簡介
想像一下，在您的個人電腦或行動裝置上利用高階語言模型的強大功能，而無需依賴雲端服務或強大的伺服器。聽起來不可思議，不是嗎？好吧，這些微小的語言模型使這個夢想成為現實。在 NLP 中，我們觀察到了巨大的語言模型的出現，它們可以像人類一樣吸收和創建文本。雖然結果往往很顯著，但計算要求也同樣巨大。因此，很難在處理中心之外運行它們。但這種情況正在迅速改變！好消息是，研究人員和工程師已經傾注了全部心血來生產小型法學碩士，這些碩士足以在您的本地設備上運行，並且有足夠的能力應用於任何有用的任務。
在本文中，我們將探討您可以在自己的裝置上舒適地本地運行的最小和最強大的語言模型。這些緊湊的奇蹟在性能和資源效率之間取得了完美的平衡，為開發人員、研究人員和愛好者打開了一個充滿可能性的世界。
目錄
小型法學碩士有什麼好處？
與大型LLM（大型語言模型）相比，以下是使用小型LLM（大型語言模型）的一些主要優勢：
- 較低的硬體需求：小型 LLM 的參數明顯較少，所需的運算能力也較少，因此非常適合在硬體資源有限的裝置上運行，例如筆記型電腦、智慧型手機和嵌入式系統。這使得他們更容易使用法學碩士，並為更廣泛的使用者和應用程式提供民主化。
- 更快的推理：憑藉更少的參數和更小的模型大小，小型法學碩士可以執行更快的推理，這意味著更快的反應時間和更低的延遲。這對於像這樣的即時應用程式尤其重要 對話式人工智能，其中響應能力至關重要。
- 降低能源消耗：較小的型號運作所需的能源較少，因此更節能且環保。這對於能源效率至關重要的電池供電設備尤其有利。
- 更輕鬆的部署和便攜性：小型法學碩士由於其緊湊的尺寸而更容易部署和分發。它們可以整合到各種應用程式和系統中，無需專門的硬體或大規模基礎設施。這種可移植性允許更廣泛的採用，並支援開發更去中心化和基於邊緣的應用程式。
- 隱私和資料主權：透過在本地運行小型法學碩士，使用者可以更好地控制其數據，並減少將敏感資訊發送到遠端伺服器或雲端平台的需要。這可以幫助解決隱私問題並遵守資料保護法規。
- 成本效益：較小的模型通常需要較少的運算資源，這可以轉化為較低的營運成本，特別是在雲端平台或租用的硬體上運行時。這種成本效益可以使 LLM 小型組織和個人開發人員更容易獲得技術。
- 專業應用：雖然較小的模型在一般任務上可能無法達到與較大模型相同的性能水平，但它們可以針對特定應用或領域進行微調和優化，可能在這些專業領域優於較大模型。
值得注意的是，與大型法學碩士相比，小型法學碩士的好處伴隨著性能和能力的權衡。然而，小型法學碩士在資源效率、可移植性和成本效益方面的優勢可以使它們成為許多高端性能不是關鍵要求的應用程式的令人信服的選擇。
您可以在本地設備上運行的最小的法學碩士
蒸餾器
- 型號尺寸：基礎版本有大約 66M 參數，明顯小於 BERT 的 110M 參數。
- 產品描述：DistilBERT 是 BERT 模型的蒸餾版本，設計得更小、更快，同時保留了 BERT 的大部分性能。它使用知識蒸餾技術將大型 BERT 模型壓縮為較小的版本，使其更有效率且更易於在本地設備上部署。
- 硬件要求：DistilBERT 的緊湊尺寸使其可以在各種本地設備上運行，包括筆記型電腦、桌上型電腦，甚至高端行動裝置。
抱臉連結： 蒸餾器
小伯特
- 型號尺寸：TinyBERT-4 約有 14M 個參數，而 TinyBERT-6 約有 67M 個參數。
- 產品描述：TinyBERT 是 BERT 的更緊湊版本，由卡內基美隆大學和 Google Brain 的研究人員開發。它使用分層和注意力蒸餾等先進技術來實現顯著的模型壓縮，同時在各種 NLP 任務上保持有競爭力的性能。
- 硬件要求：TinyBERT 極小的尺寸使其可以在各種本地設備上運行，包括低階筆記型電腦、嵌入式系統和行動裝置。
抱臉連結： 小伯特
移動BERT
- 型號尺寸：MobileBERT 有大約 25M 參數，明顯小於原始 BERT 基數。
