โมเดลภาษาขนาดเล็กเป็นกุญแจสำคัญในการปรับขนาด Agentic AI

วิวัฒนาการอย่างรวดเร็วของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้นำไปสู่การเกิดขึ้นของระบบ ATIC AI -AI ซึ่งเป็นตัวแทนที่เป็นอิสระซึ่งสามารถทำงานที่ซับซ้อนได้ด้วยการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด องค์ประกอบที่สำคัญในการพัฒนาระบบเหล่านี้คือการรวมโมเดลภาษาขนาดเล็ก (SLMS) ซึ่งแตกต่างจากคู่ขนาดใหญ่ของพวกเขา SLMS นำเสนอโซลูชันที่มีประสิทธิภาพและคุ้มค่ามากขึ้นสำหรับงานพิเศษภายในเฟรมเวิร์ก ATYIC AI

ทำความเข้าใจกับแบบจำลองภาษาขนาดเล็ก (SLMS)

คำจำกัดความและลักษณะ

โมเดลภาษาขนาดเล็กเป็นโมเดล AI ที่ออกแบบมาสำหรับงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติซึ่งมีจำนวนพารามิเตอร์ที่ลดลงเมื่อเทียบกับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMS) การลดลงนี้ทำให้พวกเขาเป็นไปได้มากขึ้นในการฝึกอบรมและปรับใช้โดยเฉพาะอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมที่ จำกัด ทรัพยากร SLMS มีความเชี่ยวชาญโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจัดการงานที่เฉพาะเจาะจงและซ้ำ ๆ ด้วยประสิทธิภาพสูง

ข้อได้เปรียบเหนือรูปแบบภาษาขนาดใหญ่

• ประสิทธิภาพ: SLMs ต้องการพลังงานการคำนวณน้อยลงช่วยให้การประมวลผลเร็วขึ้นและลดต้นทุนการดำเนินงาน
• ความคุ้มค่าต้นทุน: ขนาดที่เล็กกว่าแปลเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่ลดลงและค่าบำรุงรักษา
• ความเชี่ยวชาญ: SLMs สามารถปรับแต่งสำหรับงานเฉพาะเพิ่มประสิทธิภาพในแอปพลิเคชันเป้าหมาย

บทบาทของ SLMs ใน Agentic AI

เพิ่มความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพ

ในระบบ AGETIC AI SLMS เป็นเครื่องมือในการจัดการความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพในการดำเนินงาน โดยการจัดการงานพิเศษเช่นคำสั่งการแยกวิเคราะห์การสร้างผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างและการผลิตสรุป SLMs อนุญาตให้มีการพัฒนาตัวแทน AI ที่คล่องตัวและตอบสนองได้มากขึ้น ความเชี่ยวชาญนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าตัวแทนสามารถทำหน้าที่ที่กำหนดโดยไม่ต้องใช้ค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับโมเดลขนาดใหญ่และทั่วไปมากขึ้น

ลดเวลาแฝงและค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน

ธรรมชาติที่มีความคล่องตัวของ SLMs ก่อให้เกิดความล่าช้าในการดำเนินการ AI ที่ลดลง ความสามารถในการประมวลผลงานอย่างรวดเร็วโดยไม่ลดความแม่นยำทำให้พวกเขาเหมาะสำหรับการใช้งานแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ข้อกำหนดการคำนวณที่ลดลงของ SLMS นำไปสู่การประหยัดต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญทั้งในขั้นตอนการฝึกอบรมและการปรับใช้

Nvidia มีส่วนร่วมใน SLMs ใน Agentic AI

Nvidia Nemo Framework

กรอบ NEMO (โมดูลประสาท) ของ NVIDIA เป็นชุดที่ครอบคลุมสำหรับการสร้างและปรับใช้โมเดล AI รวมถึง SLMS ชุดเครื่องมือโอเพนซอร์ซนี้นำเสนอเครื่องมือสำหรับการฝึกอบรมแบบจำลองการปรับแต่งและการปรับใช้การอำนวยความสะดวกในการสร้างระบบ AI AITIC ที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้ (developer.nvidia.com)

