalt på dina enheter ett betydande steg framåt inom AI och NLP. Dessa modeller erbjuder en idealisk blandning av kraft, effektivitet och tillgänglighet, vilket gör att du kan utföra avancerade naturliga språkbehandlingsuppgifter utan att förlita dig på molntjänster eller kraftfulla datacenter. När du experimenterar med dessa kompakta LLM:er öppnar du nya vägar för innovation och kreativitet i dina projekt, oavsett om du är en erfaren utvecklare, en forskare eller en hobby. De framtiden för AI är inte längre begränsad till massiva modeller; istället handlar det om att maximera potentialen hos den hårdvara du redan har. Upptäck vad dessa små men mäktiga modeller kan åstadkomma för dig!

Jag hoppas att du tyckte att den här artikeln var insiktsfull. Om du har några förslag angående artikeln, kommentera nedan. För fler artiklar kan du hänvisa till detta länk.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrka dig själv. Tillgång här.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Platoesg. Kol, CleanTech, Energi, Miljö, Sol, Avfallshantering. Tillgång här.
• PlatoHealth. Biotech och kliniska prövningar Intelligence. Tillgång här.
• Källa: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/smallest-llms-that-you-can-run-on-local-devices/