🤖 Как работают небольшие чат-боты ИИ в 5 удивительных шагах (объяснено без кода)

Малые языковые модели (SLM) обучены понимать и генерировать текст, подобный человеческому, но оптимизированы для локального запуска на таких устройствах, как телефоны, наушники и часы. Они спроектированы так, чтобы быть маленькими и умными, а не большими и мощными, как такие модели, как GPT-4. SLM работают в пять простых этапов: токенизация, построение мозга ИИ, обучение модели, оптимизация и тестирование. Токенизация разбивает язык на более мелкие части, называемые токенами, что позволяет модели обрабатывать язык более эффективно. Мозг ИИ разработан с меньшим количеством параметров и упрощенной архитектурой для сокращения использования памяти. Обучение модели включает в себя передачу ей данных, специфичных для задачи, и использование таких методов, как перенос обучения и сокращение ненужной сложности. Оптимизация включает в себя снижение точности, удаление ненужных соединений и сжатие знаний о больших моделях в меньшую модель. Последним шагом является проверка производительности модели, чтобы убедиться, что она может хорошо реагировать и работать локально и быстро. Небольшие чат-боты с искусственным интеллектом имеют множество реальных применений, включая голосовые команды, перевод в режиме реального времени и обслуживание клиентов. Будущее ИИ может быть меньше, а не больше, поскольку SLM переопределяют, куда может двигаться ИИ и что он может делать.