Logo Zephyrnet

Trí thông minh dữ liệu tạo

AI

Hơn 15 LLM nhỏ nhất mà bạn có thể chạy trên thiết bị cục bộ

Được xuất bản lại bởi Plato
Được xuất bản lại bởi Plato

Ngày:

Lượt xem: 70

Giới thiệu

Hãy tưởng tượng việc khai thác sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ nâng cao ngay trên máy tính cá nhân hoặc thiết bị di động của bạn mà không cần dựa vào dịch vụ đám mây hoặc máy chủ mạnh mẽ. Nghe có vẻ khó tin phải không? Chà, những mô hình ngôn ngữ nhỏ bé này đã biến giấc mơ này thành hiện thực. Trong NLP, chúng tôi đã quan sát thấy sự ra đời của các mô hình ngôn ngữ khổng lồ có khả năng đồng hóa và tạo ra văn bản giống như con người. Mặc dù kết quả thường rất đáng chú ý nhưng yêu cầu tính toán cũng lớn không kém. Kết quả là rất khó để chạy chúng bên ngoài trung tâm xử lý. Nhưng điều đó đang thay đổi nhanh chóng! Tin vui là các nhà nghiên cứu và kỹ sư đã dồn hết tâm huyết vào việc sản xuất các LLM nhỏ đủ để chạy trên các thiết bị cục bộ của bạn và có đủ năng lượng để áp dụng cho bất kỳ tác vụ hữu ích nào.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các mô hình ngôn ngữ nhỏ nhất và mạnh nhất mà bạn có thể chạy cục bộ một cách thoải mái trên thiết bị của mình. Những tuyệt tác nhỏ gọn này tạo ra sự cân bằng hoàn hảo giữa hiệu suất và hiệu quả sử dụng tài nguyên, mở ra một thế giới đầy khả năng cho các nhà phát triển, nhà nghiên cứu cũng như những người đam mê.

LLM nhỏ nhất

Mục lục

Lợi ích của LLM nhỏ là gì?

Dưới đây là một số lợi ích chính của việc sử dụng LLM nhỏ (Mô hình ngôn ngữ lớn) so với các LLM lớn hơn:

  1. Yêu cầu phần cứng thấp hơn: LLM nhỏ có ít tham số hơn đáng kể và yêu cầu ít sức mạnh tính toán hơn, khiến chúng trở nên lý tưởng để chạy trên các thiết bị có tài nguyên phần cứng hạn chế, chẳng hạn như máy tính xách tay, điện thoại thông minh và hệ thống nhúng. Điều này làm cho chúng dễ tiếp cận hơn và dân chủ hóa việc sử dụng LLM cho nhiều người dùng và ứng dụng hơn.
  2. Suy luận nhanh hơn: Với ít tham số hơn và kích thước mô hình nhỏ hơn, LLM nhỏ có thể thực hiện suy luận nhanh hơn, đồng nghĩa với thời gian phản hồi nhanh hơn và độ trễ thấp hơn. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng thời gian thực như AI đàm thoại, trong đó khả năng đáp ứng là rất quan trọng.
  3. Tiêu thụ năng lượng thấp hơn: Các mô hình nhỏ hơn cần ít năng lượng hơn để chạy, giúp chúng tiết kiệm năng lượng hơn và thân thiện với môi trường hơn. Điều này đặc biệt có lợi cho các thiết bị chạy bằng pin, nơi hiệu quả sử dụng năng lượng là rất quan trọng.
  4. Triển khai và tính di động dễ dàng hơn: LLM nhỏ dễ triển khai và phân phối hơn do kích thước nhỏ gọn của chúng. Chúng có thể được tích hợp vào các ứng dụng và hệ thống khác nhau mà không cần phần cứng chuyên dụng hoặc cơ sở hạ tầng quy mô lớn. Tính di động này cho phép áp dụng rộng rãi hơn và cho phép phát triển các ứng dụng phi tập trung và dựa trên biên.
  5. Quyền riêng tư và chủ quyền dữ liệu: Bằng cách chạy cục bộ các LLM nhỏ, người dùng có thể duy trì quyền kiểm soát tốt hơn đối với dữ liệu của mình và giảm nhu cầu gửi thông tin nhạy cảm đến máy chủ từ xa hoặc nền tảng đám mây. Điều này có thể giúp giải quyết những lo ngại về quyền riêng tư và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu.
  6. Hiệu quả chi phí: Các mô hình nhỏ hơn thường yêu cầu ít tài nguyên tính toán hơn, điều này có thể dẫn đến chi phí vận hành thấp hơn, đặc biệt khi chạy trên nền tảng đám mây hoặc phần cứng thuê. Hiệu quả chi phí này có thể làm cho LLM công nghệ dễ tiếp cận hơn đối với các tổ chức nhỏ hơn và các nhà phát triển cá nhân.
  7. Ứng dụng chuyên biệt: Mặc dù các mô hình nhỏ hơn có thể không đạt được mức hiệu suất tương tự như các mô hình lớn hơn trong các tác vụ chung nhưng chúng có thể được tinh chỉnh và tối ưu hóa cho các ứng dụng hoặc miền cụ thể, có khả năng hoạt động tốt hơn các mô hình lớn hơn trong các lĩnh vực chuyên biệt đó.

