Rosnąca potrzeba małych modeli AI

Wielkie modele językowe zrewolucjonizowały sposób, w jaki analizujemy i generujemy tekst, obrazy, a nawet treści audio i wideo. Jednak ich ogromne rozmiary i wymagania sprzętowe sprawiają, że są one poza zasięgiem wielu mniejszych firm i organizacji. Dlatego właśnie coraz większą popularność zyskują małe modele multimodalne, które zapewniają kompromis między wydajnością a dostępnością.

Te mniejsze modele są projektowane tak, aby obsługiwać różne rodzaje danych, takie jak tekst, obrazy, dźwięk czy wideo, przy jednoczesnym minimalnym obciążeniu zasobów sprzętowych. Oto pięć przykładów takich modeli, które zdobywają uznanie w branży.

1. TinyGPT-V

TinyGPT-V to kompaktowy model z 2,8 miliardami parametrów, który może jednocześnie przetwarzać dane tekstowe i obrazowe. Dzięki zoptymalizowanej architekturze, TinyGPT-V osiąga imponujące wyniki, jednocześnie wymagając znacznie mniej zasobów w porównaniu do większych modeli.

Model opiera się na bazie Phi-2 i wykorzystuje moduły wizyjne, takie jak BLIP-2 czy CLIP. Może być łatwo dostosowywany przy użyciu mniejszych zestawów danych, co czyni go idealnym rozwiązaniem dla edukacji, badań naukowych czy małych firm.

2. TinyLlaVA

TinyLlaVA to model, który integruje enkodery wizyjne, takie jak CLIP-Large, z lekkim dekoderem LLM. Dzięki zastosowaniu niestandardowych procesów treningowych, model ten osiąga wysoką wydajność przy minimalnych wymaganiach sprzętowych.

W testach TinyLlaVA przewyższa większe modele, takie jak LLaVA-1.5. Jego kompaktowa architektura i możliwość drobnego dostrajania czynią go świetnym wyborem dla firm poszukujących efektywności i oszczędności.

3. GPT-4o Mini

GPT-4o Mini to mniejsza i tańsza wersja modelu GPT-4o. Redukcja kosztów operacyjnych o 60% w porównaniu z GPT-3.5 Turbo sprawia, że model ten jest atrakcyjnym rozwiązaniem dla szerokiego grona użytkowników.

Model posiada duże okno kontekstowe (128K tokenów) oraz zdolność do przetwarzania tekstu i obrazów. Planowane wsparcie dla wideo i dźwięku jeszcze bardziej zwiększa jego potencjał w edukacji, grach czy tworzeniu interaktywnych chatbotów.

4. Phi-3 Vision

Phi-3 Vision jest modelem wizyjno-językowym stworzonym przez Microsoft, który składa się z enkodera obrazu, projektora oraz językowego modelu Phi-3 Mini. Dzięki 4,2 miliarda parametrów i zaawansowanym mechanizmom przetwarzania obrazów oraz tekstu, model ten znajduje zastosowanie w analizie dokumentów, obrazów czy treści wideo.

Jego niewielkie wymagania sprzętowe sprawiają, że jest idealnym rozwiązaniem dla zastosowań offline, takich jak analiza obrazów w edukacji czy moderacja treści w mediach społecznościowych.

5. Mississippi 2B i Mississippi 0.8B

Modele Mississippi 2B i 0.8B, stworzone przez H2O.ai, koncentrują się na zastosowaniach OCR i Document AI. Dzięki wieloetapowemu procesowi treningowemu, modele te osiągają wysoką wydajność w analizie dokumentów i rozpoznawaniu obrazów w czasie rzeczywistym.

Modele te są szczególnie przydatne w sektorach takich jak opieka zdrowotna, bankowość czy ubezpieczenia, gdzie przetwarzanie dużych ilości dokumentów jest kluczowe.

Podsumowanie

Małe modele multimodalne AI oferują doskonałe rozwiązanie dla użytkowników z ograniczonymi zasobami. Dzięki ich dostępności i efektywności, coraz więcej firm i instytucji może korzystać z zaawansowanych technologii AI, wprowadzając je do codziennej pracy. Świat sztucznej inteligencji staje się coraz bardziej inkluzywny, a przyszłość wygląda obiecująco.