SLM và LLM: Tại sao các mô hình AI tạo sinh nhỏ hơn lại tốt hơn?

• SLM (Small Language Model) là các mô hình ngôn ngữ nhỏ, thường có dưới 20 tỷ tham số, trong khi LLM (Large Language Model) như GPT-4 có tới 1,76 nghìn tỷ tham số.

• SLM được thiết kế nhỏ gọn và hiệu quả hơn, cho phép xử lý nhanh hơn và chi phí tính toán thấp hơn, đặc biệt trong môi trường hạn chế tài nguyên.

• Các mô hình nhỏ như Microsoft Phi-2 (2,7 tỷ tham số) đã cho thấy hiệu suất đáng kinh ngạc trong các tác vụ liên quan đến mã. IBM Granite (13 tỷ tham số) thậm chí còn vượt trội hơn Llama 2 (70 tỷ tham số) trong 9/11 tác vụ tài chính.

• SLM cho phép phát triển các mô hình chuyên biệt theo lĩnh vực (Domain-Aligned Models), đặc biệt hữu ích cho các ngành như luật, tài chính, bảo hiểm và y tế.

• Đối với nhà phát triển, SLM giúp rút ngắn chu kỳ phát triển tới 60-70% so với LLM. Khả năng tinh chỉnh trên dữ liệu chuyên ngành mà không tốn kém đang dân chủ hóa việc phát triển AI.

• SLM có thể chạy trên cả đám mây và thiết bị người dùng cuối. Trên đám mây, GPU nhỏ hơn như T4 hoặc V100 có thể xử lý hầu hết khối lượng công việc SLM. Tại biên, các bộ tăng tốc phần cứng như Google Edge TPU hoặc NVIDIA Jetson series đang cho kết quả đầy hứa hẹn.

• SLM đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng AI thời gian thực, độ trễ thấp trên các thiết bị như điện thoại thông minh, máy tính bảng và cảm biến IoT.

• Tuy nhiên, SLM cũng có hạn chế như khó xử lý các tác vụ phức tạp đòi hỏi kiến thức rộng hoặc khả năng suy luận tổng quát. Chúng cũng có thể kém linh hoạt hơn trong việc xử lý sự mơ hồ hoặc tạo ra nội dung sáng tạo so với LLM lớn hơn.

• Xu hướng SLM đang thúc đẩy việc đổi mới trong kiến trúc mô hình, kỹ thuật đào tạo và chiến lược triển khai AI. Các công ty như Katonic AI đang tập trung vào các lĩnh vực như chưng cất kiến thức và mô hình hóa thưa thớt để tăng khả năng trong không gian tham số nhỏ hơn.

• Sự phát triển từ LLM đa năng sang SLM chuyên biệt cho thấy xu hướng hướng tới các giải pháp AI hiệu quả và phù hợp với từng lĩnh vực cụ thể.

📌 SLM đang định hình tương lai của AI với hiệu suất ấn tượng trong các tác vụ chuyên biệt, giảm 60-70% thời gian phát triển và chi phí. Xu hướng này hứa hẹn mở ra khả năng áp dụng AI tạo sinh quy mô lớn, có tiềm năng cách mạng hóa toàn bộ ngành công nghiệp AI.

https://www.digit.in/features/general/slm-vs-llm-why-smaller-gen-ai-models-maybe-better.html