Những Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLMs) đóng vai trò quan trọng trong sự tiến bộ của xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Trong thời đại của các mô hình ngôn ngữ, mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLMs) đại diện cho một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cung cấp một giải pháp nhỏ gọn nhưng mạnh mẽ cho nhiều nhiệm vụ ngôn ngữ.
Hầu hết các công ty đều đang phát triển SLMs vì tính tiện lợi, hiệu suất tính toán và tính linh hoạt, khiến chúng trở nên lý tưởng cho triển khai trên các thiết bị cạnh tranh và môi trường đám mây, khơi nguồn động mới cho thời đại giao tiếp tự nhiên và trực tiếp giữa con người và máy tính.
Tại sự kiện Ignite, CEO của Microsoft, Satya Nadella, đã nổi tiếng nói: “Microsoft yêu mô hình ngôn ngữ nhỏ”, điều này thực sự là một sự khởi đầu mạnh mẽ cho các SLMs khác. Dưới đây là danh sách các mô hình ngôn ngữ nhỏ tốt nhất được giới thiệu trong năm 2023.
Llama 2 7B
Llama 2, mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở thế hệ thứ hai của Meta AI, được phát hành vào tháng 7, với ấn tượng là 34 tỷ tham số, và mô hình nhỏ hơn với 7 tỷ tham số được tạo ra đặc biệt cho mục đích nghiên cứu. Nó cải thiện đáng kể hiệu suất, hiệu quả và khả năng tiếp cận so với mô hình tiền nhiệm của nó.
Với những cải tiến trong việc tạo văn bản, dịch ngôn ngữ và tạo mã, Llama 2 phục vụ một loạt các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Khả năng đa ngôn ngữ của mô hình và sự có sẵn của các phiên bản được điều chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể, như Code Llama, mở rộng ứng dụng của nó từ dịch máy đến chatbots và tạo nội dung.
Nhiều trong số các mô hình mã nguồn mở hiện nay được xây dựng trên cơ sở của gia đình mô hình Llama.
Phi2 và Orca
Tại sự kiện Ignite 2023, Microsoft thông báo về những đổi mới mới nhất trong mô hình ngôn ngữ nhỏ, giới thiệu Phi-2 và Orca. Phi-2, phiên bản mới nhất trong loạt mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) Phi, tự hào với khả năng lên đến 13 tỷ tham số và được tinh chỉnh để nâng cao hiệu suất và khả năng mở rộng.
Phi-2, được thiết kế đặc biệt cho các thiết bị cạnh tranh và môi trường đám mây, xuất sắc trong việc tạo văn bản, dịch ngôn ngữ và trả lời câu hỏi có ý nghĩa. Được đào tạo trên tín hiệu của GPT-4, Orca nổi bật trong các nhiệm vụ lập luận, cung cấp giải thích rõ ràng. Phi-2 và Orca là bước tiến tiêu biểu cho cam kết của Microsoft trong việc tiến bộ các mô hình ngôn ngữ nhỏ, hứa hẹn mang lại một cuộc cách mạng trong lĩnh vực máy tính tự nhiên và tiện lợi.
Stable Beluga 7B
Một mô hình ngôn ngữ với 7 tỷ tham số, tận dụng nền tảng mô hình Llama từ Meta AI và được điều chỉnh tinh tế trên một bộ dữ liệu theo kiểu Orca, thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trên nhiều nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm tạo văn bản, dịch ngôn ngữ, trả lời câu hỏi và hoàn thiện mã.
Stable Beluga 7B hiểu và phản ứng trong nhiều ngôn ngữ, tăng cường khả năng tiếp cận và ứng dụng toàn cầu của nó. Tương lai của mô hình hứa hẹn những cải tiến hiệu suất further, sự gia tăng trong việc chấp nhận và tích hợp, việc phát triển các phiên bản chuyên biệt, và sự đóng góp liên tục cho cộng đồng mã nguồn mở.
X Gen
X Gen, một mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) có 7 tỷ tham số do Salesforce AI đầu tiên tiên phong, chủ yếu tập trung vào đối thoại và nhiều nhiệm vụ khác nhau như tạo văn bản, dịch ngôn ngữ và hoàn thiện mã. Với kích thước nhỏ gọn chỉ là 7 tỷ tham số, X Gen mang lại hiệu suất tính toán, hỗ trợ triển khai rộng rãi hơn.
Tự hào với khả năng đa ngôn ngữ và nỗ lực phát triển liên tục từ Salesforce AI, X Gen trở thành một công cụ quý giá với ứng dụng từ việc viết sáng tạo và tạo nội dung đến phát triển phần mềm và học ngôn ngữ.
