Daha büyük olması, otomatik olarak daha iyi anlamına gelmez, AI bölgesinde belirgindir. Çünkü harika dil modellerinin kaynaklar olarak güçlü olduğu yerlerde, daha küçük meslektaşları yerel kullanıcılar olarak yerel kullanıcılar olarak işaretleyebilir. Yeni IX 4/2025'in başlığının yazarı Christian Winkler, bir röportajda, her zaman milyarlarca doların çift oruç sektöründe parametreler olmaması ve gerçekçi olarak neyin beklenebileceğini açıklıyor.
Herkes büyük modellerden bahsediyor, ancak daha az varyasyonları hakkında konuşuyoruz. Bir model küçük bir dil modeli (SLM) olarak kabul edildiğinde ve hangi uygulama alanları uygundur?
Geçiş az çok akıcıdır. Bazı uzmanlar zaten yedi milyar parametreye sahip bir modeli küçük olarak tanımlıyor, kenarı dört milyar parametreyle çizmeyi tercih ederim. SLM'ler farklı uygulama amaçları için, örneğin metinlerin özeti veya bir RAG modelinin üretken bir parçası olarak uygundur. Bilgi tabanı olarak kullanmak daha az iyidir.
Ve SLM için donanım açlığı? Tüketici dizüstü bilgisayar, yerel ve çevrimdışı düzeyde bir metin veya kod üreticisini yönetecek kadar mı?
GPU olmadan çalışmak istediğinizde, modelleri ölçmelisiniz. Ve SLM'lerle, bir dizüstü bilgisayar okuyabileceğinizden daha hızlı metinler oluşturabilir. Bu çoğu uygulama için yeterlidir. Bir CodeGenerator olarak, bu orta boy LLM ile daha iyi çalışır, çünkü bilginin hafızası burada da önemli bir rol oynar. Küçük bir GPU veya MAC ile, bu da, örneğin, yukarıdaki tanıma göre hala SLM'ye ait olan Qwen2.5-Coer-7b-in-instruct ile yeterli olmalıdır.
Yanlış bilgi icat etme eğilimi, üretken AI'nın en büyük zayıflıklarından biridir. SLM'ler sorunu nasıl yapıyor?
Söz konusu halüsinasyonlar ile küçük modeller dezavantajlıdır. Birkaç parametre nedeniyle, çok fazla bilgi toplamamışlardır. Bu nedenle, sonuçları önerirken ve kontrol ederken özellikle dikkatli olmalısınız. Bu nedenle modeller metinleri özetlemek için daha uygundur. Ancak bunları özellikle yaratıcı fikirler üretmek için de kullanabilirsiniz – bu durumda halüsinasyonlar da oldukça arzu edilir.
Christian, cevaplar için çok teşekkür ederim! Yeni IX'teki küçük dil modellerinin olasılıkları ve sınırları hakkında genel bir bakış var. Ayrıca IIE için hangi araçların mevcut olduğunu gösteriyoruz, Microsoft'un küçük Phi modellerine bir göz atıyoruz. Tüm bunlar ve diğer birçok konu, şimdi Haberler Shop veya Kiosk'ta bulunan Nisan sayısında okuyucuları bulacak.
“Üç Soru ve Cevaplar” dizisinde, IX, kullanıcının PC'nin önünde, yöneticinin görüşü veya bir yöneticinin günlük ömrü olsun, mevcut zorlukları kısaca elde etmek istiyor. Günlük uygulamanızdan mı yoksa kullanıcılarınızdan mı önerileriniz var? Kısaca ve gevrek okumak istersiniz? Bu yüzden lütfen bize yazın veya foruma yorum bırakın.
(AXK)
Herkes büyük modellerden bahsediyor, ancak daha az varyasyonları hakkında konuşuyoruz. Bir model küçük bir dil modeli (SLM) olarak kabul edildiğinde ve hangi uygulama alanları uygundur?
Geçiş az çok akıcıdır. Bazı uzmanlar zaten yedi milyar parametreye sahip bir modeli küçük olarak tanımlıyor, kenarı dört milyar parametreyle çizmeyi tercih ederim. SLM'ler farklı uygulama amaçları için, örneğin metinlerin özeti veya bir RAG modelinin üretken bir parçası olarak uygundur. Bilgi tabanı olarak kullanmak daha az iyidir.
Ve SLM için donanım açlığı? Tüketici dizüstü bilgisayar, yerel ve çevrimdışı düzeyde bir metin veya kod üreticisini yönetecek kadar mı?
GPU olmadan çalışmak istediğinizde, modelleri ölçmelisiniz. Ve SLM'lerle, bir dizüstü bilgisayar okuyabileceğinizden daha hızlı metinler oluşturabilir. Bu çoğu uygulama için yeterlidir. Bir CodeGenerator olarak, bu orta boy LLM ile daha iyi çalışır, çünkü bilginin hafızası burada da önemli bir rol oynar. Küçük bir GPU veya MAC ile, bu da, örneğin, yukarıdaki tanıma göre hala SLM'ye ait olan Qwen2.5-Coer-7b-in-instruct ile yeterli olmalıdır.
Yanlış bilgi icat etme eğilimi, üretken AI'nın en büyük zayıflıklarından biridir. SLM'ler sorunu nasıl yapıyor?
Söz konusu halüsinasyonlar ile küçük modeller dezavantajlıdır. Birkaç parametre nedeniyle, çok fazla bilgi toplamamışlardır. Bu nedenle, sonuçları önerirken ve kontrol ederken özellikle dikkatli olmalısınız. Bu nedenle modeller metinleri özetlemek için daha uygundur. Ancak bunları özellikle yaratıcı fikirler üretmek için de kullanabilirsiniz – bu durumda halüsinasyonlar da oldukça arzu edilir.
Christian, cevaplar için çok teşekkür ederim! Yeni IX'teki küçük dil modellerinin olasılıkları ve sınırları hakkında genel bir bakış var. Ayrıca IIE için hangi araçların mevcut olduğunu gösteriyoruz, Microsoft'un küçük Phi modellerine bir göz atıyoruz. Tüm bunlar ve diğer birçok konu, şimdi Haberler Shop veya Kiosk'ta bulunan Nisan sayısında okuyucuları bulacak.
“Üç Soru ve Cevaplar” dizisinde, IX, kullanıcının PC'nin önünde, yöneticinin görüşü veya bir yöneticinin günlük ömrü olsun, mevcut zorlukları kısaca elde etmek istiyor. Günlük uygulamanızdan mı yoksa kullanıcılarınızdan mı önerileriniz var? Kısaca ve gevrek okumak istersiniz? Bu yüzden lütfen bize yazın veya foruma yorum bırakın.
(AXK)