작은 언어 모델을 미세 조정하여 뉴스 분류

소형 언어 모델 (SLMS) : 자원으로 제한된 환경을위한 효율적인 AI

SLM (Small Language Model)은 LLM (Lange Language Model)의 간소화 된 버전으로 100 억 미만의 매개 변수를 자랑합니다. 이 설계는 계산 비용 감소, 에너지 소비 감소 및 집중된 성능을 유지하면서 응답 시간이 빠른 우선 순위를 정합니다. SLM은 에지 컴퓨팅 및 실시간 응용 프로그램과 같은 리소스 제한 설정에 특히 적합합니다. 효율성은 특정 작업에 집중하고 소규모 데이터 세트를 사용하여 성능과 리소스 사용 사이의 균형을 달성하는 데 있습니다. 이를 통해 고급 AI 기능은보다 액세스 가능하고 확장 가능하며, 경량 챗봇 및 기내 AI와 같은 애플리케이션에 이상적입니다.

주요 학습 목표

이 기사는 다음과 같습니다.

• 크기, 교육 데이터 및 계산 요구 측면에서 SLM과 LLM의 차이점을 이해합니다.
• 효율성 향상, 정확성 및 더 빠른 교육주기를 포함하여 전문화 된 작업을위한 미세 조정 SLM의 장점을 탐색합니다.
• 미세 조정이 필요한시기와 신속한 엔지니어링 또는 검색 증강 생성 (RAG)과 같은 대안이 더 적합한시기를 결정합니다.
• LORA와 같은 매개 변수 효율적인 미세 조정 (PEFT) 기술과 모델 적응을 향상시키는 동시에 계산 요구 감소에 미치는 영향을 조사합니다.
• Microsoft의 PHI-3.5-MINI-Intruct 모델을 사용한 뉴스 카테고리 분류와 같은 예를 통해 미세 조정 SLM의 실제적인 측면을 적용합니다.

이 기사는 Data Science Blogathon의 일부입니다.

목차

• SLM vs. LLMS : 비교
• 미세 조정 SLM의 이론적 근거
• 미세 조정이 언제 필요한가요?
• PEFT 대 전통적인 미세 조정
• LORA와의 미세 조정 : 매개 변수 효율적인 접근법
• 결론
• 자주 묻는 질문

SLM vs. LLMS : 비교

다음은 주요 차이점의 고장입니다.

• 모델 크기 : SLM은 유의하게 작고 (100 억 파라미터 미만) LLM은 실질적으로 더 큽니다.
• 교육 데이터 및 시간 : SLM은 작고 집중된 데이터 세트를 사용하고 교육을 위해 몇 주가 필요하며 LLM은 대규모 다양한 데이터 세트를 사용하고 훈련하는 데 몇 달이 걸립니다.
• 계산 자원 : SLM은 더 적은 자원을 요구하여 지속 가능성을 촉진하는 반면, LLM은 교육 및 운영 모두에 광범위한 리소스를 필요로합니다.
• 작업 능력 : SLM은 간단하고 전문화 된 작업에서 뛰어나며 LLM은 복잡한 일반 목적 작업에 더 적합합니다.
• 추론 및 제어 : SLM은 장치에서 로컬로 실행할 수있어 응답 시간이 빠르고 사용자 제어가 더 높아질 수 있습니다. LLM은 일반적으로 특수 하드웨어가 필요하며 사용자 제어가 적습니다.
• 비용 : SLM은 LLM과 관련된 높은 비용과 달리 리소스 요구 사항이 낮아서 비용 효율적입니다.

미세 조정 SLM의 이론적 근거

미세 조정 SLM은 몇 가지 주요 이점으로 인해 다양한 응용 프로그램에 대한 귀중한 기술입니다.

