Giriş

Bulut hizmetlerine veya güçlü sunuculara güvenmeden, doğrudan kişisel bilgisayarınızda veya mobil cihazınızda gelişmiş dil modellerinin gücünden yararlandığınızı hayal edin. Kulağa inanılmaz geliyor değil mi? İşte bu minik dil modelleri bu hayali gerçeğe dönüştürüyor. NLP'de tıpkı bir insan gibi metni özümseyip yaratan muazzam dil modellerinin ortaya çıktığını gözlemledik. Sonuçlar genellikle dikkate değer olsa da, hesaplama gereksinimleri de aynı derecede büyüktür. Sonuç olarak, bunları bir işleme merkezinin dışında çalıştırmak zordur. Ancak bu hızla değişiyor! İyi haber şu ki, araştırmacılar ve mühendisler, yerel cihazlarınızda çalışmaya yetecek ve herhangi bir yararlı göreve uygulanabilecek yeterli güce sahip küçük LLM'ler üretmeye yüreklerini adadılar.

Bu makalede, kendi cihazınızın rahatlığında yerel olarak çalıştırabileceğiniz en küçük ve en güçlü dil modellerini inceleyeceğiz. Bu kompakt harikalar, performans ve kaynak verimliliği arasında mükemmel bir denge kurarak geliştiriciler, araştırmacılar ve meraklılar için bir olasılıklar dünyasının kapılarını açıyor.

Küçük LLM'lerin Avantajları Nelerdir?

Daha büyük emsallerine kıyasla küçük LLM'leri (Büyük Dil Modelleri) kullanmanın bazı önemli faydaları şunlardır:

1. Daha Düşük Donanım Gereksinimleri: Küçük LLM'ler önemli ölçüde daha az parametreye sahiptir ve daha az hesaplama gücü gerektirir; bu da onları dizüstü bilgisayarlar, akıllı telefonlar ve gömülü sistemler gibi sınırlı donanım kaynaklarına sahip cihazlarda çalıştırmak için ideal kılar. Bu, onları daha erişilebilir hale getirir ve daha geniş bir kullanıcı ve uygulama yelpazesi için LLM'lerin kullanımını demokratikleştirir.
2. Daha Hızlı Çıkarım: Daha az parametre ve daha küçük model boyutlarıyla, küçük LLM'ler daha hızlı çıkarım gerçekleştirebilir, bu da daha hızlı yanıt süreleri ve daha düşük gecikme anlamına gelir. Bu, özellikle aşağıdaki gibi gerçek zamanlı uygulamalar için önemlidir: konuşma yapay zekasıtepki vermenin çok önemli olduğu yer.
3. Daha Düşük Enerji Tüketimi: Daha küçük modeller çalışmak için daha az enerji gerektirir, bu da onları daha enerji verimli ve çevre dostu kılar. Bu, özellikle enerji verimliliğinin kritik olduğu pille çalışan cihazlar için faydalıdır.
4. Daha Kolay Dağıtım ve Taşınabilirlik: Küçük LLM'lerin kompakt boyutları nedeniyle konuşlandırılması ve dağıtılması daha kolaydır. Özel bir donanıma veya büyük ölçekli altyapıya ihtiyaç duymadan çeşitli uygulama ve sistemlere entegre edilebilirler. Bu taşınabilirlik, daha geniş çapta benimsenmeye olanak tanır ve daha merkezi olmayan ve uç tabanlı uygulamaların geliştirilmesine olanak tanır.
5. Gizlilik ve Veri Egemenliği: Kullanıcılar, küçük LLM'leri yerel olarak çalıştırarak, verileri üzerinde daha fazla kontrol sahibi olabilir ve hassas bilgileri uzak sunuculara veya bulut platformlarına gönderme ihtiyacını azaltabilir. Bu, gizlilik endişelerinin giderilmesine ve veri koruma düzenlemelerine uyum sağlanmasına yardımcı olabilir.
6. Maliyet etkinliği: Daha küçük modeller genellikle daha az hesaplama kaynağı gerektirir; bu da özellikle bulut platformlarında veya kiralık donanımda çalıştırıldığında daha düşük işletme maliyetleri anlamına gelebilir. Bu maliyet etkinliği, Yüksek Lisans teknolojiye daha küçük kuruluşlar ve bireysel geliştiriciler için daha erişilebilir.
7. Özel Uygulamalar: Daha küçük modeller, genel görevlerde daha büyük modellerle aynı düzeyde performans sağlayamasa da, belirli uygulamalar veya alanlar için ince ayar yapılabilir ve optimize edilebilir; böylece bu özel alanlarda daha büyük modellerden daha iyi performans gösterme potansiyeli vardır.

