Что такое малые языковые модели (SLM)?
Они отличаются от больших языковых моделей (LLM) тем, что обучаются на небольших, но более качественных объемах данных, что обеспечивает их более точную работу.
На данный момент нет четкого различия между LLM и SLM.
Это не только вопрос числа параметров, но и объема данных, физических размеров и нейронной архитектуры. Если упростить, SLM требуют в разы меньше ресурсов на обучение и анализ данных, чем LLM.
В отличие от универсальных LLM, малые модели предназначены для решения узкоспециализированных задач, справляясь с ними гораздо лучше.
Чтобы настроить SLM на работу на уровне LLM, разработчики используют специальные методы (дистилляция, квантование, новые архитектуры), не копируя просто их поведение.
Например, при ответе на сложный вопрос они шаг за шагом разбивают его на части, вместо решения его целиком. Это помогает экономить ресурсы и получать те же точные результаты.
@sip_ai | @sip_ai_bot
Они отличаются от больших языковых моделей (LLM) тем, что обучаются на небольших, но более качественных объемах данных, что обеспечивает их более точную работу.
На данный момент нет четкого различия между LLM и SLM.
Это не только вопрос числа параметров, но и объема данных, физических размеров и нейронной архитектуры. Если упростить, SLM требуют в разы меньше ресурсов на обучение и анализ данных, чем LLM.
В отличие от универсальных LLM, малые модели предназначены для решения узкоспециализированных задач, справляясь с ними гораздо лучше.
Чтобы настроить SLM на работу на уровне LLM, разработчики используют специальные методы (дистилляция, квантование, новые архитектуры), не копируя просто их поведение.
Например, при ответе на сложный вопрос они шаг за шагом разбивают его на части, вместо решения его целиком. Это помогает экономить ресурсы и получать те же точные результаты.
@sip_ai | @sip_ai_bot