Điều quan trọng cần lưu ý là lợi ích của LLM nhỏ đi kèm với sự đánh đổi về hiệu suất và khả năng so với các LLM lớn hơn. Tuy nhiên, lợi thế của LLM nhỏ về hiệu quả tài nguyên, tính di động và hiệu quả chi phí có thể khiến chúng trở thành lựa chọn hấp dẫn cho nhiều ứng dụng trong đó hiệu suất cao cấp không phải là yêu cầu quan trọng.

LLM nhỏ nhất bạn có thể chạy trên thiết bị cục bộ

Chưng cấtBERT

  • Kích thước mô hình: Phiên bản cơ sở có khoảng 66M thông số, nhỏ hơn đáng kể so với thông số 110M của BERT.
  • Mô tả: DistilBERT là phiên bản chắt lọc của mẫu BERT, được thiết kế nhỏ hơn và nhanh hơn trong khi vẫn giữ được phần lớn hiệu suất của BERT. Nó sử dụng các kỹ thuật chắt lọc kiến ​​thức để nén mô hình BERT lớn thành phiên bản nhỏ hơn, giúp triển khai hiệu quả hơn và dễ dàng hơn trên các thiết bị cục bộ.
  • Yêu cầu phần cứng: Kích thước nhỏ gọn của DistilBERT cho phép nó chạy trên nhiều thiết bị cục bộ khác nhau, bao gồm máy tính xách tay, máy tính để bàn và thậm chí cả thiết bị di động cao cấp.

Liên kết ôm mặt: Chưng cấtBERT

TinyBERT

  • Kích thước mô hình: TinyBERT-4 có khoảng 14M tham số, trong khi TinyBERT-6 có khoảng 67M.
  • Mô tả: TinyBERT thậm chí còn là phiên bản nhỏ gọn hơn của BERT, được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Carnegie Mellon và Google Brain. Nó sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như phân lớp và chắt lọc sự chú ý để đạt được khả năng nén mô hình đáng kể trong khi vẫn duy trì hiệu suất cạnh tranh trên các nhiệm vụ NLP khác nhau.
  • Yêu cầu phần cứng: Kích thước cực nhỏ của TinyBERT cho phép nó chạy trên nhiều loại thiết bị cục bộ, bao gồm máy tính xách tay cấp thấp, hệ thống nhúng và thiết bị di động.

Liên kết ôm mặt: TinyBERT

MobileBERT

  • Kích thước mô hình: MobileBERT có khoảng 25 triệu tham số, nhỏ hơn đáng kể so với cơ sở BERT ban đầu.
  • Mô tả: MobileBERT là mô hình BERT nhỏ gọn và hiệu quả dành cho thiết bị di động và thiết bị biên. Nó sử dụng các kỹ thuật như chắt lọc kiến ​​thức và lượng tử hóa để giảm kích thước mô hình trong khi vẫn duy trì hiệu suất cao trên nhiều nhiệm vụ NLP.
  • Yêu cầu phần cứng: Đúng như tên gọi, MobileBERT được tối ưu hóa để chạy trên thiết bị di động và các môi trường hạn chế về tài nguyên khác.