- 產品描述：MobileBERT 是適用於行動和邊緣設備的緊湊且高效的 BERT 模型。它使用知識蒸餾和量化等技術來減小模型大小，同時在各種 NLP 任務上保持高效能。
- 硬件要求：顧名思義，MobileBERT 針對在行動裝置和其他資源受限的環境上運作進行了最佳化。
抱臉連結： 移動BERT
ALBERT
- 型號尺寸：依配置不同而不同；其中最小的一個是 ALBERT 底座，有 12 層和 12 個注意力頭。
- 產品描述：ALBERT（A Lite BERT）專為高效能記憶體使用和更快推理而設計。它具有跨層參數共享機制和減少的嵌入大小。它對各種 NLP 任務有效，同時比原始 BERT 更輕。
- 硬件要求：ALBERT 的高效設計使其能夠在具有中等處理能力的各種本地設備上運作。
抱臉連結： ALBERT
GPT-2 小號
- 型號尺寸：GPT-2 Small 具有大約 117M 參數，明顯小於較大的 GPT-2 模型。
- 產品描述：GPT-2 Small 是 OpenAI 開發的流行 GPT-2（生成式預訓練 Transformer 2）模型的較小版本。雖然不像其他一些模型那麼緊湊，但 GPT-2 Small 仍然相對輕量級，可用於文字生成、摘要和語言建模等任務。
- 硬件要求：GPT-2 Small 可以在中等硬體規格的個人電腦上運行，例如中階筆記型電腦或桌上型電腦。
抱臉連結： GPT-2 小號
DeciCoder-1B
- 型號尺寸：1億個參數
- 產品描述：DeciCoder-1B 是一個專注於程式碼產生和理解的語言模型。它可以協助完成程式碼完成、程式語言之間的翻譯和解釋程式碼等編碼任務。它接受了大量原始碼和自然語言描述的訓練。
- 硬件要求：憑藉相對較小的 1 億個參數大小，DeciCoder-1B 可以在各種本地設備上運行，例如筆記型電腦、桌上型電腦以及潛在的高階行動裝置或單板電腦。
抱臉連結： DeciCoder – 1B
Φ1.5
- 型號尺寸：1.5億個參數
- 產品描述：Phi-1.5 是一個通用語言模型，能夠產生文本、回答問題、理解自然語言和其他 NLP 任務。它旨在透過微調或提示來適應不同的領域和任務。
- 硬件要求：Phi-1.5 緊湊的 1.5 億參數大小使其可以部署在具有中等運算資源的本地設備上，例如筆記型電腦、桌上型電腦以及潛在的更高端行動或單板計算設備。
抱臉連結： Φ1.5
多莉-v2-3b
- 型號尺寸：3億個參數
- 產品描述：Dolly-v2-3b 是一種指令追蹤語言模型，擅長理解和執行跨各種任務的詳細、多步驟提示和指令。
- 硬件要求：Dolly-v3-2b 擁有 3 億個參數，需要具有中等到高運算能力的本地設備，例如高階筆記型電腦、桌上型電腦或工作站。
抱臉連結： 多莉-v2-3b
穩定LM-Zephyr-3B
- 型號尺寸：3億個參數
- 產品描述：StableLM-Zephyr-3B 是一種經過訓練的語言模型，可提供可靠且真實的回應。它被設計為用於各種自然語言處理任務的穩定且值得信賴的模型。
- 硬件要求： 與 Dolly-v2-3b 一樣，StableLM-Zephyr-3B 的 3 億個參數可以在具有中等到高運算能力的本地設備上運行，例如高階筆記型電腦、桌上型電腦或工作站。
抱臉連結： 穩定LM-Zephyr-3B
德西LM-7B
- 型號尺寸：7億個參數
- 產品描述：DeciLM-7B 是用於各種自然語言處理任務的通用語言模型。其更大的 7 億參數大小提供了比較小模型更高的性能，同時仍然足夠緊湊，適合本地部署。
- 硬件要求：要在本地運行 DeciLM-7B，使用者需要存取具有更強大硬體的系統，例如具有強大 GPU 或 TPU 的高階桌上型電腦或工作站。
抱臉連結： 德西LM-7B
Mistral-7B-指令-v0.2
- 型號尺寸：7億個參數
