Ən çox yayılmış kiçik dil modeli səhvləri geniş mühakimə tələb edən tapşırıq üçün birini seçmək, real məlumatlar üzərində qiymətləndirməni ötürmək, lisenziya şərtlərini nəzərə almamaq və cihazda və ya öz serverində yerləşdirməyin avtomatik olaraq gizli və ucuz olduğunu güman etməkdir. Agentliklər dar bir tapşırıq müəyyən edərək, kiçik və böyük modelləri yan-yana sınaqdan keçirərək, lisenziyaları yoxlayaraq və texniki xidmət daxil olmaqla ümumi xərcləri ölçərək bunlardan qaçınırlar.
Kiçik dil modelləri (SLM) nisbətən az parametrlərə malik, təxminən bir milyarddan bir neçə milyarda qədər olan, tək bir GPU, noutbuk və ya hətta telefonda işləyəcək qədər kiçik dil modelləridir. Nümunələrə Microsoft-un Phi ailəsi, Google-un Gemma-sı, daha kiçik Llama və Qwen variantları və Mistral-ın yığcam modelləri daxildir. Onlar genişliyi sürət, aşağı qiymət və məlumatların artıq olduğu yerdə işlətmək imkanı ilə dəyişirlər.
Kiçik dil modelləri nə üçün yaxşıdır?
SLM-lər aydın giriş və çıxışları olan dar, təkrarlanan tapşırıqlarda parlayır. Təsnifat, obyektin çıxarılması, qısa xülasələr, sorğunun düzgün növbəyə yönləndirilməsi və mətnin sabit formata yenidən yazılması yaxşı nümunələrdir. Bir neçə min tapşırıq üçün xüsusi nümunələr üzərində tənzimlənən kiçik bir model, həmin işdə daha böyük ümumi modelə uyğun gələ bilər.
Onlar həmçinin məlumatların cihazı və ya özəl şəbəkəni tərk edə bilmədiyi mühitlərə və avtomatik tamamlama və ya real vaxt rejimində etiketləmə kimi gecikmənin vacib olduğu məhsullara uyğundur.
Birinci səhv: SLM açıq sonlu mühakiməni idarə edə bilərmi?
Kiçik modellər uzun çoxpilləli mühakimə, geniş dünya bilikləri və mürəkkəb təlimatlarla mübarizə aparır. Birindən strateji marketinq planı yazmağı və ya uzun bir müqaviləni təhlil etməyi xahiş etmək adətən böyük modelin edəcəyindən daha çox faktiki səhvlərlə axıcı, lakin dayaz nəticə verir.
Agentliklər əvvəlcə tapşırığın əhatə dairəsini müəyyən edirlər. Tapşırıq təsviri bir neçə cümlədən çox təlimat tələb edirsə və ya düzgün cavab geniş ümumi biliklərdən asılıdırsa, daha böyük model daha yaxşı seçimdir. Hibrid qurğular yaxşı işləyir: kiçik model yönləndirmə və sadə halları idarə edir, böyük model isə qalanını.
İkinci səhv: niyə öz məlumatlarınızdan çox benchmarklara etibar edirsiniz?
Dərc edilmiş benchmarklar ictimai verilənlər bazalarında ümumi imkanları ölçür. Sizin terminologiyanız və qarışıq girişləriniz olan tapşırığınız çox fərqli davrana bilər. Komandalar ən yaxşı liderlər cədvəli xalına malik modeli seçir və istehsalda onun məhsul kodlarını səhv oxuduğunu aşkar edirlər.
- Düzgün çıxışları olan 100-dən 300-ə qədər real nümunə toplayın.
- Eyni dəst üzərində iki və ya üç kiçik model və bir böyük modeli sınaqdan keçirin.
- Tapşırıq üçün xüsusi ölçülərlə qiymətləndirin: dəqiqlik, sahə səviyyəsində düzgünlük, formatın etibarlılığı.
- Çətin halları daxil edin: uzun girişlər, qarışıq dillər, qeyri-müəyyən elementlər.
- Hər model və ya sorğu dəyişikliyindən sonra dəsti yenidən işə salın.
Üçüncü səhv: açıq çəki həmişə istifadə üçün pulsuzdurmu?
Açıq çəki həmişə istənilən istifadə üçün pulsuz demək deyil. Bəzi model lisenziyaları müəyyən istifadəçi sayından yuxarı kommersiya istifadəsini məhdudlaşdırır, istinad tələb edir və ya məqbul istifadə siyasətlərini əhatə edir. Digərləri Apache 2.0 kimi icazəverici lisenziyalardan istifadə edirlər. Tətbiq etdiyiniz dəqiq versiya üçün model kartındakı lisenziyanı oxuyun və onun qeydini saxlayın.
Bu, müştərilər üçün məhsul hazırladığınız və ya modeli payladığınız proqrama daxil etdiyiniz zaman ən vacibdir. İşə salındıqdan sonra aşkar edilən lisenziya problemini düzəltmək bahalıdır.
Dördüncü səhv: öz serverində yerləşdirmək həmişə ucuz və gizlidirmi?