Liên kết ôm mặt: MobileBERT

ALBERT

  • Kích thước mô hình: Nó thay đổi tùy theo cấu hình; một trong những loại nhỏ nhất là đế ALBERT với 12 lớp và 12 đầu chú ý.
  • Mô tả: ALBERT (A Lite BERT) được thiết kế để sử dụng bộ nhớ hiệu quả và suy luận nhanh hơn. Nó có cơ chế chia sẻ tham số nhiều lớp và giảm kích thước nhúng. Nó hiệu quả đối với các nhiệm vụ NLP khác nhau trong khi nhẹ hơn BERT ban đầu.
  • Yêu cầu phần cứng: Thiết kế hiệu quả của ALBERT cho phép nó chạy trên nhiều thiết bị cục bộ khác nhau với sức mạnh xử lý vừa phải.

Liên kết ôm mặt: ALBERT

GPT-2 Nhỏ

  • Kích thước mô hình: GPT-2 Small có khoảng 117M thông số, nhỏ hơn đáng kể so với các mẫu GPT-2 lớn hơn.
  • Mô tả: GPT-2 Small là phiên bản nhỏ hơn của mẫu GPT-2 (Generative Pre-training Transformer 2) phổ biến được phát triển bởi OpenAI. Mặc dù không nhỏ gọn như một số mẫu khác, GPT-2 Small vẫn tương đối nhẹ và có thể được sử dụng cho các tác vụ như tạo văn bản, tóm tắt và mô hình hóa ngôn ngữ.
  • Yêu cầu phần cứng: GPT-2 Small có thể chạy trên các máy tính cá nhân có thông số phần cứng vừa phải, chẳng hạn như máy tính xách tay hoặc máy tính để bàn tầm trung.

Liên kết ôm mặt: GPT-2 Nhỏ

Bộ giải mã-1B

  • Kích thước mô hình: 1 tỷ tham số
  • Mô tả: DeciCoder-1B là mô hình ngôn ngữ tập trung vào việc tạo và hiểu mã. Nó có thể hỗ trợ các tác vụ mã hóa như hoàn thành mã, dịch giữa các ngôn ngữ lập trình và giải thích mã. Nó được đào tạo trên một kho mã nguồn lớn và các mô tả ngôn ngữ tự nhiên.
  • Yêu cầu phần cứng: Với kích thước tương đối nhỏ 1 tỷ tham số, DeciCoder-1B có thể chạy trên nhiều thiết bị cục bộ khác nhau như máy tính xách tay, máy tính để bàn và các thiết bị di động cao cấp hoặc máy tính bo mạch đơn.

Liên kết ôm mặt: Bộ giải mã – 1B

Phi-1.5

  • Kích thước mô hình: 1.5 tỷ tham số
  • Mô tả: Phi-1.5 là mô hình ngôn ngữ có mục đích chung có khả năng tạo văn bản, trả lời câu hỏi và hiểu ngôn ngữ tự nhiên cũng như các tác vụ NLP khác. Nó được thiết kế để thích ứng với các lĩnh vực và nhiệm vụ khác nhau thông qua việc tinh chỉnh hoặc nhắc nhở.
  • Yêu cầu phần cứng: Kích thước tham số 1.5 tỷ nhỏ gọn của Phi-1.5 cho phép nó được triển khai trên các thiết bị cục bộ có tài nguyên điện toán vừa phải, chẳng hạn như máy tính xách tay, máy tính để bàn và các thiết bị điện toán bo mạch đơn hoặc di động cao cấp hơn.