Küçük LLM'lerin avantajlarının, daha büyük emsallerine kıyasla performans ve yeteneklerde ödünleşimlerle birlikte geldiğini unutmamak önemlidir. Bununla birlikte, küçük LLM'lerin kaynak verimliliği, taşınabilirlik ve maliyet etkinliğindeki avantajları, onları üst düzey performansın kritik bir gereklilik olmadığı birçok uygulama için cazip bir seçim haline getirebilir.

Yerel Cihazlarda Çalıştırabileceğiniz En Küçük LLM'ler

DistilBERT

• Model Boyut: Temel sürüm yaklaşık 66M parametreye sahiptir; bu, BERT'in 110M parametrelerinden önemli ölçüde daha küçüktür.
• Açıklama: DistilBERT, BERT modelinin damıtılmış bir versiyonudur; BERT'in performansının çoğunu korurken daha küçük ve daha hızlı olacak şekilde tasarlanmıştır. Büyük BERT modelini daha küçük bir versiyona sıkıştırmak için bilgi damıtma tekniklerini kullanır, böylece yerel cihazlarda dağıtımı daha verimli ve daha kolay hale gelir.
• Donanım Gereksinimleri: DistilBERT'in kompakt boyutu, dizüstü bilgisayarlar, masaüstü bilgisayarlar ve hatta ileri teknoloji mobil cihazlar dahil olmak üzere çeşitli yerel cihazlarda çalışmasına olanak tanır.

Sarılma Yüz Bağlantısı: DistilBERT

TinyBERT

• Model Boyut: TinyBERT-4 yaklaşık 14M parametreye sahipken TinyBERT-6 yaklaşık 67M parametreye sahiptir.
• Açıklama: TinyBERT, Carnegie Mellon Üniversitesi ve Google Brain'deki araştırmacılar tarafından geliştirilen BERT'in daha da kompakt bir versiyonudur. Çeşitli NLP görevlerinde rekabetçi performansı korurken önemli model sıkıştırması elde etmek için katman bazında ve dikkat damıtma gibi gelişmiş teknikler kullanır.
• Donanım Gereksinimleri: TinyBERT'in son derece küçük boyutu, düşük kaliteli dizüstü bilgisayarlar, gömülü sistemler ve mobil cihazlar da dahil olmak üzere çok çeşitli yerel cihazlarda çalışmasına olanak tanır.

Sarılma Yüz Bağlantısı: TinyBERT

MobilBERT

• Model Boyut: MobileBERT, orijinal BERT tabanından önemli ölçüde daha küçük olan yaklaşık 25 milyon parametreye sahiptir.
• Açıklama: MobileBERT, mobil ve uç cihazlara yönelik kompakt ve verimli bir BERT modelidir. Çok çeşitli NLP görevlerinde yüksek performansı korurken model boyutunu küçültmek için bilginin damıtılması ve nicelenmesi gibi teknikleri kullanır.
• Donanım Gereksinimleri: Adından da anlaşılacağı gibi MobileBERT, mobil cihazlarda ve diğer kaynak kısıtlı ortamlarda çalışacak şekilde optimize edilmiştir.

Sarılma Yüz Bağlantısı: MobilBERT

ALBERT

• Model Boyut: Yapılandırmaya bağlı olarak değişir; en küçüklerinden biri, 12 katmanlı ve 12 dikkat başlı ALBERT tabanıdır.
• Açıklama: ALBERT (A Lite BERT), verimli bellek kullanımı ve daha hızlı çıkarım için tasarlanmıştır. Katmanlar arası parametre paylaşım mekanizmasına ve azaltılmış yerleştirme boyutuna sahiptir. Orijinal BERT'ten daha hafif olmasına rağmen çeşitli NLP görevleri için etkilidir.
• Donanım Gereksinimleri: ALBERT'in verimli tasarımı, orta düzeyde işlem gücüne sahip çeşitli yerel cihazlarda çalışmasına olanak tanır.

Sarılma Yüz Bağlantısı: ALBERT

GPT-2 Küçük

• Model Boyut: GPT-2 Small, yaklaşık 117 milyon parametreye sahiptir; bu, daha büyük GPT-2 modellerinden önemli ölçüde daha küçüktür.
• Açıklama: GPT-2 Small, OpenAI tarafından geliştirilen popüler GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) modelinin daha küçük bir versiyonudur. Diğer modellerin bazıları kadar kompakt olmasa da GPT-2 Small yine de nispeten hafiftir ve metin oluşturma, özetleme ve dil modelleme gibi görevlerde kullanılabilir.
• Donanım Gereksinimleri: GPT-2 Small, orta sınıf dizüstü bilgisayarlar veya masaüstü bilgisayarlar gibi orta düzeyde donanım özelliklerine sahip kişisel bilgisayarlarda çalıştırılabilir.

