Малі мовні моделі пропонують ефективні рішення для доменних задач, забезпечуючи оптимальний баланс між продуктивністю, вартістю та безпекою даних.
З моменту появи ChatGPT у 2022 році великі мовні моделі (LLM) значно підняли планку можливостей генеративного ШІ. Наприклад, GPT-3.5 забезпечувала 85,5% точності на тестах логічного мислення, тоді як GPT-4 у 2023 році досягла 95% на тих самих задачах. У 2024 році вийшла GPT-4o — мультимодальна модель, здатна обробляти текст, зображення, аудіо та відео.
Попри значні досягнення великих мовних моделей, у 2024 році Gartner відзначив, що генеративний ШІ вже пройшов пік завищених очікувань. Причинами стали висока вартість, проблеми з конфіденційністю даних та прозорістю моделей. Малі мовні моделі (SLM), що мають значно меншу кількість параметрів, стають вирішенням цих викликів завдяки нижчим витратам і можливості локального розгортання.
Хоча малі моделі поступаються у точності своїм великим аналогам, їх можна донавчати на спеціалізованих даних або використовувати промпт-інженерію для покращення результатів. Info World пропонує розглянути топ-5 кейсів, у яких підприємства найчастіше застосовують малі мовні моделі.
1. Маскування персональних даних (PII)
Захист персональних даних, таких як номери соціального страхування чи кредитних карток, є критично важливим завданням для бізнесу. Модель має не лише приховати дані, а й зберегти їхню лінійність, тобто одне й те саме значення має замінюватися на однаковий ідентифікатор.
Phi-3 і Gliner показують хороші результати, але лідером на цей момент є Llama-3.1-8B. Ця модель забезпечує точність й ефективність у процесах маскування та обробки PII.
2. Виявлення токсичності
Цей кейс спрямований на виявлення образливого контенту або мови ненависті в тексті, що є особливо актуальним для автоматизації обслуговування клієнтів. Наприклад, токсичний текст може містити нецензурну лексику або образливі висловлювання.
Модель RoBERTa є оптимальним рішенням для цієї задачі. Її використання допомагає підприємствам запобігти появі небажаного контенту у відповідях ШІ.
3. Асистування у написанні коду
Автоматизовані асистенти для написання коду стали одними з перших успішних застосувань генеративного ШІ. За даними Microsoft, 70% користувачів GitHub Copilot підвищили свою продуктивність завдяки використанню ШІ-асистентів.
Моделі Code Llama та CodeGemma є чудовими альтернативами великим мовним моделям для цієї задачі, забезпечуючи підтримку у написанні коду й автоматизації завдань.
4. Узагальнення медичних даних
У сфері охорони здоров'я малі мовні моделі використовуються для узагальнення спеціалізованих медичних даних. Наприклад, вони допомагають стисло резюмувати розмови між лікарями та пацієнтами або звіти медичних представників.
Модель T5 є найефективнішою у цьому сегменті завдяки здатності обробляти специфічну медичну термінологію та забезпечувати точні результати.
5. Обробка рахунків-фактур
Автоматизована обробка рахунків є важливим завданням для відділів закупівель, які працюють із великою кількістю документів різних форматів. Завдання витягу даних із рахунків є складним через тисячі варіацій їхньої структури.
Модель Phi-3 Vision є відмінним вибором для цієї задачі, забезпечуючи автоматичний аналіз та обробку даних із рахунків-фактур.
Переваги малих мовних моделей
Попри те, що великі мовні моделі є потужнішими, вони потребують значних ресурсів і мають обмеження щодо конфіденційності даних. Малі мовні моделі допомагають бізнесу знаходити баланс між продуктивністю, витратами та безпекою, забезпечуючи швидке впровадження рішень.
Ці 5 кейсів демонструють, як малі мовні моделі успішно вирішують конкретні завдання підприємств, водночас долаючи виклики, з якими стикаються великі мовні моделі.
Нагадаємо, що Microsoft представила Phi-4 — AI-модель для розв’язання складних задач.
Підписуйтеся на ProIT у Telegram, щоб не пропустити жодної публікації!