Liên kết ôm mặt: Phi-1.5

Dolly-v2-3b

  • Kích thước mô hình: 3 tỷ tham số
  • Mô tả: Dolly-v2-3b là mô hình ngôn ngữ tuân theo hướng dẫn vượt trội trong việc hiểu và thực hiện các lời nhắc và hướng dẫn chi tiết, nhiều bước trong các tác vụ khác nhau.
  • Yêu cầu phần cứng: Với 3 tỷ tham số, Dolly-v2-3b yêu cầu các thiết bị cục bộ có sức mạnh tính toán từ trung bình đến cao, như máy tính xách tay, máy tính để bàn hoặc máy trạm cao cấp.

Liên kết ôm mặt: Dolly-v2-3b

Ổn địnhLM-Zephyr-3B

  • Kích thước mô hình: 3 tỷ tham số
  • Mô tả: StableLM-Zephyr-3B là mô hình ngôn ngữ được đào tạo để cung cấp phản hồi đáng tin cậy và trung thực. Nó được thiết kế để trở thành một mô hình ổn định và đáng tin cậy cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau.
  • Yêu cầu phần cứng: Giống như Dolly-v2-3b, 3 tỷ tham số StableLM-Zephyr-3B có thể chạy trên các thiết bị cục bộ có khả năng tính toán từ trung bình đến cao, chẳng hạn như máy tính xách tay, máy tính để bàn hoặc máy trạm cao cấp.

Liên kết ôm mặt: Ổn địnhLM-Zephyr-3B

DeciLM-7B

  • Kích thước mô hình: 7 tỷ tham số
  • Mô tả: DeciLM-7B là mô hình ngôn ngữ có mục đích chung cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau. Kích thước tham số lớn hơn 7 tỷ của nó mang lại hiệu suất được cải thiện so với các mô hình nhỏ hơn trong khi vẫn đủ nhỏ gọn để triển khai cục bộ.
  • Yêu cầu phần cứng: Để chạy DeciLM-7B cục bộ, người dùng sẽ cần truy cập vào các hệ thống có phần cứng mạnh hơn, chẳng hạn như máy tính để bàn hoặc máy trạm cao cấp có GPU hoặc TPU có khả năng.

Liên kết ôm mặt: DeciLM-7B

Mistral-7B-Instruct-v0.2

  • Kích thước mô hình: 7 tỷ tham số
  • Mô tả: Mistral-7B-Instruct-v0.2 là mô hình ngôn ngữ tuân theo hướng dẫn có thể xử lý hiệu quả các hướng dẫn và tác vụ phức tạp gồm nhiều bước.
  • Yêu cầu phần cứng: Tương tự như DeciLM-7B, Mistral-7B-Instruct-v0.2 yêu cầu phần cứng cục bộ cao cấp, chẳng hạn như máy tính để bàn hoặc máy trạm mạnh mẽ, để chạy 7 tỷ tham số của nó.

Liên kết ôm mặt: Mistral-7B-Instruct-v0.2

Orca-2-7B

  • Kích thước mô hình: 7 tỷ tham số
  • Mô tả: Orca-2-7B là một mô hình ngôn ngữ nguồn mở cung cấp các phản hồi an toàn, trung thực và phù hợp với con người. Nó nhằm mục đích tạo ra kết quả đầu ra phù hợp với giá trị và đạo đức của con người.
  • Yêu cầu phần cứng: Orca-7-2B có 7 tỷ tham số yêu cầu phần cứng cục bộ mạnh mẽ như máy tính để bàn hoặc máy trạm hiệu suất cao để hoạt động hiệu quả.

Liên kết ôm mặt: Orca-2-7B

hổ phách

  • Kích thước mô hình: 7 tỷ tham số
  • Mô tả: Amber là mô hình ngôn ngữ đa tác vụ được thiết kế để xử lý các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau với hiệu suất cao trên các miền và ứng dụng.
  • Yêu cầu phần cứng: Việc chạy cục bộ 7 tỷ thông số của Amber yêu cầu quyền truy cập vào phần cứng cao cấp, chẳng hạn như máy tính để bàn hoặc máy trạm mạnh mẽ có GPU hoặc TPU có khả năng hoạt động.