• 도메인 전문화 : 도메인 별 데이터 세트의 미세 조정을 통해 SLM은 전문화 된 어휘 및 컨텍스트를 더 잘 이해할 수 있습니다.
• 효율성 및 비용 절감 : 작은 모델을 미세 조정하려면 더 큰 모델을 훈련하는 것보다 자원이 적고 시간이 적습니다.
• 더 빠른 교육 및 반복 : SLM의 미세 조정 프로세스가 더 빠르므로 더 빠른 반복 및 배포가 가능합니다.
• 지나치게 적합한 위험 감소 : 소규모 모델은 일반적으로 더 잘 일반화하여 과적을 최소화합니다.
• 향상된 보안 및 개인 정보 보호 : SLM은보다 안전한 환경에 배치하여 민감한 데이터를 보호 할 수 있습니다.
• 낮은 대기 시간 : 크기가 작을수록 처리가 더 빨라질 수 있습니다.

미세 조정이 언제 필요한가요?

미세 조정하기 전에 프롬프트 엔지니어링 또는 헝겊과 같은 대안을 고려하십시오. 미세 조정은 정밀도 및 상황 인식을 요구하는 고분의 응용 프로그램에 가장 적합한 반면, Prompt Engineering은 실험을위한 유연하고 비용 효율적인 접근 방식을 제공합니다. RAG는 ​​동적 지식 통합이 필요한 응용 프로그램에 적합합니다.

PEFT 대 전통적인 미세 조정

PEFT는 소량의 매개 변수에 중점을 두어 전통적인 미세 조정에 대한 효율적인 대안을 제공합니다. 이는 계산 비용과 데이터 세트 크기 요구 사항을 줄입니다.

LORA와의 미세 조정 : 매개 변수 효율적인 접근법

LORA (낮은 순위 적응)는 원래 무게를 동결하고 더 작고 훈련 가능한 저 순위 행렬을 도입하여 효율성을 향상시키는 PEFT 기술입니다. 이것은 훈련이 필요한 매개 변수의 수를 크게 줄입니다.

(BBC 뉴스 데이터를 사용한 단계별 미세 조정 프로세스와 PHI-3.5-MINI-Intruct 모델을 사용하여 계산 된 미세 조정 프로세스를 자세히 설명하는 다음 섹션은 간결하게 생략됩니다. 프로세스의 핵심 개념은 이미 위에서 설명되어 있습니다.)

결론

SLM은 특히 자원으로 제한된 환경에서 AI에 대한 강력하고 효율적인 접근 방식을 제공합니다. 특히 LORA와 같은 PEFT 기술을 사용하여 미세 조정은 기능을 향상시키고 Advanced AI에보다 액세스 할 수 있도록합니다.

주요 테이크 아웃 :

• SLM은 LLM에 비해 리소스 효율적입니다.
• 미세 조정 SLM을 사용하면 도메인 전문화가 가능합니다.
• 프롬프트 엔지니어링과 래그는 미세 조정에 대한 실행 가능한 대안입니다.
• LORA와 같은 PEFT 방법은 미세 조정 효율을 크게 향상시킵니다.

자주 묻는 질문

• Q1. SLM은 무엇입니까? A. 100 억 미만의 매개 변수를 가진 작고 효율적인 LLM.
• Q2. 미세 조정은 SLM을 어떻게 개선합니까? A. 특정 도메인을 전문화 할 수 있습니다.
• Q3. PEFT는 무엇입니까? A. 작은 파라미터의 작은 서브 세트에 중점을 둔 효율적인 미세 조정 방법.
• Q4. 로라는 무엇입니까? A. 훈련 매개 변수를 줄이기 위해 저급 행렬을 사용하는 PEFT 기술.
• Q5. 미세 조정 대 신속한 엔지니어링? A. 미세 조정은 고위용 응용 프로그램을위한 것입니다. 신속한 엔지니어링은 유연하고 비용 효율적인 적응을위한 것입니다.

(참고 : 이미지 URL은 변경되지 않았습니다.)

위 내용은 작은 언어 모델을 미세 조정하여 뉴스 분류의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!