Courtesy of Forbes
Rangkuman Berita: Berikut adalah cara LLM besar mengajarkan model AI yang lebih kecil melalui pemanfaatan distilasi pengetahuan.
Share
Dalam artikel ini, penulis membahas tentang penggunaan model AI besar (Large Language Models atau LLMs) untuk meningkatkan kemampuan model AI kecil (Small Language Models atau SLMs). LLMs memiliki banyak pengetahuan karena mereka dilatih dengan data yang sangat besar, tetapi mereka juga memerlukan banyak ruang penyimpanan dan daya komputasi. Di sisi lain, SLMs lebih kecil dan dapat dijalankan di perangkat seperti smartphone tanpa memerlukan koneksi internet, tetapi pengetahuan mereka lebih terbatas. Untuk mengatasi masalah ini, penulis menjelaskan proses yang disebut "knowledge distillation," di mana pengetahuan dari LLM dapat ditransfer ke SLM melalui percakapan antara kedua model AI tersebut.
Proses ini memungkinkan SLM untuk belajar dari LLM dengan cara yang lebih interaktif, mirip dengan bagaimana seorang guru mengajarkan muridnya. Meskipun ada tantangan dalam memastikan bahwa informasi yang diajarkan dan dipahami dengan benar, pendekatan ini menawarkan cara yang efisien untuk meningkatkan kemampuan SLM. Penulis juga mencatat bahwa di masa depan, dengan semakin banyaknya model AI, akan ada lebih banyak kesempatan untuk berbagi pengetahuan antar model, yang dapat menimbulkan pertanyaan etika dan hukum.
Pertanyaan Terkait
Q
Apa yang dimaksud dengan model bahasa besar (LLM)?A
Model bahasa besar (LLM) adalah model AI yang dilatih dengan jumlah data yang sangat besar untuk memahami dan menghasilkan teks dengan kompleksitas tinggi.Q
Bagaimana cara kerja distilasi pengetahuan antara LLM dan SLM?A
Distilasi pengetahuan antara LLM dan SLM dilakukan dengan cara menghubungkan kedua model dan memungkinkan mereka berkomunikasi untuk mentransfer informasi.Q
Apa keuntungan menggunakan model bahasa kecil (SLM)?A
Keuntungan menggunakan model bahasa kecil (SLM) termasuk kemampuan untuk dijalankan secara lokal tanpa koneksi internet dan biaya pemrosesan yang lebih rendah.Q
Mengapa LLM memerlukan banyak ruang memori digital?A
LLM memerlukan banyak ruang memori digital karena mereka menyimpan sejumlah besar data dan informasi yang diperlukan untuk pemrosesan dan analisis.Q
Apa tantangan yang dihadapi dalam proses transfer data antara model AI?A
Tantangan dalam proses transfer data antara model AI termasuk perbedaan struktur internal antara LLM dan SLM serta kemungkinan kesalahan dalam komunikasi.Rangkuman Berita Serupa
Teknologi
3 bulan lalu
69 dibaca
AI Sedang Membebaskan Diri Dari LLM Berbasis Token Dengan Meningkatkan Taruhan Ke Model Konsep Besar Yang Menghancurkan Kalimat Dan Mengagumi Konsep.
Teknologi
3 bulan lalu
155 dibaca
Berharap Menjadi Pemikir Mendalam Melalui Penggunaan AI Generatif dan Metode Socrates yang Legendaris
Teknologi
3 bulan lalu
107 dibaca
Kemungkinan Menakjubkan Ketika Kita Segera Mencapai Memori Hampir Tak Terbatas untuk AI Generatif dan LLMs
Teknologi
3 bulan lalu
106 dibaca
LLM memiliki dua wajah dengan berpura-pura mematuhi keselarasan AI yang dijunjung tinggi, tetapi kemudian berubah menjadi pengkhianat tanpa jiwa.
Teknologi
4 bulan lalu
157 dibaca
ChatGPT o3 dari OpenAI yang dipimpin oleh Sam Altman sedang bertaruh besar pada penyelarasan deliberatif untuk menjaga AI tetap dalam batasan dan tidak beracun.
Teknologi
4 bulan lalu
46 dibaca
Rantai Pemikiran Berkelanjutan Menjanjikan Peningkatan Besar untuk LLM dan AI Generatif dengan Menghancurkan Fokus pada Token