Sarılma Yüz Bağlantısı: GPT-2 Küçük

DeciCoder-1B

• Model Boyut: 1 milyar parametre
• Açıklama: DeciCoder-1B, kod oluşturmaya ve anlamaya odaklanan bir dil modelidir. Kod tamamlama, programlama dilleri arasında çeviri ve kodu açıklama gibi kodlama görevlerinde yardımcı olabilir. Geniş bir kaynak kodu ve doğal dil açıklamaları külliyatıyla eğitilmiştir.
• Donanım Gereksinimleri: Nispeten küçük 1 milyar parametre boyutuyla DeciCoder-1B, dizüstü bilgisayarlar, masaüstü bilgisayarlar ve potansiyel olarak üst düzey mobil cihazlar veya tek kartlı bilgisayarlar gibi çeşitli yerel cihazlarda çalışabilir.

Sarılma Yüz Bağlantısı: DeciCoder – 1B

Phi-1.5

• Model Boyut: 1.5 milyar parametre
• Açıklama: Phi-1.5, metin oluşturma, soruları yanıtlama, doğal dili anlama ve diğer NLP görevlerini gerçekleştirebilen genel amaçlı bir dil modelidir. İnce ayar veya yönlendirme yoluyla farklı alanlara ve görevlere uyum sağlayacak şekilde tasarlanmıştır.
• Donanım Gereksinimleri: Phi-1.5'in 1.5 milyarlık kompakt parametre boyutu, dizüstü bilgisayarlar, masaüstü bilgisayarlar ve potansiyel olarak üst düzey mobil veya tek kartlı bilgi işlem cihazları gibi orta düzeyde bilgi işlem kaynaklarına sahip yerel cihazlara konuşlandırılmasına olanak tanır.

Sarılma Yüz Bağlantısı: Phi-1.5

Dolly-v2-3b

• Model Boyut: 3 milyar parametre
• Açıklama: Dolly-v2-3b, çeşitli görevlerde ayrıntılı, çok adımlı istemleri ve talimatları anlama ve yürütme konusunda üstün olan, talimat takip eden bir dil modelidir.
• Donanım Gereksinimleri: 3 milyar parametreyle Dolly-v2-3b, üst düzey dizüstü bilgisayarlar, masaüstü bilgisayarlar veya iş istasyonları gibi orta ila yüksek bilgi işlem gücüne sahip yerel cihazlar gerektirir.

Sarılma Yüz Bağlantısı: Dolly-v2-3b

StableLM-Zephyr-3B

• Model Boyut: 3 milyar parametre
• Açıklama: StableLM-Zephyr-3B, güvenilir ve doğru yanıtlar sağlamak üzere eğitilmiş bir dil modelidir. Çeşitli doğal dil işleme görevleri için istikrarlı ve güvenilir bir model olacak şekilde tasarlanmıştır.
• Donanım Gereksinimleri: Dolly-v2-3b gibi, 3 milyar parametreli StableLM-Zephyr-3B de üst düzey dizüstü bilgisayarlar, masaüstü bilgisayarlar veya iş istasyonları gibi orta ila yüksek bilgi işlem yeteneklerine sahip yerel cihazlarda çalışabilir.

Sarılma Yüz Bağlantısı: StableLM-Zephyr-3B

DeciLM-7B

• Model Boyut: 7 milyar parametre
• Açıklama: DeciLM-7B, çeşitli doğal dil işleme görevleri için genel amaçlı bir dil modelidir. Daha büyük olan 7 milyar parametre boyutu, daha küçük modellere göre daha iyi performans sunarken, yerel dağıtım için yeterince kompakttır.
• Donanım Gereksinimleri: DeciLM-7B'yi yerel olarak çalıştırmak için kullanıcıların üst düzey masaüstü bilgisayarlar veya yetenekli GPU'lara veya TPU'lara sahip iş istasyonları gibi daha güçlü donanımlara sahip sistemlere erişmeleri gerekecektir.

Sarılma Yüz Bağlantısı: DeciLM-7B

Mistral-7B-Instruct-v0.2

• Model Boyut: 7 milyar parametre
• Açıklama: Mistral-7B-Instruct-v0.2, karmaşık çok adımlı talimatları ve görevleri etkili bir şekilde işleyebilen, talimat takip eden bir dil modelidir.
• Donanım Gereksinimleri: DeciLM-7B'ye benzer şekilde Mistral-7B-Instruct-v0.2, 7 milyar parametresini çalıştırmak için güçlü masaüstü bilgisayarlar veya iş istasyonları gibi üst düzey yerel donanım gerektirir.

