Chociaż „L” w terminie „duże modele językowe” sugeruje ogromną skalę, rzeczywistość jest bardziej złożona. Niektóre modele LLM zawierają biliony parametrów, a inne działają skutecznie z wielokrotnie mniejszą ich liczbą.
Zapoznaj się z kilkoma praktycznymi przykładami i zastosowaniami różnych rozmiarów modeli.
Rozmiary i klasy rozmiarów LLM
Jako programiści stron internetowych zwykle myślimy o rozmiarze zasobu jako o rozmiarze pliku do pobrania. Udokumentowany rozmiar modelu odnosi się do liczby jego parametrów. Na przykład Gemma 2B oznacza model Gemma z 2 miliardami parametrów.
Sieci LLM mogą mieć setki tysięcy, miliony, miliardy, a nawet tryliony parametrów.
Większe modele LLM mają więcej parametrów niż ich mniejsze odpowiedniki, co pozwala im uchwycić bardziej złożone relacje językowe i rozpoznawać subtelne prompty. Są one też często trenowane na większych zbiorach danych.
Zauważysz pewnie, że niektóre rozmiary modeli, np. 2 mld lub 7 mld, są popularne. Na przykład Gemma 2B, Gemma 7B lub Mistral 7B. Klasy rozmiarów modeli to przybliżone grupy. Na przykład Gemma 2B ma około 2 miliardów parametrów, ale nie dokładnie.
Klasy rozmiarów modeli to praktyczny sposób na oszacowanie wydajności LLM. Traktuj je jak kategorie wagowe w boksie: modele w tej samej klasie rozmiarów są bardziej porównywalne. Oba modele 2B powinny zapewniać podobną skuteczność.
W przypadku niektórych zadań mniejszy model może osiągnąć taką samą wydajność jak większy model.