Применение небольших языковых моделей (SLM) с RAG на встроенных устройствах для снижения затрат, обеспечения конфиденциальности данных и возможности работы в автономном режиме.
«`html
Реализация малых языковых моделей (SLM) с RAG на встроенных устройствах
В современном быстро развивающемся мире генеративного искусственного интеллекта deepsense.ai стремится установить новые решения, объединяя Advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG) с Small Language Models (SLMs). SLM — это компактные версии языковых моделей с меньшим количеством параметров, предлагающие преимущества, такие как снижение затрат, улучшенная конфиденциальность данных и беспрепятственная автономная функциональность.
Что такое малые языковые модели?
Малые языковые модели (SLMs) — это более компактные версии больших языковых моделей. Они имеют меньше параметров, что делает их более легкими и быстрыми в процессе вывода.
Преимущества SLM на встроенных устройствах
Вот три убедительные причины, почему компании могут предпочесть применение малых языковых моделей (SLM) перед их облачными аналогами с большими языковыми моделями (LLM):
Снижение затрат: перенос решений на основе LLM непосредственно на встроенные устройства устраняет необходимость облачного вывода, что приводит к значительной экономии затрат на масштабе.
Автономная функциональность: развертывание SLM непосредственно на встроенных устройствах устраняет необходимость в доступе к интернету, что делает решения на основе SLM подходящими для сценариев с ограниченной интернет-связью.
Конфиденциальность данных: вся обработка происходит локально на устройстве, что предоставляет возможность использовать решения на основе языковых моделей, соблюдая строгие протоколы защиты данных.
Разработка полной конвейерной системы RAG с SLM на мобильном телефоне
Основная цель этого внутреннего проекта заключалась в разработке полной конвейерной системы Retrieval-Augmented Generation (RAG), включающей модель встраивания, извлечение соответствующих фрагментов документов и модель вопросно-ответной системы, готовой к развертыванию на ресурсоемких устройствах Android. Мы провели эксперименты с SLM и оценили их производительность на различных устройствах, что позволило выявить потенциал практического применения SLM на встроенных устройствах.
Проблемы и текущие исследования
Мы выявили ключевые проблемы, такие как ограничения по памяти и независимость от платформы, которые влияют на реализацию SLM с RAG на встроенных устройствах. Текущие исследования направлены на преодоление текущих ограничений SLM и дальнейшее улучшение их производительности и эффективности.
Заключение
Хотя возможно запускать SLM на встроенных устройствах и получать удовлетворительные результаты для приложений, таких как RAG, как в терминах скорости, так и качества, необходимо учитывать некоторые важные ограничения. Мы ожидаем быстрого развития в этой области, что приведет к более мощным и эффективным решениям на основе SLM.
Пример практического решения в области искусственного интеллекта
Узнайте, как искусственный интеллект может переосмыслить ваши процессы продаж и взаимодействие с клиентами. Рассмотрите AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами 24/7 и управления взаимодействием на всех этапах путешествия клиента.
Список полезных ссылок:
AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
Реализация малых языковых моделей (SLMs) с RAG на встроенных устройствах, приводящая к снижению затрат, конфиденциальности данных и автономному использованию
https://deepsense.ai
Twitter – https://twitter.com/itinaicom
«`
Полезные ссылки:
http://t.me/itinai
http://t.me/itinairu
Узнайте, как продукт AI Sales от FlyCode может помочь вашей компании, посетив страницу продукта по ссылке:
https://itinai.ru/
#ии #искуственныйинтеллект #чатбот #IT #AI #продажи #ии_продажи
#ИскусственныйИнтеллект #МашинноеОбучение #AI #Робототехника #БольшиеДанные
https://itinai.ru/%d0%bf%d1%80%d0%b8%d0%bc%d0%b5%d0%bd%d0%b5%d0%bd%d0%b8%d0%b5-%d0%bd%d0%b5%d0%b1%d0%be%d0%bb%d1%8c%d1%88%d0%b8%d1%85-%d1%8f%d0%b7%d1%8b%d0%ba%d0%be%d0%b2%d1%8b%d1%85-%d0%bc%d0%be%d0%b4%d0%b5%d0%bb
