Большие языковые модели (LLM) доказали свою полезность в общении с человеком, однако в работе они задействуют много вычислительных ресурсов. Для решения узкоспециализированных задач правильнее использовать небольшие большие языковые модели.
Что это значит для бизнеса?
- Для упрощённых LLM принято использовать термины «дистиллированные модели» (distilled models) или «легковесные модели» (lightweight models).
- Методы дистиллирования моделей позволяют за счёт снижения универсальности диалогов обеспечить работу LLM в условиях ограниченных ресурсов, не теряя при этом качество. Например, бизнес их применяет в мобильных устройствах, IoT (internet of things), системах безопасности, видеонаблюдении и для оптимизации работы с документами.
Как это происходит на практике — читайте в полной версии материала.
Больше по теме:
LLM и NLP, ML и DL: ультимативный гайд по нейроаббревиатурам для бизнеса
Mining всего. Как работать с корпоративной информацией с помощью AI
«Малые нейросети» и AI-роботы. Пять глобальных технотрендов в области искусственного интеллекта
#AI #Технологии #Тренды