- 產品描述：Mistral-7B-Instruct-v0.2 是一種指令跟隨語言模型，可以有效處理複雜的多步驟指令和任務。
- 硬件要求：與 DeciLM-7B 類似，Mistral-7B-Instruct-v0.2 需要高端本地硬件，例如功能強大的桌上型電腦或工作站，才能運行其 7 億個參數。
抱臉連結： Mistral-7B-指令-v0.2
Orca-2-7B
- 型號尺寸：7億個參數
- 產品描述：Orca-2-7B 是一種開源語言模型，可提供安全、真實且人性化的回應。它的目標是產生符合人類價值和道德的產出。
- 硬件要求：7 億個參數 Orca-2-7B 需要高性能桌上型電腦或工作站等強大的本地硬體才能有效運作。
抱臉連結： Orca-2-7B
琥珀
- 型號尺寸：7億個參數
- 產品描述：Amber 是一種多任務語言模型，旨在跨領域和應用程式以高效能處理各種自然語言處理任務。
- 硬件要求：在本地運行 Amber 的 7 億個參數需要存取高端硬件，例如具有強大 GPU 或 TPU 的強大桌上型電腦或工作站。
抱臉連結： 琥珀
OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base
- 型號尺寸：7億個參數
- 產品描述：OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base 是一個大型印地語語言模型，是印地語最大的公開可用模型之一。它可以理解並生成印地語文字。
- 硬件要求：與其他 7B 型號一樣，OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base 需要高效能本地硬體（例如功能強大的桌上型電腦或工作站）才能有效運作。
抱臉連結： OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base
太陽能-10.7B-v1.0
- 型號尺寸：10.7億個參數
- 產品描述：SOLAR-10.7B-v1.0 是一個大型通用語言模型，突破了消費性硬體本地運行的極限。它為各種 NLP 任務提供了增強的性能。
- 硬件要求：要在本地部署 SOLAR-10.7B-v1.0，使用者需要使用具有強大 GPU 或多 GPU 設定的高階消費硬體。
抱臉連結： 太陽能-10.7B-v1.0
NexusRaven-V2-13B
- 型號尺寸：13億個參數
- 產品描述：NexusRaven-V2-13B 是一個大型語言模型，專注於跨不同領域和應用程式的開放式文字生成。
- 硬件要求：NexusRaven-V13-2B 有 13 億個參數，需要非常強大的硬體（例如高階工作站或多 GPU 設定）才能在消費性裝置上本地運作。
抱臉連結： NexusRaven-V2-13B
雖然這些緊湊型法學碩士提供了顯著的可移植性和資源效率優勢，但值得注意的是，在某些複雜的 NLP 任務上，它們可能無法達到與大型法學碩士相同的表現水平。然而，對於許多不需要最先進性能的應用程式來說，這些較小的模型可能是一種實用且易於存取的解決方案，特別是在計算資源有限的本地設備上運行時。
結論
總而言之，可以在您的裝置上本地運行的小語言模型的可用性標誌著人工智慧和人工智慧領域向前邁出了重要一步。 NLP。這些模型提供了功能、效率和可訪問性的理想組合，使您無需依賴雲端服務或強大的資料中心即可執行高級自然語言處理任務。當您嘗試這些緊湊的法學碩士時，無論您是經驗豐富的開發人員、研究人員還是業餘愛好者，您都可以為專案中的創新和創造力開闢新的途徑。這 人工智慧的未來 不再局限於海量模型；相反，它是為了最大限度地發揮您已有硬體的潛力。了解這些小而強大的模型可以為您實現什麼！
我希望您覺得這篇文章很有見地。如果您對本文有任何建議，請在下面評論。更多文章可以參考這個 鏈接.