Alibaba’s Qwen
Alibaba vừa mới phát hành dòng sản phẩm Qwen, đây là một họ mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ. Với các mô hình khác nhau về kích thước tham số và chức năng, dòng sản phẩm này đáp ứng nhiều ứng dụng đa dạng như tạo văn bản, dịch ngôn ngữ, trả lời câu hỏi, các nhiệm vụ về thị giác và ngôn ngữ, cùng xử lý âm thanh.
Các đặc điểm chính của các mô hình bao gồm hiệu suất cao, hỗ trợ đa ngôn ngữ và sự có sẵn mã nguồn mở, làm cho chúng trở nên dễ tiếp cận đối với các nhà nghiên cứu và nhà phát triển. Dòng sản phẩm Qwen của Alibaba bao gồm Qwen-1.8B, Qwen-7B, Qwen-14B, và Qwen-72B.
Alpaca 7B
Alpaca 7B, một bản sao được điều chỉnh tinh tế của mô hình LLaMA 7 tỷ tham số của Meta, nổi tiếng với sự nhỏ gọn đáng kinh ngạc và tính hiệu quả về chi phí, chỉ yêu cầu ít hơn 600 đô la Mỹ trong chi phí xây dựng. Mặc dù kích thước nhỏ, Alpaca 7B đã thể hiện hiệu suất đáng chú ý, không kém cạnh so với các mô hình lớn trong một số nhiệm vụ cụ thể.
Sự chi phí thấp và hiệu quả này làm cho Alpaca 7B trở thành một lựa chọn tiếp cận cho nhiều ứng dụng, thể hiện tiềm năng cho sự tiến bộ đáng kể trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong một khuôn khổ chi phí thân thiện.
MPT
Một mô hình ngôn ngữ nhỏ với 7 tỷ tham số do Mosaic ML phát triển đứng tại sự giao điểm của việc tạo mã và định dạng văn bản sáng tạo, mang đến các chức năng chuyên biệt cho cả lập trình viên và nghệ sĩ. Được thiết kế để tăng cường năng suất, MPT xuất sắc trong việc tạo ra đoạn mã chính xác, tự động hóa nhiệm vụ và truyền cảm biểu cảm nghệ thuật thông qua các định dạng văn bản sáng tạo khác nhau.
Các ứng dụng tiềm năng của nó bao gồm phát triển phần mềm, viết sáng tạo, tạo nội dung, giáo dục và các công cụ tiện ích về khả dụng, thể hiện tính linh hoạt và sự hứa hẹn của MPT đối với cả lĩnh vực kỹ thuật và sáng tạo.
Falcon 7B
Falcon 7B, được thiết kế bởi Viện Đổi mới Công nghệ (TII) của Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, đại diện cho một bổ sung nổi bật cho dòng mô hình ngôn ngữ tự học Falcon, được ca ngợi vì hiệu suất xuất sắc của chúng. Được tinh chỉnh để hiệu quả trong các nhiệm vụ đơn giản như trò chuyện và trả lời câu hỏi, mô hình 7 tỷ tham số này được tối ưu hóa để xử lý một ngữ liệu văn bản rộng lớn, bao gồm khoảng một nghìn tỷ token.
Các mô hình Falcon đã nằm ở đầu bảng xếp hạng của Hugging Face trong thời gian dài kể từ khi chúng được phát hành, và cộng đồng mã nguồn mở đã làm việc với chúng.
Zephyr
Được tạo ra bởi Hugging Face, Zephyr là một mô hình ngôn ngữ nhỏ với 7 tỷ tham số (SLM), trở thành một “động cơ mạnh mẽ” cho các cuộc đối thoại hấp dẫn. Nó được thiết kế như một phiên bản được điều chỉnh tinh tế của mô hình Megatron-Turing NLG và thừa hưởng khả năng mạnh mẽ để tạo ra ngôn ngữ tự nhiên và lôi cuốn.
Tập trung vào tương tác đối thoại chứng minh là lựa chọn lý tưởng cho các chatbot, trợ lý ảo và các ứng dụng tương tác khác. Kích thước nhỏ gọn của nó đảm bảo hiệu quả tính toán, giúp nó có thể triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau. Quá trình đào tạo của Zephyr trên một bộ dữ liệu đa dạng cho phép nó hiểu và phản ứng trong nhiều ngôn ngữ, nâng cao tính toàn cầu của nó.
