Super Tiny Language Model (STLM): Mô hình ngôn ngữ siêu nhỏ là gì?

Sự trỗi dậy của Super Tiny Language Model (STLM) để thúc đẩy sự bền vững cho AI

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đóng vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng như dịch máy, phân tích cảm xúc và chatbot. Sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã nâng cao đáng kể khả năng của NLP, giúp các ứng dụng này chính xác và hiệu quả hơn. Tuy nhiên, nhu cầu tính toán và năng lượng khổng lồ của các mô hình lớn này đã gây ra lo ngại về tính bền vững và khả năng tiếp cận.

Thách thức của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)

Thách thức chính với các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại nằm ở yêu cầu tính toán và năng lượng đáng kể của chúng. Các mô hình này, thường bao gồm hàng tỷ tham số, cần rất nhiều tài nguyên cho việc đào tạo và triển khai. Nhu cầu cao này giới hạn khả năng tiếp cận của chúng, khiến nhiều nhà nghiên cứu và tổ chức khó sử dụng các công cụ mạnh mẽ này. Cần có các mô hình hiệu quả hơn để mang lại hiệu suất cao mà không tiêu tốn quá nhiều tài nguyên.

Giải pháp cho Hiệu quả của Mô hình Ngôn ngữ

Nhiều phương pháp đã được phát triển để cải thiện hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ, bao gồm:

• Ràng buộc trọng số (Weight tying): Chia sẻ trọng số nhất định giữa các thành phần mô hình khác nhau để giảm tổng số tham số.
• Cắt tỉa (pruning): Loại bỏ các trọng số ít quan trọng hơn, tạo ra một mô hình thưa thớt và hiệu quả hơn.
• Lượng tử hóa (Quantization): Giảm độ chính xác của trọng số và kích hoạt từ 32 bit xuống biểu diễn bit thấp hơn, giảm kích thước mô hình và tăng tốc độ đào tạo và suy luận.
• Chưng cất kiến ​​thức (Knowledge distillation): Chuyển kiến ​​thức từ mô hình “giáo viên” lớn hơn sang mô hình “học sinh” nhỏ hơn, duy trì hiệu suất trong khi giảm kích thước.

Giới thiệu về Super Tiny Language Model (STLM): Mô hình ngôn ngữ siêu nhỏ

Một nhóm nghiên cứu từ A*STAR, Đại học Công nghệ Nanyang và Đại học Quản lý Singapore đã giới thiệu Super Tiny Language Model (STLM) để giải quyết sự kém hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ lớn. Các mô hình này nhằm mục đích cung cấp hiệu suất cao với số lượng tham số giảm đáng kể. Nhóm tập trung vào các kỹ thuật tiên tiến như token hóa cấp byte, ràng buộc trọng số và chiến lược đào tạo hiệu quả. Cách tiếp cận của họ nhằm giảm thiểu số lượng tham số từ 90% đến 95% so với các mô hình truyền thống trong khi vẫn mang lại hiệu suất cạnh tranh.

Kỹ thuật của STLMs

STLMs sử dụng một số kỹ thuật tiên tiến để đạt được mục tiêu của mình:

• Token hóa cấp byte với cơ chế tổng hợp: Nhúng từng ký tự trong chuỗi đầu vào và xử lý chúng thông qua một trình biến đổi nhỏ hơn, hiệu quả hơn. Phương pháp này làm giảm đáng kể số lượng tham số cần thiết.
• Ràng buộc trọng số: Chia sẻ trọng số trên các lớp mô hình khác nhau giúp giảm số lượng tham số.
• Chiến lược đào tạo hiệu quả: Đảm bảo các mô hình này có thể được đào tạo hiệu quả ngay cả trên phần cứng cấp người tiêu dùng.

Hiệu suất của STLM

Các đánh giá hiệu suất của STLM đã cho thấy kết quả đầy hứa hẹn. Mặc dù kích thước giảm, các mô hình này đã đạt được mức độ chính xác cạnh tranh trên một số điểm chuẩn. Ví dụ, mô hình 50 triệu tham số đã thể hiện hiệu suất tương đương với các mô hình lớn hơn nhiều, chẳng hạn như TinyLlama (1,1 tỷ tham số), Phi-3-mini (3,3 tỷ tham số) và MobiLlama (0,5 tỷ tham số). Trong các nhiệm vụ cụ thể như ARC (AI2 Reasoning Challenge) và Winogrande, các mô hình cho thấy độ chính xác lần lượt là 21% và 50,7%. Những kết quả này làm nổi bật hiệu quả của các kỹ thuật giảm tham số và tiềm năng của STLM trong việc cung cấp khả năng NLP hiệu suất cao với yêu cầu tài nguyên thấp hơn.

Kết luận

Nhóm nghiên cứu từ A*STAR, Đại học Công nghệ Nanyang và Đại học Quản lý Singapore đã tạo ra các mô hình hiệu suất cao và sử dụng tài nguyên hiệu quả bằng cách phát triển Super Tiny Language Models (STLMs) bằng cách tập trung vào việc giảm tham số và các phương pháp đào tạo hiệu quả. Các STLM này giải quyết các vấn đề quan trọng về nhu cầu tính toán và năng lượng, giúp các công nghệ NLP tiên tiến trở nên dễ tiếp cận và bền vững hơn. Các kỹ thuật được đề xuất, chẳng hạn như mã hóa cấp byte và ràng buộc trọng số, đã được chứng minh là hiệu quả trong việc duy trì hiệu suất trong khi giảm đáng kể số lượng tham số.

[++++]

• Đọc thêm kiến thức về AI, Machine Learning
• Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ Click Digital ngay.
• Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
• Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
• Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
• Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/

• Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
• Backed by Click Digital Company
• Enhancing AI + Machine Learning knowledge
• BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
• Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
• Staking SGN: http://135web.net/