Kiçik bir modeli özünüz işlətmək token başına API haqlarını aradan qaldırır, lakin infrastruktur, monitorinq, yeniləmələr və mühəndislik vaxtı əlavə edir. Aşağı həcmdə, kiçik model üçün host edilmiş API ümumilikdə daha ucuzdur. Yüksək, sabit həcmdə, öz serverində yerləşdirmək qalib gələ bilər. Hər ikisini hesablayın.
Məxfilik həm də quraşdırmadan asılıdır. Serverinizdəki model yalnız jurnal, ehtiyat nüsxələr və giriş nəzarətləri düzgün idarə olunduqda gizlidir. Hər sorğunu təhlükəsiz olmayan jurnal faylına yazan öz serverində yerləşdirilmiş model, müvafiq müqavilə şərtləri olan yaxşı konfiqurasiya edilmiş API-dən daha az gizlidir.
Kvantlaşdırma güzəştləri
Kvantlaşdırılmış versiyalar, məsələn, llama.cpp və Ollama kimi alətlər tərəfindən istifadə olunan 4-bit formatlar, yaddaş ehtiyaclarını azaldır və nəticəni sürətləndirir. Onlar həmçinin bəzi tapşırıqlarda dəqiqliyi azalda bilərlər. Yalnız tam dəqiqlikli versiyanı deyil, faktiki olaraq tətbiq edəcəyiniz kvantlaşdırılmış modeli sınaqdan keçirin.
Beşinci səhv: yeniləmələr və sürüşmə üçün plan yoxdur
Girişlər dəyişir. Yeni məhsul xətləri, yeni jarqon və yeni dillər görünür. Bir il əvvəl tənzimlənmiş kiçik model səssizcə pisləşə bilər. Agentliklər təzə nümunələr üzərində dövri yenidən qiymətləndirməni planlaşdırır və yenidən təlim üçün təlim məlumatı boru kəmərlərini hazır saxlayırlar.
Daha yeni kiçik modellər də tez-tez görünür. Mövcud ən yaxşı kiçik modellərlə rüblük müqayisə sizi vərdişdən köhnəlmiş modeli işlətməkdən qoruyur.
Altıncı səhv: ehtiyat yol yoxdur
Kiçik modellər qeyri-adi girişlərdə böyüklərdən daha tez-tez uğursuz olur. Ehtiyat yol olmadan, bu uğursuzluqlar istifadəçilərə və ya aşağı axın sistemlərinə çatır. Agentliklər formatın yoxlanılması, təsnifatda ehtimal həddi və ya sadə qayda kimi etibarlılıq yoxlaması əlavə edir və qeyri-müəyyən halları daha böyük modelə və ya şəxsə göndərirlər.
Hər bir ehtiyat yolu səbəbi ilə qeyd edin. Əgər bir giriş kateqoriyası daim ehtiyat yoluna düşürsə, bu, onun üçün təlim nümunələri əlavə etmək və ya tapşırığın daha böyük model tələb etdiyini qəbul etmək üçün bir siqnaldır. Zaman keçdikcə ehtiyat dərəcəsi sahib olduğunuz ən faydalı sağlamlıq göstəricilərindən birinə çevrilir.
- İstifadə etməzdən əvvəl kodda çıxış formatını yoxlayın.
- Təsnifatlar üçün etibarlılıq həddi təyin edin.
- Qeyri-müəyyən halları daha böyük modelə və ya rəyçiyə yönləndirin.
- Hər bir ehtiyat yolunu səbəbi ilə qeyd edin və jurnalı aylıq nəzərdən keçirin.
Alien Road kiçik dil modellərini necə tətbiq edir
Tipik bir işdə, kəşf, xidmət marağına görə daxil olan potensial müştəriləri etiketləmək və ya təchizatçı vərəqlərindən sahələri çıxarmaq kimi dar bir tapşırığı müəyyən edir və real nümunələr toplayır. Kiçik bir modelin düzgün istiqamət olub-olmadığını görmək üçün məlumatların həssaslığını və həcmini yoxlayırıq.
Quraşdırma kiçik və böyük modellərin yan-yana qiymətləndirilməsini, lisenziya baxışını, host edilmiş və öz serverində yerləşdirilmiş arasında tətbiq seçimini və faydalı olduğu yerdə LoRA tənzimləməsini əhatə edir. Ölçmə sabit test dəstində dəqiqliyi, gecikməni və min element üçün ümumi dəyəri izləyir. Aylıq hesabat bu rəqəmləri, üstəgəl təzə nümunələr üzərində sürüşmə yoxlamalarını göstərir, model dəyişdirilməsi və ya yenidən təlim vaxtı gəldikdə aydın qeyd ilə.
Bu həftə haradan başlamaq lazımdır
Komandanızın əllə idarə etdiyi bir təkrarlanan mətn tapşırığı seçin. Düzgün cavablarla yüz real nümunə toplayın. Onları kiçik bir model vasitəsilə, məsələn, noutbukda Ollama vasitəsilə və böyük bir host edilmiş model vasitəsilə işə salın. Dəqiqliyi və sürəti müqayisə edin; fərq sizə kiçik bir modelin davam etməyə dəyər olub-olmadığını bildirir.
Oxumağa davam edin: Süni intellekt optimallaşdırması · Süni intellekt optimallaşdırması