Nvidia Nemotron รุ่น

ซีรี่ส์ Nemotron โดย Nvidia เป็นตัวอย่างของการประยุกต์ใช้ SLMS ใน Agentic AI โมเดลเหล่านี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับประสิทธิภาพและประสิทธิภาพสูงบรรลุความแม่นยำชั้นนำในขณะที่ลดขนาดของรุ่นลงอย่างมาก การเพิ่มประสิทธิภาพนี้ส่งผลให้ปริมาณงานที่สูงขึ้นและลดต้นทุนการเป็นเจ้าของทั้งหมด (TCO) ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันระดับองค์กร (developer.nvidia.com)

แอปพลิเคชั่นที่ใช้งานได้จริงของ SLMs ใน Agentic AI

ระบบอัตโนมัติระดับองค์กร

ในการตั้งค่าระดับองค์กร SLMS จะถูกปรับใช้เพื่อทำงานเป็นประจำโดยอัตโนมัติเช่นการป้อนข้อมูลการสร้างรายงานและการสนับสนุนลูกค้า ความสามารถในการจัดการงานเฉพาะที่มีความแม่นยำสูงและความเร็วสูงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานและช่วยให้ทรัพยากรมนุษย์มุ่งเน้นไปที่การริเริ่มเชิงกลยุทธ์มากขึ้น

การตัดสินใจแบบเรียลไทม์

SLMS ถูกใช้ในระบบที่ต้องใช้ความสามารถในการตัดสินใจแบบเรียลไทม์เช่นยานพาหนะอิสระและแพลตฟอร์มการซื้อขายทางการเงิน ความหน่วงแฝงต่ำและความสามารถในการประมวลผลพิเศษของพวกเขาทำให้มั่นใจได้ว่าการตอบสนองต่ออินพุตแบบไดนามิกที่เหมาะสมและแม่นยำ

ความท้าทายและการพิจารณา

ความเชี่ยวชาญเฉพาะด้านและการวางนัยทั่วไป

ในขณะที่ SLMS Excel ในงานพิเศษมีความจำเป็นที่จะต้องปรับสมดุลการใช้งานของพวกเขากับโมเดลทั่วไปมากขึ้นเพื่อจัดการกับสถานการณ์ที่ซับซ้อนและเปิดกว้าง วิธีการไฮบริดที่รวมทั้ง SLM และ LLMs สามารถให้บริการโซลูชั่นที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลาย

ข้อมูลความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

การปรับใช้ SLMS ในพื้นที่ที่ละเอียดอ่อนจำเป็นต้องมีความเป็นส่วนตัวของข้อมูลที่เข้มงวดและมาตรการความปลอดภัย การสร้างความมั่นใจว่าแบบจำลองเหล่านี้ทำงานภายในแนวทางจริยธรรมและปฏิบัติตามมาตรฐานการกำกับดูแลเป็นสิ่งสำคัญยิ่งในการรักษาความไว้วางใจและความสมบูรณ์ในระบบ AI

แนวโน้มในอนาคต

การบูรณาการ SLMs เข้ากับระบบ ATHIC AI นั้นพร้อมที่จะผลักดันความก้าวหน้าที่สำคัญในประสิทธิภาพ AI และความสามารถในการปรับขนาด ในฐานะที่เป็นแอปพลิเคชัน AI ยังคงเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ความต้องการโมเดลที่มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพเช่น SLMS จะเพิ่มขึ้น ความพยายามในการวิจัยและพัฒนาอย่างต่อเนื่องมีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มขีดความสามารถของ SLMS ต่อไปโดยจัดการกับข้อ จำกัด ในปัจจุบันและขยายการบังคับใช้ในระบบ AI ที่ซับซ้อน

บทสรุป

โมเดลภาษาขนาดเล็กมีบทบาทสำคัญในความสามารถในการปรับขนาดและประสิทธิภาพของระบบ ATHIC AI ความสามารถของพวกเขาในการปฏิบัติงานเฉพาะที่มีความแม่นยำสูงและเวลาแฝงต่ำทำให้พวกเขาขาดไม่ได้ในแอพพลิเคชั่น AI ที่ทันสมัย ผ่านเฟรมเวิร์กเช่น NEMO ของ NVIDIA และแบบจำลองเช่น Nemotron การพัฒนาและการปรับใช้ SLMs นั้นสามารถเข้าถึงได้มากขึ้น

สำหรับการอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการรวม SLMs ใน Agentic AI ให้พิจารณาสำรวจบล็อกทางเทคนิคของ Nvidia ในเรื่องนี้