ಎಲ್ಲಾದಿಸ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿವರ್ತಿತ ಮಾಡುವುದು ಮೊಬೈಲ್ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾಪ್ಟಾಪ್ನಲ್ಲಿ искусственный интеллектಕ್ಕೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಯಾಗಿ ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಮಾದರಿಗಳ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆದಾರರು ಸಂಪೂರ್ಣ ಆವೃತ್ತಿಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದಾಗ ಬಹಳ ಸೆಕಂಡರಿಲ್ಲದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯಬಹುದು, ತಮ್ಮ ಗೋಪ್ಯತೆವನ್ನು ಸುಧಾರಿತಗೊಳಿಸುತ್ತೂ ಮತ್ತು ಕೇಂದ್ರಿತ ಸರ್ವರ್ಗಳಿಗೆ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕಂಪನികൾಗೆ ತಮ್ಮ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸಲಿದೆ, ಡೇಟಾ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಕೋಚನೆ
ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಾತ್ರದ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು, LLMs (ವಿಸ್ತೃತ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು) ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವವುಗಳು, ಅನುವಾದ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಂತಹ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಿಕ್ಕಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿತಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅವರ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕೇಂದ್ರಿತ ಸರ್ವರ್ಗಳಿಗೆ ವಿನಂತಿಗಳನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವಲ್ಲಿ ಉತ್ತರದ ಸಂಭವನೀಯತೆಯ ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ಈ ಕ್ರಿಯೆಯು ದುಬಾರಿ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಸಾಧಕವಾಗಿದೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಪರಿಹಾರ ನೀಡಲು, ಸಂಶೋಧಕರು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸರಳೀಕರಿಸುವ ದೃಷ್ಟಿಯಿಂದ ಹೊಸ ವಿಧಾನವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದ್ದಾರೆ, ಈ ಮೂಲಕ ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗೆ notable ಸುಧಾರಣೆಯನ್ನು ಸಾವಯವಪಡಿಸಲು.
ಮೆಥೋಡೋಲಾಜಿಕಲ್ ಮುಂದಿನ ಹೆಜ್ಜೆಗಳು
ಪ್ರಿಂಡ್ಸ್ಟನ್ ಮತ್ತು ಸ್ಟಾನ್ಫರ್ಡ್ನ ಇಂಜಿನೀಯರ್ಗಳ ತಯಾರಿಸಿದ ಹೊಸ ಅಲ್ಗಾರಿತಮ್ ಪುನರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ಮತ್ತು LLMಗಳ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡ ಮಾಹಿತಿಯ ಶುದ್ಧತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದರಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವದ ನಿವಾಸಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನದಿಂದ, ಚಿಂತಿತವಾದ LLM ಅನ್ನು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ಫೋನ್ಗಳು ಮತ್ತು ಲ್ಯಾಪ್ಟಾಪ್ಗಳು ಹಂಚಿಕೊಂಡ ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಈ ಮಾದರಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ, ಅಸ್ಸುಡ್ ಮಾಡದ ಮ್ಯಾನ್ಕ್ಯೂಭ್ನ ಆವೃತ್ತಿ ದೇಶಕ್ಕೂ ಹೋಲಿಸುತ್ತಲಿದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆದಾರನಿಗೆ ಜಂಬ ಬನವಿತಿ.
ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಮತ್ತು ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳು
ಅಧ್ಯಯನದನ ಒಬ್ಬ ಸಹ-ರಚನೆಗಾರ ಆಂಡ್ರಿಯಾ ಗೋಲ್ಡ್ಸ್ಮಿತ್, ಗಣಕತಮನಿಯ ವಶದಲ್ಲಿ ಸಿಂಹಾಸನೆ ವ್ಯಕ್ತಿಗತವಾಗಿದ್ದು, ಸಾಮರ್ಥ್ಯದಲ್ಲಿನ ಆರೋಹಣ ನಿಯಮಗಳ ಕುಂದು ಹುಟ್ಟಿಸುತ್ತಾರೆ. ವ್ಯವಹಾರದಲ್ಲಿನ ಭೋಂಟ್ ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವವೆಂದರೆ ಟ್ರಾನ್ವೆಗೆ ನೆರವಾಗುವಂತೆ ಒಂದೇ ಏಕಶ್ರತಿಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ. ಚಾಟ್ಜಿಪಿಟೀನ್ನಲ್ಲಿ ಮಾಡಿದ ವಿನಂತಿಗಳು ಎಂದರೂ, ಸ್ಥಳೀಯ ಸರ್ವರ್ಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಬಹಳ ಖರ್ಚಿಗೆ ಉಂಟಾಗಿವೆ.
