Daha büyük olmasının otomatik olarak daha iyi anlamına gelmediği, AI alanında belirgindir. Çünkü büyük dil modellerinin kaynak -hungry kadar güçlü olduğu yerlerde, daha küçük meslektaşları yerel kullanımda tutumlu uzmanlar olarak gol atabilir. Yeni IX 4/2025'in başlık yazarı Christian Winkler, bir röportajda, neden her zaman çift bölgeli milyar dolarlık sektörde parametre olması gerektiğini ve gerçekçi olarak neyin beklenebileceğini açıklıyor.
Herkes büyük dil modellerinden bahsediyor, ancak daha azı daha küçük varyantları hakkında konuşuluyor. Bir model ne zaman küçük bir dil modeli (SLM) olarak kabul edilir ve hangi uygulama alanları için uygundur?
Geçiş az çok akıcıdır. Bazı uzmanlar zaten yedi milyar parametreye sahip bir modeli küçük olarak tanımlıyor, sınırı dört milyar parametreyle çizmeyi tercih ediyorum. SLM'ler farklı uygulama amaçları için, örneğin metinlerin özeti veya bir RAG modelinin üretken bir parçası olarak uygundur. Bilgi tabanı olarak kullanmak daha az iyidir.
SLM'lerin donanım açlığı ne olacak? Tüketici dizüstü bilgisayar, yerel ve çevrimdışı bir metin veya kod oluşturucu çalıştıracak kadar mı?
GPU olmadan çalışmak istediğinizde, modelleri ölçmelisiniz. Ve SLM'lerle, bir dizüstü bilgisayar onları okuyabileceğinizden daha hızlı metinler oluşturabilir. Bu çoğu uygulama için yeterlidir. Bir CodeGenerator olarak, bu orta boy LLM'lerle daha iyi çalışır, çünkü bilginin depolanması da burada önemli bir rol oynar. Küçük bir GPU veya bir Mac ile, bu da, örneğin, yukarıdaki tanıma göre hala SLM'lere ait olan Qwen2.5-Coer-7b-in-bükülme ile yeterince gider.
Yanlış bilgi icat etme eğilimi, üretken AI'nın büyük zayıflıklarından biridir. SLM'ler sorunu nasıl yapıyor?
So -Called Halüsinasyonlarla, küçük modeller dezavantajlıdır. Birkaç parametre nedeniyle, çok fazla bilgi toplamamışlardır. Bu nedenle, sonuçları kontrol ederken özellikle dikkatli olmanız ve kontrol etmeniz gerekir. Bu nedenle modeller metinleri özetlemek için daha uygundur. Ancak bunları özellikle yaratıcı fikirler üretmek için de kullanabilirsiniz – bu durumda halüsinasyonlar bile oldukça arzu edilir.
Christian, cevaplar için çok teşekkür ederim! Yeni IX'teki küçük dil modellerinin olasılıkları ve sınırları hakkında genel bir bakış var. Ayrıca yerel AI için hangi araçların mevcut olduğunu gösteriyoruz ve Microsoft'tan küçük Phi modellerine bir göz atın. Tüm bunlar ve diğer birçok konu, şimdi Haberler Shop'ta veya Kiosk'ta bulunan Nisan sayısında okuyucuları bulacak.
“Üç Soru ve Cevap” dizisinde IX, kullanıcının PC'nin önündeki görünümü, yöneticinin görüşü veya bir yöneticinin günlük ömrü ile ilgili olsun, şu anki zorlukları kısaca elde etmek istiyor. Günlük uygulamalarınızdan veya kullanıcılarınızdan önerileriniz var mı? Kısaca ve gevrek hangi konuyu okumak istersiniz? O zaman lütfen bize yazın veya forumda bir yorum bırakın.
(AXK)
Herkes büyük dil modellerinden bahsediyor, ancak daha azı daha küçük varyantları hakkında konuşuluyor. Bir model ne zaman küçük bir dil modeli (SLM) olarak kabul edilir ve hangi uygulama alanları için uygundur?
Geçiş az çok akıcıdır. Bazı uzmanlar zaten yedi milyar parametreye sahip bir modeli küçük olarak tanımlıyor, sınırı dört milyar parametreyle çizmeyi tercih ediyorum. SLM'ler farklı uygulama amaçları için, örneğin metinlerin özeti veya bir RAG modelinin üretken bir parçası olarak uygundur. Bilgi tabanı olarak kullanmak daha az iyidir.
SLM'lerin donanım açlığı ne olacak? Tüketici dizüstü bilgisayar, yerel ve çevrimdışı bir metin veya kod oluşturucu çalıştıracak kadar mı?
GPU olmadan çalışmak istediğinizde, modelleri ölçmelisiniz. Ve SLM'lerle, bir dizüstü bilgisayar onları okuyabileceğinizden daha hızlı metinler oluşturabilir. Bu çoğu uygulama için yeterlidir. Bir CodeGenerator olarak, bu orta boy LLM'lerle daha iyi çalışır, çünkü bilginin depolanması da burada önemli bir rol oynar. Küçük bir GPU veya bir Mac ile, bu da, örneğin, yukarıdaki tanıma göre hala SLM'lere ait olan Qwen2.5-Coer-7b-in-bükülme ile yeterince gider.
Yanlış bilgi icat etme eğilimi, üretken AI'nın büyük zayıflıklarından biridir. SLM'ler sorunu nasıl yapıyor?
So -Called Halüsinasyonlarla, küçük modeller dezavantajlıdır. Birkaç parametre nedeniyle, çok fazla bilgi toplamamışlardır. Bu nedenle, sonuçları kontrol ederken özellikle dikkatli olmanız ve kontrol etmeniz gerekir. Bu nedenle modeller metinleri özetlemek için daha uygundur. Ancak bunları özellikle yaratıcı fikirler üretmek için de kullanabilirsiniz – bu durumda halüsinasyonlar bile oldukça arzu edilir.
Christian, cevaplar için çok teşekkür ederim! Yeni IX'teki küçük dil modellerinin olasılıkları ve sınırları hakkında genel bir bakış var. Ayrıca yerel AI için hangi araçların mevcut olduğunu gösteriyoruz ve Microsoft'tan küçük Phi modellerine bir göz atın. Tüm bunlar ve diğer birçok konu, şimdi Haberler Shop'ta veya Kiosk'ta bulunan Nisan sayısında okuyucuları bulacak.
“Üç Soru ve Cevap” dizisinde IX, kullanıcının PC'nin önündeki görünümü, yöneticinin görüşü veya bir yöneticinin günlük ömrü ile ilgili olsun, şu anki zorlukları kısaca elde etmek istiyor. Günlük uygulamalarınızdan veya kullanıcılarınızdan önerileriniz var mı? Kısaca ve gevrek hangi konuyu okumak istersiniz? O zaman lütfen bize yazın veya forumda bir yorum bırakın.
(AXK)