โมเดลภาษาขนาดเล็กสามารถทำงานได้เทียบเท่าโมเดลขนาดใหญ่ด้วยเทคนิคการค้นหาขั้นสูง

นักวิจัยได้แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าในด้านประสิทธิภาพของโมเดลภาษา โดยพบว่าโมเดลขนาดเล็กสามารถทำงานได้เทียบเท่ากับโมเดลที่ใหญ่กว่ามาก ผ่านการใช้เทคนิคการค้นหาและการตรวจสอบที่มีนวัตกรรม การพัฒนานี้อาจปฏิวัติวิธีการใช้งานระบบ AI โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมที่มีทรัพยากรจำกัด

การค้นหาและการเรียนรู้: แนวทางใหม่ในการปรับขนาดโมเดล

งานวิจัยเผยให้เห็นว่าโมเดลภาษาขนาดเล็ก เมื่อผสมผสานกับกลยุทธ์การค้นหาที่ซับซ้อนและระบบการตรวจสอบ สามารถทำงานได้เทียบเท่าหรือดีกว่าโมเดลขนาดใหญ่ ตัวอย่างเช่น โมเดลขนาด 1B พารามิเตอร์ที่ใช้เทคนิคเหล่านี้สามารถทำงานได้ดีกว่าโมเดลมาตรฐานขนาด 8B และโมเดลขนาด 3B สามารถให้ผลลัพธ์เทียบเท่ากับโมเดลขนาด 70B ในงานบางประเภท แนวทางนี้มุ่งเน้นไปที่การปรับขนาดการประมวลผลในช่วงทดสอบหรือช่วงอนุมาน แทนที่จะเพิ่มขนาดของโมเดลเพียงอย่างเดียว

การเปรียบเทียบประสิทธิภาพของโมเดล:

• โมเดลขนาด 1B พารามิเตอร์ ร่วมกับเทคนิคการค้นหา สามารถทำงานได้ดีกว่าโมเดลขนาด 8B
• โมเดลขนาด 3B พารามิเตอร์ ร่วมกับเทคนิคการค้นหา สามารถทำงานได้เทียบเท่ากับโมเดลขนาด 70B
• การแลกเปลี่ยน: โมเดลขนาดเล็กใช้เวลาประมวลผลนานกว่า แต่โมเดลขนาดใหญ่ต้องการหน่วยความจำมากกว่า

การนำไปใช้งานทางเทคนิคและการตรวจสอบ

ระบบใช้วิธีการแบบสองส่วน: โมเดลตัวแก้ปัญหาที่สร้างวิธีแก้ปัญหาทีละขั้นตอน และโมเดลตัวตรวจสอบที่ประเมินวิธีแก้ปัญหาเหล่านี้ กระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการสุ่มตัวอย่างเส้นทางการแก้ปัญหาที่เป็นไปได้หลายแบบ และใช้การค้นหาแบบ beam search เพื่อสำรวจเส้นทางที่มีแนวโน้มมากที่สุด ซึ่งช่วยให้ระบบสามารถพิจารณาวิธีการแก้ปัญหาที่หลากหลายและเลือกวิธีที่มีประสิทธิภาพที่สุด

การใช้การประมวลผลมากขึ้นในช่วงการอนุมาน มีวิธีการพื้นฐานอย่างน้อยสองวิธีที่สามารถทำได้: ให้โมเดลแสดงผลวิธีแก้ปัญหาทีละขั้นตอนอย่างละเอียดและกระตุ้นให้ปรับปรุงวิธีแก้ปัญหา หรือสุ่มตัวอย่างวิธีแก้ปัญหาทีละขั้นตอนและใช้โมเดลตรวจสอบเพื่อเลือกระหว่างตัวเลือกขั้นตอนถัดไป

องค์ประกอบหลัก:

• โมเดลตัวแก้ปัญหา: สร้างวิธีแก้ปัญหาแบบเป็นขั้นตอน
• โมเดลตัวตรวจสอบ: ประเมินคุณภาพของวิธีแก้ปัญหา
• กลยุทธ์การค้นหา: ใช้การค้นหาแบบ beam search สำหรับการสำรวจเส้นทางการแก้ปัญหา

การประยุกต์ใช้งานจริงและข้อจำกัด

แม้ว่าวิธีการนี้จะแสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ โดยเฉพาะสำหรับอุปกรณ์พกพาอย่างสมาร์ทโฟนที่ไม่สามารถรันโมเดลขนาดใหญ่ได้ แต่ก็มีข้อแลกเปลี่ยนที่ต้องพิจารณา วิธีการนี้ต้องใช้เวลาในการประมวลผลมากขึ้นเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เทียบเท่ากับโมเดลขนาดใหญ่ อย่างไรก็ตาม การแลกเปลี่ยนระหว่างหน่วยความจำและเวลาการประมวลผลนี้เปิดโอกาสใหม่ๆ ในการใช้งานความสามารถของ AI ขั้นสูงบนอุปกรณ์ที่มีทรัพยากรจำกัด

นัยสำคัญในอนาคต

งานวิจัยนี้สอดคล้องกับบทเรียนที่ยากของการพัฒนา AI - ที่ว่าวิธีการทั่วไปที่สามารถปรับขนาดตามกำลังการประมวลผลมักจะพิสูจน์ว่ามีประสิทธิภาพมากที่สุดในระยะยาว วิธีการนี้แสดงให้เห็นว่าการใช้การค้นหาและการเรียนรู้อย่างชาญฉลาดสามารถช่วยให้ทุกคนเข้าถึงความสามารถของ AI ขั้นสูงได้โดยไม่จำเป็นต้องใช้โมเดลขนาดใหญ่มาก

อ้างอิง: Search and Learn