Sarılma Yüz Bağlantısı: Mistral-7B-Instruct-v0.2

Orca-2-7B

• Model Boyut: 7 milyar parametre
• Açıklama: Orca-2-7B, güvenli, doğru ve insan odaklı yanıtlar sağlayan açık kaynaklı bir dil modelidir. İnsani değerlere ve ahlaka uygun çıktılar üretmeyi hedefler.
• Donanım Gereksinimleri: 7 milyar parametreli Orca-2-7B'nin etkili bir şekilde çalışabilmesi için yüksek performanslı masaüstü bilgisayarlar veya iş istasyonları gibi güçlü yerel donanımlar gerekir.

Sarılma Yüz Bağlantısı: Orca-2-7B

kehribar

• Model Boyut: 7 milyar parametre
• Açıklama: Amber, çeşitli doğal dil işleme görevlerini etki alanları ve uygulamalar genelinde yüksek performansla gerçekleştirmek için tasarlanmış çok görevli bir dil modelidir.
• Donanım Gereksinimleri: Amber'in 7 milyar parametresini yerel olarak çalıştırmak, güçlü masaüstü bilgisayarlar veya yetenekli GPU'lara veya TPU'lara sahip iş istasyonları gibi üst düzey donanımlara erişim gerektirir.

Sarılma Yüz Bağlantısı: kehribar

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

• Model Boyut: 7 milyar parametre
• Açıklama: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base, Hintçe dili için açık olarak sunulan en büyük modellerden biri olan büyük bir Hintçe dil modelidir. Hintçe metni anlayabilir ve oluşturabilir.
• Donanım Gereksinimleri: Diğer 7B modelleri gibi OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base'in de etkili bir şekilde çalışması için güçlü masaüstü bilgisayarlar veya iş istasyonları gibi yüksek performanslı yerel donanımlar gerekir.

Sarılma Yüz Bağlantısı: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base

SOLAR-10.7B-v1.0

• Model Boyut: 10.7 milyar parametre
• Açıklama: SOLAR-10.7B-v1.0, tüketici donanımında yerel olarak çalışabilecek özelliklerin sınırlarını zorlayan büyük bir genel dil modelidir. Çeşitli NLP görevleri için gelişmiş performans sunar.
• Donanım Gereksinimleri: SOLAR-10.7B-v1.0'ı yerel olarak dağıtmak için kullanıcıların, güçlü GPU'lara veya çoklu GPU kurulumlarına sahip üst düzey tüketici donanımına erişmeleri gerekecektir.

Sarılma Yüz Bağlantısı: SOLAR-10.7B-v1.0

NexusRaven-V2-13B

• Model Boyut: 13 milyar parametre
• Açıklama: NexusRaven-V2-13B, farklı alanlar ve uygulamalarda açık uçlu metin oluşturmaya odaklanan büyük bir dil modelidir.
• Donanım Gereksinimleri: 13 milyar parametreyle NexusRaven-V2-13B'nin tüketici cihazlarında yerel olarak çalışması için üst düzey iş istasyonları veya çoklu GPU kurulumları gibi çok güçlü donanımlar gerekir.

Sarılma Yüz Bağlantısı: NexusRaven-V2-13B

Bu kompakt LLM'ler önemli taşınabilirlik ve kaynak verimliliği avantajları sunsa da, belirli karmaşık NLP görevlerinde daha büyük benzerleriyle aynı düzeyde performansa ulaşamayabileceklerini unutmamak önemlidir. Ancak, en son teknoloji performansı gerektirmeyen birçok uygulama için bu küçük modeller, özellikle sınırlı hesaplama kaynaklarına sahip yerel cihazlarda çalıştırıldığında pratik ve erişilebilir bir çözüm olabilir.

Sonuç

Sonuç olarak, cihazlarınızda yerel olarak çalışabilen küçük dil modellerinin varlığı, yapay zeka ve NLP. Bu modeller, güç, verimlilik ve erişilebilirliğin ideal bir karışımını sunarak, bulut hizmetlerine veya güçlü veri merkezlerine bağımlı kalmadan gelişmiş doğal dil işleme görevlerini gerçekleştirmenize olanak tanır. Bu kompakt LLM'leri denedikçe, ister deneyimli bir geliştirici, ister araştırmacı, ister hobi sahibi olun, projelerinizde yenilik ve yaratıcılık için yeni yollar açarsınız. yapay zekanın geleceği artık devasa modellerle sınırlı değil; bunun yerine, halihazırda sahip olduğunuz donanımın potansiyelini en üst düzeye çıkarmakla ilgilidir. Bu küçük ama güçlü modellerin sizin için neler başarabileceğini keşfedin!

Umarım bu makaleyi anlayışlı bulmuşsunuzdur. Makaleyle ilgili herhangi bir öneriniz varsa aşağıya yorum yapın. Daha fazla makale için buna başvurabilirsiniz Link.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/04/smallest-llms-that-you-can-run-on-local-devices/