Чем отличаются различные модели языковых моделей в системах на основе искусственного интеллекта?

Некоторые отличия различных моделей языковых моделей в системах на основе искусственного интеллекта:

• Размер модели. 1 Например, GPT-4 имеет большее количество параметров по сравнению с GPT-3, что делает её более способной понимать сложный контекст и генерировать более качественный текст. 1
• Данные для обучения. 1 GPT-4 обучается на более значительном и разнообразном наборе данных, чем GPT-3. 1 Это позволяет модели обучаться на более широком диапазоне тем и стилей, что приводит к лучшему обобщению и более полному пониманию языка. 1
• Усовершенствование архитектуры. 1 Например, в GPT-4 улучшены механизм внимания и методы оптимизации, что позволяет модели обрабатывать информацию более эффективно и результативно. 1
• Возможности тонкой настройки. 1 Например, GPT-4 предлагает более продвинутые возможности тонкой настройки, чем GPT-3, что даёт разработчикам возможность настраивать модель для конкретных случаев использования и приложений. 1

Также существуют большие языковые модели (LLM) и малые модели (SLM). 35 LLM характеризуются огромным количеством параметров, часто исчисляемых миллиардами. 3 Они обычно демонстрируют высокую производительность при выполнении сложных задач и контекстуальное понимание. 3 SLM благодаря своему меньшему размеру могут быстрее обрабатывать запросы и генерировать ответы, что выгодно для приложений реального времени или систем с ограниченными ресурсами. 3

Выбор модели зависит от конкретных требований, доступных ресурсов и особенностей использования. 5