Liên kết ôm mặt: hổ phách

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

  • Kích thước mô hình: 7 tỷ tham số
  • Mô tả: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base là một mô hình ngôn ngữ Hindi lớn, một trong những mô hình có sẵn công khai lớn nhất cho ngôn ngữ Hindi. Nó có thể hiểu và tạo ra văn bản tiếng Hindi.
  • Yêu cầu phần cứng: Giống như các mẫu 7B khác, OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base yêu cầu phần cứng cục bộ hiệu suất cao, chẳng hạn như máy tính để bàn hoặc máy trạm mạnh mẽ, để hoạt động hiệu quả.

Liên kết ôm mặt: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base

MẶT TRỜI-10.7B-v1.0

  • Kích thước mô hình: 10.7 tỷ tham số
  • Mô tả: SOLAR-10.7B-v1.0 là một mô hình ngôn ngữ chung lớn đẩy các giới hạn của những gì có thể chạy cục bộ trên phần cứng của người tiêu dùng. Nó cung cấp hiệu suất nâng cao cho các nhiệm vụ NLP khác nhau.
  • Yêu cầu phần cứng: Để triển khai cục bộ SOLAR-10.7B-v1.0, người dùng sẽ cần quyền truy cập vào phần cứng tiêu dùng cao cấp có GPU mạnh mẽ hoặc thiết lập nhiều GPU.

Liên kết ôm mặt: MẶT TRỜI-10.7B-v1.0

NexusRaven-V2-13B

  • Kích thước mô hình: 13 tỷ tham số
  • Mô tả: NexusRaven-V2-13B là một mô hình ngôn ngữ lớn tập trung vào việc tạo văn bản có kết thúc mở trên các miền và ứng dụng khác nhau.
  • Yêu cầu phần cứng: Với 13 tỷ tham số, NexusRaven-V2-13B yêu cầu phần cứng rất mạnh, chẳng hạn như máy trạm cao cấp hoặc thiết lập nhiều GPU, để chạy cục bộ trên thiết bị tiêu dùng.

Liên kết ôm mặt: NexusRaven-V2-13B

Mặc dù các LLM nhỏ gọn này mang lại lợi thế đáng kể về tính di động và hiệu quả sử dụng tài nguyên, nhưng điều quan trọng cần lưu ý là chúng có thể không đạt được mức hiệu suất tương tự như các LLM lớn hơn trong một số tác vụ NLP phức tạp nhất định. Tuy nhiên, đối với nhiều ứng dụng không yêu cầu hiệu năng tiên tiến, những mô hình nhỏ hơn này có thể là giải pháp thiết thực và dễ tiếp cận, đặc biệt khi chạy trên các thiết bị cục bộ có tài nguyên tính toán hạn chế.

Kết luận

Tóm lại, sự sẵn có của các mô hình ngôn ngữ nhỏ có thể chạy cục bộ trên thiết bị của bạn đánh dấu một bước tiến đáng kể trong AI và NLP. Những mô hình này mang đến sự kết hợp lý tưởng giữa sức mạnh, hiệu quả và khả năng truy cập, cho phép bạn thực hiện các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao mà không cần dựa vào dịch vụ đám mây hoặc trung tâm dữ liệu mạnh mẽ. Khi bạn thử nghiệm các LLM nhỏ gọn này, bạn sẽ mở ra những con đường mới cho sự đổi mới và sáng tạo trong các dự án của mình, cho dù bạn là nhà phát triển dày dạn kinh nghiệm, nhà nghiên cứu hay người có sở thích. Các tương lai của AI không còn giới hạn ở các mô hình lớn; thay vào đó, đó là việc tối đa hóa tiềm năng của phần cứng bạn hiện có. Khám phá những gì những mô hình nhỏ nhưng mạnh mẽ này có thể mang lại cho bạn!

Tôi hy vọng bạn tìm thấy bài viết này sâu sắc. Nếu có góp ý gì về bài viết hãy bình luận bên dưới. Để biết thêm bài viết, bạn có thể tham khảo điều này Link.

tại chỗ_img

Tin tức mới nhất

tại chỗ_img

Bản quyền @ 2024 Plato Technologies Inc.