CALDERA ಅಲ್ಗಾರಿತಮ್ ಪರಿಚಯ
ಸಂಶೋಧಕರು CALDERA ಅಲ್ಗಾರಿತಮ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಕ್ಯಾಲಿಬ್ರೇಶನ್ ಗೊತ್ತಿರುವ ಕಡಿಮೆ ಪ್ರಮಾಣದ DEcomposition ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಶ್ರೇಣೀ ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಹೊಸತೆಯನ್ನು ಬೇಸೀಮಾ ಸಮ್ಮೇಳನ ನಿಯುರಿಪ್ಸ್ನಲ್ಲಿ ಡಿಸೆಂಬರ್ನಲ್ಲಿ ಪರಿಚಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾರಂಭದಲ್ಲಿ, ತೀಮ್ LLMಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಬಳಸುವ ದೊಡ್ಡಡುವ ಶ್ರೇಣೀ ಸಮೀಕ್ಷೆಗಳ ಕಡೆಗೆ ಸಾಗಿತ್ತು.
ಒಳಕರಿಸಲಾದ ಡೇಟಾದೊಟ್ಟೆ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್
ಡೇಟಾ ಶ್ರೇಣೀಗಳು ಮತ್ತು AI ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರಚಲಿತ ಶ್ರೇಣಿಗಳಿಂದ ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ, ಮಾಹಿತಿ ಇ-ಹನಾಕ್ ಬಳಸಲು ಅಗತ್ಯ ವ್ಯಕ್ತರು. LLMಗಳ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ, ಹೃದಯ ಉಂಟುಮಾಡಲು ತೂಕದ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಶಬ್ದಗಳ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ಗಳನ್ನು ಸಂಕಲನಗೊಳಿಸಿದ ಸಂಖ್ಯಾತಿಬುದ್ದಿ ತಂತ್ರಗಳಾಗಿವೆ. ಈ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ಗಳನ್ನು ಕುಗ್ಗಿಸುವ ಪ್ರಯತ್ನವು ಮಾಹಿತಿಯ ಅಖಂಡತೆಯನ್ನು ಕಸಾಯಿಸುವುದಿಲ್ಲದೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಗ್ರಹಣಾ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮೆಟ್ಟಿಲಾದೆ.
ಸಂಕೋಚನೆಯ ಪರಿಣಾಮ
ಈ ಅಲ್ಗಾರಿತಮ್ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ಲಕ್ಷಣಗಳ ನಡುವಿನ ಸಮಗ್ರ ವೈಶಾಲ್ಯಗಳಲ್ಲಿದೆ: ಕಮ್ಮೆಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಯ ಕುಗ್ಗಿತ. ಮೊದಲನೆಯದು ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣೀಬ್ಜನ್ಯವನ್ನು ಸದೃಢಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಬೆರೆಯುವುದು ಎರಡನೆಯದಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಪುನರಾವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ. ಈ ಇಬ್ಬರ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಪ್ರಪಂಚವನ್ನು ನೋಡುವ ಪ್ರತಿದಿನಾನುಶಾಸನವು ಆವೃತ್ತಿಯ ಪ್ರಯೋಜನವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆ.
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳು
ವೆಟ್ಟಿನೆಯು Llama 2 ಮತ್ತು Llama 3 ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ನಡೆದು Meta AIನಿಂದ ಪರಿಚಯಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಅಂತಹ ಆಕರ್ಷಕಗಳು ಇದ್ದವು. ಈ ಮೆತೋಡ್ ದಾಖಲಿಸಿದ ಸಂಪಾದಿತ ಸುತ್ತದಂತಿದೆ, ಕೊಡುವ ಹಣವು ಸುಮಾರು 5% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಉತ್ತಮವಾಗುತ್ತದೆ, ಶ್ರೇಣೀಬ್ರದ್ದ ನಿಲ್ಲಾಮಿ ಮತ್ತು ಇದು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳೆಂದು ತೆರಿಗೆಯಲ್ಲಿಯಾಗಿದೆ.
ಆವೃತ್ತಿಯ ಬಳಕೆ ಮತ್ತು մտահոգಿಗಳು
ಈ LLMಗಳ ಸಂಕೋಚನೆ ಪರಲೋಚನೆಯಲ್ಲಿದ್ದು, ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಶ್ರೇಣಿಗಳಿಂದ ಸುದ್ದಿತತ್ತ್ವವನ್ನು ಆವಶ್ಯಕ ಮಾಡುವ ಸಮಯ ವೇದಿಕೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸುತ್ತವೆ. ಇದು ಪೆರಿಫೆರಲ್ ಸಾಧನಗಳ ನೇರತೆಯಲ್ಲಿಯೂ ಸಹ ಇಬ್ಬರು ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಸರಿಹೊಂದಿಸಲು ಮಾತ್ರವು ಗೋಪ್ಯತೆ. ಮಾತ್ರ ಅನೇಕ ದತ್ತಗಳನ್ನು ಬೇಡುತ್ತವೆ.
ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಪರಿಣಾಮ
ಅವನುಷಿಗೆ ಮಂಜಿಯಾದಾಗಾದರೂ, ಕೆಲವು ಎತ್ತಿದವುಗಳನ್ನು ಬ್ನಾಂದಿಸುತ್ತವೆ ಅಂದಾಜಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಿಮ್ಮ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮುಖ್ಯದಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನಗಳಿಲ್ಲದ ಆಟಗಳು ಎಂದು ಮತ್ತು ಇತರರು ರೂಪುಗಳು ಕೈಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ, Rajarshi Saha, ಅಧ್ಯನದ ಒಬ್ಬ ಸಹ-ಬೃಂದನೀಯರು, ಶಕ್ತಿ ಬಳಕೆ ಮಂದನವನ್ನು ಉಪಸ್ಥಿಸಲಾಗುತ್ತಿತ್ತು. ಎಂದಿಗೆ ಕೆಲವು ಇತರ ಪಿ ಕ್ಲೇರ್ ತಂತ್ರಗಳು ಈ ಜೋಡಿಯವಾಗಿ ಪರಿಹಾರವಾಗುತ್ತವೆ.
ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮಕರವಾದ ಆಳ್ಗಿ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಉತ್ತರಗಳು
ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ ಮತ್ತು ಲ್ಯಾಪ್ಟಾಪ್ಗಳಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚು ಪರಿವರ್ತಿತ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಪಾಠಗಳು ಯಾವು?
ಪರಿವರ್ತಿತ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಬಳಸುವುದು, ಕೇಂದ್ರಿತ ಸರ್ವರ್ಗಳಿಗೆ ಅವಲಂಬನೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಇದು ದ್ರುತತೆವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ, ವೆಚ್ಚಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಭದ್ರತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಹಿತಿ ಕ್ಲೌಡ್ನಲ್ಲಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಸಂಕೋಚನ ತಂತ್ರಗಳು ಯಾವ ರೀತಿ ಕಾರ್ಮಿಕವೆ?
ಸಂಕೋಚನ ತಂತ್ರಗಳು, ಕಮ್ಮೆಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಹಂಚಿಕೆ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಣಿಯ ಕುಗ್ಗಿತಗಳು ಮಾದರಿಯ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಇದು ಬಳಸಲು ಉತ್ತಮ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ಇದು ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕೀಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆಯ ಮೇಲೆ ಕೋಟಿ ರೂಪಾಂತರಾಗ ಹಾದಿ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಲೂಲಾಗತಿಗೆ ಇರುವ ಸಾಹಾಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ?
ಹೌದು, ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಲೂಲಾಗಂಭೀರವುಗಳಲ್ಲಿಯೇ, ಈ ಎಲ್ಲ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಮೇಲೆ ನಡೆದಿಯೇ ಲಾಷ್ ತಿಂಡುತ್ತಿದೆ.
ಈ ಮಾದರಿಯ ಬಳಕೆಯ ಮೇಲೆ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿರುವ ಬಳಕೆಗಾರನ ಆದಾರित्वಿಕ ಎದುರಿಸಲಾಗುವುದು?
ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಬಳಕೆದಾರರ ಗೋಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ದತ್ತಾ ಡಿವಾಯ್ಸ್ಗಳಿಗೆ ಹೋಗುತ್ತದೆ, ಇದು ದತ್ತಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಮಟ್ಟವುಳ್ಳದಾದ ಹೊರತಾಗಿ.
ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ ಅಥವಾ ಲ್ಯಾಪ್ಟಾಪ್ಗಳಿಗೆ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಮಾರ್ಗಗಳು?
ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸೆದ ಮನಃಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಯಾವಾಗಿಷ್ಟಕ್ಕೊಮ್ಮೆ ಸಾಧನಗಳ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.
ಬಳಕೆದಾರಂದೆ ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಇದಿಗೂಂಟು ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ಹೇಗೆ?
ಬಳಕೆದಾರರು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ವಿಶೇಷ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಇವರನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು, ಬೇಕಾದಾಗ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಸಿಬ್ಬಂದಿಯಲ್ಲಿ ತಜ್ಞವಾಗುತ್ತವೆ.
ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳ ಕುರಿತು ತಟಸ್ಥವಾದರೆ ನವೀಕರಣಕ್ಕಾಗಿ ಅನುಸರಿಸುತ್ತವೆ?
ಹೌದು, ಲಾಭೋದೀನೀ ಮಾಡುತ್ತವೆ,ಸಅಎಾರ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಾಗಿ ಕಾರ್ಯತಿಳಿಯುತ್ತವೆ.
ಓ ಹಲವಾರು ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮಹತ್ವವಾಗಿರುವ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಅಂಗೀಕರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ?
ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ಕಾರುಕಗ್ಗುರುಕು ಮಾಯಿತಾ, ಚಾಟ್ಬಾಟ್ಗಳು, ಸದೃಶ ತಂತ್ರಾಂತರ ಮತ್ತು ಇತರ ವೆಬ್ಸೈಟುಗಳಲ್ಲಿ ಎಲ್ಲವೂ ಶ್ರೇಣಿ ಪ್ರಕಾರವುಳ್ಳವು.