Языковые модели для бизнеса: сравниваем малые (SLM) и большие (LLM) модели

Хайтович Максим Константинович — генеральный директор SoL Lab объясняет, в чем разница между большими и малыми языковыми моделями для бизнеса и в каких случаях стоит задуматься об их использовании.

Большие языковые модели (LLM) звучат впечатляюще, но всегда ли нужно их использовать? Разберемся, в каких случаях стоит использовать LLM, а когда использование малых языковых моделей (SLM) окажется более разумным и экономичным решением без потери качества.

В последние годы технологии искусственного интеллекта и обработки естественного языка (NLP) уверенно вошли в бизнес-практику. Их используют повсеместно — от анализа поведения клиентов до поддержки пользователей с помощью чат-ботов, автоматизированного маркетинга и многого другого.

Особенно хорошо для таких задач зарекомендовали себя большие языковые модели (LLM). Однако, как только компании начали внедрять LLM в реальные продукты, вскрылись и проблемы:

• LLM от ведущих провайдеров обладают общими знаниями, но им не хватает специализации, которая чрезвычайно полезна во многих сценариях.
• Дообучение LLM под специфику отрасли или языка чрезвычайно дорого с вычислительной точки зрения.
• Использование таких моделей в продакшене обходится недешево: либо из-за требований к инфраструктуре, либо из-за стоимости токенов.

Один из способов справиться с этими ограничениями — использовать малые языковые модели (SLM). Разберем, в чем сильные и слабые стороны LLM и SLM, и где каждая из них может быть полезной бизнесу.

Малые языковые модели (SLM)

К малым языковым моделям относятся, например, Phi 3, Mistral Small, LLaMA 3 8B, Gemma и другие. Эти модели отличаются компактной архитектурой и высокой эффективностью. Обычно их создают методом «дистилляции» — когда большая модель обучает меньшую повторять свои действия.

У таких моделей существенно меньше параметров, чем у LLM, поэтому они быстрее работают и меньше требуют ресурсов. Благодаря этому их можно запускать даже на устройствах с ограниченными вычислительными возможностями — например, в IoT-среде.

Преимущества SLM:

• Высокая эффективность и скорость. Благодаря своему меньшему размеру, SLM могут быть более эффективными и быстрыми в работе. Их можно развертывать на локальных машинах или менее мощном оборудовании, что делает их подходящими для сред с ограниченными ресурсами, например, IoT. Также благодаря этому создается более бесшовный опыт для конечного пользователя за счет скорости ответа системы.
• Специализация по областям знаний. SLM легко адаптируются под конкретную сферу: юриспруденция, медицина, производство. Они обучаются на отраслевых данных и уверенно справляются со специализированными задачами.
• Доступность. Требуют меньше вычислительных ресурсов — как для обучения, так и для запуска. Это снижает издержки и делает их удобными даже для стартапов и небольших компаний.
• Возможности тонкой настройки. Их проще дообучать под конкретные задачи даже при ограниченной инфраструктуре. Это дает возможность создавать узкоспециализированные решения без гигантских вложений.
• Сниженный риск предвзятости. Поскольку SLM обучаются на тщательно отобранных и специфичных для области наборах данных, риск предвзятости естественным образом ниже по сравнению с LLM. Данные могут быть более тщательно контролируемыми и проверенными, что потенциально снижает вероятность унаследованных предвзятостей.

Недостатки SLM:

• Ограниченная универсальность. SLM хорошо справляются с задачами в своих доменах, но за их пределами становятся менее эффективными.
• Зависимость от качества данных. Если обучающие данные плохие, модель начнет ошибаться. А в случае SLM это особенно чувствительно: даже немного «шумные» примеры могут сильно ухудшить работу.
• Узкая база знаний. SLM не обладают широким пониманием языка и мира вокруг нас. Это плохо в задачах, требующих более глубокого понимания различных тем и доменов.
• Потенциальная предвзятость в конкретных доменах. Даже при хорошей выборке SLM могут «унаследовать» предвзятости, если они присутствуют в исходных данных.

Большие языковые модели (LLM)

К LLM относятся GPT-4o, Claude Sonnet, Command R+, Google Gemini и другие. Эти модели — тяжеловесы с миллиардами параметров, обученные на гигантских массивах данных. У них широкий кругозор, они способны решать сложные задачи и писать тексты, неотличимые от человеческих.

Чаще всего такие модели создаются крупными корпорациями. Более того, часто они не предоставляются для развертывания в контуре предприятия, оставаясь доступными только через API.

Преимущества LLM:

• Универсальность. LLM могут справляться с задачами самого разного типа без специальной донастройки, что делает их адаптируемыми к различным приложениям. Их способность понимать и генерировать текст на основе контекста позволяет создавать связные и релевантные ответы по различным темам. Более того, это позволяет упростить ИИ-архитектуру, полагаясь на одну модель в массе сценариев использования, и избегая необходимости разворачивать несколько моделей.
• Глубокое понимание языка. Из-за широты и разнообразия обучающих данных такие модели «чувствуют язык», структуру текста и общий контекст. Это помогает им решать сложные языковые задачи.
• Генеративные возможности. LLM превосходно справляются с созданием креативного контента, такого как рассказы, стихи или компьютерный код.
• Возможности дообучения. LLM могут быть дообучены для выполнения конкретных задач или работы в определенных доменах, предлагая адаптированные ответы, которые могут быть более точными или специфичными для домена, что полезно для специализированных приложений.

Недостатки LLM:

• Ресурсоемкость. Их нужно обучать и запускать на дорогом оборудовании с мощными GPU и большим объемом памяти. В большинстве случаев их нельзя развернуть локально — только использовать через API.
• Проблемы предвзятости и справедливости. LLM учатся на «всем интернете», где много предвзятых или устаревших данных. Из-за этого они могут непреднамеренно воспроизводить стереотипы.
• Чувствительность к вводу. LLM очень чувствительны к получаемому вводу, так называемым промптам. Небольшое изменение во входной фразе — и результат может быть совсем другим, что может повлиять на согласованность и предсказуемость их ответов.
• Отсутствие глубокого понимания. Несмотря на обширные знания и языковые возможности, LLM не обладают истинным пониманием мира, особенно в специфических, профессиональных темах.

Выбор подходящей модели для бизнеса

Итак, сравним большие и малые модели по основным критериям:

Читая таблицу, можно решить, что малые модели уже побеждают большие, а громкие названия — лишь пережиток прошлого. Но на практике все не так однозначно.

SLM — отличный выбор, если нужно точное решение под конкретную задачу и есть ограничения по бюджету. LLM — более универсальный инструмент, подходящий для широкого спектра приложений, если позволяют ресурсы.

Когда выбирать SLM:

• Нужно точное решение в узкой области — например, в здравоохранении или промышленности.
• Требуется быстрое и дешевое развертывание.
• Вы можете предоставить качественные обучающие данные под узкий домен.

Когда выбирать LLM:

• Предстоит работать с разными задачами, и вы не хотите заранее ограничивать себя.
• Хотите упростить архитектуру — одна модель, много сценариев.
• Нужно решать задачи, требующие сложных рассуждений и генерации текста высокого качества.
• Есть ресурсы для использования API или собственной инфраструктуры.

Остались вопросы? Пишите на data@korusconsulting.ru
И подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics Now