Son yıllarda geniş dil modellerindeki (LLM) gelişmeler gözlerin yapay zekâ teknolojilerine çevrilmesine neden oldu. 175 milyar parametre içeren GPT-3 gibi modeller insan benzeri metinler oluşturma, soruları yanıtlama, belgeleri özetleme ve daha pek çok yetenek sunuyor. Bununla birlikte geniş dil modellerinin becerileri etkileyici olsa da büyük boyutları nedeniyle verimlilik, maliyet ve özelleştirilebilirlik açısından beklenen esnekliği sağlayamıyor. Bu durum küçük dil modelleri (SLM) adlı yeni bir model sınıfının ortaya çıkmasına yol açıyor.

Hangi dil modelleri küçük dil modeli olarak tanımlanıyor?

Metin oluşturma, belgeleri özetleme, diller arasında çeviri yapma ve soruları yanıtlama gibi yetenekleri mümkün kılan büyük metin veri kümeleri üzerinde eğitilmiş yapay zekâ sistemleri “dil modeli” olarak tanımlanıyor. Söz konusu dil modellerinin bilgi ve beceri kapasitesini ise parametre sayısı belirliyor. Araştırmacılar genellikle 100 milyon parametrenin altındaki dil modellerini küçük dil modeli olarak tanımlıyor. Örneğin, OpenAI'ın GPT-3 geniş dil modelinde 100 milyarın üzerinde parametre yer alıyor.

Daha küçük boyutta olmaları küçük dil modellerinin daha verimli, ekonomik ve özelleştirilebilir olmasını sağlıyor. Geniş dil modellerine göre daha az yetenekle donatılmış olan küçük dil modelleri genellikle belirli fonksiyonlar üzerinde özelleştiriliyor.

Küçük dil modellerinin öne çıkan yetenekleri nelerdir?

Verimlilik

Küçük dil modelleri daha az parametreye sahip olması nedeniyle çeşitli açılardan GPT-3 gibi büyük modellere kıyasla hesaplama açısından önemli ölçüde verimli sonuç veriyor. Küçük dil modellerinde girdi başına daha az parametrenin yürütülmesi gerektiği için çıkarım hızı açısından daha yüksek performans elde ediliyor. Ayrıca boyutları nedeniyle daha az bellek ve depolama alanına ihtiyaç duyan küçük dil modelleri eğitim açısından da daha küçük gruplarla eğitildiği için süreç daha hızlı tamamlanıyor. 

Ekonomik

Geniş dil modellerinin eğitilmesi ve dağıtılması önemli miktarda hesaplama kaynağı gerektiriyor. Günümüzün en popüler geniş dil modellerinden GPT-3'ü geliştirmenin OpenAI firmasına donanım ve mühendislik maliyetleri açısından on milyonlarca dolara mal olduğu tahmin ediliyor. Günümüzün halka açık büyük dil modellerinin pek çoğu yüksek kaynak gereksinimleri nedeniyle kârlı bir süreç vadetmiyor. 

Küçük dil modelleri ise bütçeyi zorlamadan birçok işletmenin kullanabileceği donanımlar üzerinde kolayca eğitilebiliyor, dağıtılabiliyor ve çalıştırılabiliyor. Geniş dil modellerine göre çok daha makul olan kaynak gereksinimleri, daha düşük güçlü cihazlarda çevrim dışı çalışabilecekleri sınır bilişimdeki uygulamaların önünü açıyor. 

Özelleştirilebilirlik

Küçük dil modelleri geniş dil modellerine göre daha özelleştirilebilir bir yapı sunuyor. GPT-3 gibi modeller birçok görevde güçlü bir esneklik sergilese de performansı farklı alanlar arasında dengelemeye çalışıyor. Küçük dil modelleri ise daha dar alanlara ve özel uygulamalara kolaylıkla uyarlanabiliyor. Küçük dil modelleri daha hızlı yineleme döngüleriyle belirli veri türlerine göre de oluşturulabiliyor.

Kişiselleştirme süreçleri geniş dil modelleri için giderek daha zorlu hale geliyor. Küçük dil modelleri erişilebilirlikleriyle birlikte geliştiricilerin kendi özel ihtiyaçlarına göre şekillendirebilecekleri bir formül sunuyor.

Küçük dil modellerinin bugünü ve yarını

Günümüzde finans kurumları küçük dil modellerini kullanarak içgörü elde etmeye hazır çok sayıda sayısal veri ve belge üretiyor. Muhasebeden yönetim süreçlerine kadar pek çok noktada küçük dil modellerinin yararlanılıyor. Finansal hizmetlerde risk yönetimi hayati önem taşıdığı için sadece gerekli alanlarda özelleştirilmiş dil modelleri daha çok tercih ediliyor. 

Yaratıcı süreçler ileri teknolojiyle birleşirken medya, oyun ve eğlence sektörleri de yapay zeka destekli dil çözümlerini hızla benimsiyor. Doğal dil oluşturmayı kullanan küçük dil modelleri animasyon çalışmaları için de taslak metinlerin oluşturulmasına yardımcı oluyor. 

Oyun dünyası, küçük dil modelinin yakın gelecekte aktif olarak kullanılacağı alanlar arasında yer alıyor. Açık dünya oyunlarında diyalog modelleri, kullanıcı bağlamına göre uyarlanmış dinamik konuşma ağaçları oluşturarak etkileşimli özgürlüğü genişletiyor. Eğlence dünyasının yaratıcı zenginliği, küçük dil modellerinin üretken sınırlarını keşfetmek için ideal bir test ortamı sağlıyor. Her ne kadar mevcut uygulamalar model sınırlamaları göz önüne alındığında gözetim gerektirse de küçük dil modellerinin verimliliği geliştiricilere yaratıcı potansiyeli araştırmak için geniş bir alan sunuyor.