Die Generation KI hat die Art und Weise, wie wir mit Technologie interagieren, verändert, doch ihr weit verbreiteter Einsatz bringt Herausforderungen in Bezug auf Datenschutz, Governance und Ressourceneffizienz mit sich. In diesem Artikel untersuchen wir, wie kleine Sprachmodelle (Small Language Models, SLMs) eine kontrolliertere und effizientere Alternative zu großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) bieten und wie die Modellquantifizierung ihre Leistung weiter verbessern kann.

Was sind SLMs?

Small Language Models (SLMs) sind trainierte Sprachmodelle mit einer ähnlichen Architektur wie LLMs, aber mit einer viel geringeren Anzahl von Parametern für die Verarbeitung natürlicher Sprache, das Verstehen und die Erstellung von Inhalten.

Dies sind die Vorteile der Sorten:

• Geringer Ressourcenverbrauch (RAM/CPU/GPU)Sie benötigen weniger Rechenleistung und lassen sich daher leichter auf günstigerer Hardware implementieren.
• Stärkere Kontrollekann sowohl in lokalen als auch in privaten Umgebungen verwendet werden, was
• mehr Sicherheit und eine bessere Verwaltung gewährleistet.
• Erhöhte Geschwindigkeit bei der SchlussfolgerungDie Antworten werden schneller und effizienter generiert, da es weniger Parameter gibt.

Beispiele für bekannte SLMs:

• Mistral 7B
• Phi-2 von Microsoft (~2,7B Parameter)
• TinyLLaMA
• Gemma 2B von Google

Quantifizierung des Modells: Downsizing ohne genaue Sterblichkeit

Eines der Haupthindernisse beim Training von KI-Modellen ist ihre Größe und die erforderliche Rechenleistung. Hier spielt die Quantisierung eine Schlüsselrolle. Diese Technik verringert die Größe des Modells, indem hochpräzise Gewichte (FP32, FP16) in niedrigpräzise Gewichte (INT8, INT4) umgewandelt werden, ohne die Leistung des Modells wesentlich zu beeinträchtigen. Zu den Vorteilen gehören:

• Geringere SpeichernutzungErmöglicht die Speicherung und Verwaltung von Modellen auf Geräten mit begrenzter Kapazität.
• Erhöhte GPU/CPU-Effizienz: Reduziert die CPU-Belastung durch Beschleunigung der mathematischen Operationen.
• Beschleunigte Inferenz: Die Modelle können schneller reagieren, wodurch die Genauigkeit der Berechnungen abnimmt.

Vergleich von SLM und LLM

Während sich LLM als leistungsfähiges Werkzeug erwiesen hat, bietet SLM in Situationen, in denen Effizienz und Datenschutz von größter Bedeutung sind, wichtige Vorteile. Im Folgenden vergleichen wir die beiden Ansätze:

Recovery Augmented Generation (RAG)

Die Retrieval Augmented Generation (RAG)-Technik wird eingesetzt, um die Genauigkeit und Kontextualisierung von Modellen zu verbessern. Diese Methode maximiert die Antworten durch den Erhalt von Informationen aus zusätzlichen Quellen und verbessert den Kontext vor der Texterstellung. Ihre Struktur besteht aus:

1. ChunkingFragmentierung der Daten in handhabbare Teile.
2. Einbettung von DokumentenKonvertierung von Text in einen numerischen Vektor.
3. Vektordatenbank (VectorDB): )ist eine Datenbank, die relevante Daten speichert und abruft.
4. InformationsabfrageBei einer Abfrage findet es die relevantesten Informationen.
5. Generierung von AntwortenSynthese kontextbezogener Informationen zur Verbesserung der Ergebnisse des Modells.

Implementierung von SLMs + RAG: Ein effizientes und sicheres Modell

Die Kombination von SLMs mit der RAG-Strategie ermöglicht die Schaffung hocheffizienter und kontrollierbarer generativer KI-Systeme. Mit dieser Architektur können Organisationen optimierte Modelle verwenden, die eine größere Privatsphäre bei geringerem Ressourcenverbrauch gewährleisten.

Wichtigste Vorteile:

•  Optimierte Nutzung von DatenDie Einbeziehung der Informationsbeschaffung ermöglicht genauere und fundiertere Antworten.
• Volle Kontrolle über das Modell: macht die Dienste von Drittanbietern überflüssig und ermöglicht die Anpassung des KI-Verhaltens.
• Ausführung in eingeschränkten Umgebungen: Aufgrund ihrer Quantifizierbarkeit und geringen Größe können SLMs auf Endgeräten oder lokalen Servern eingesetzt werden.

Basisarchitektur mit Quantified Model, LangChain, RAG und FastAPI

Die folgende Architektur kann verwendet werden, um eine effiziente SML-Umgebung zu schaffen:

1. Laden des quantisierten Modells: ein Modell, das zuvor in INT8 oder INT4 quantifiziert wurde, wird verwendet, um seine Leistung zu optimieren.
2. LangChain für die Verwaltung von EingabeaufforderungenLangChain: LangChain ermöglicht es, die Anfragen des Modells zu strukturieren und zu erweitern.
3. Einsatz von RAG für eine verbesserte Einziehunga: nutzt Vektordatenbanken, um den Kontext der Antworten zu verbessern.
4. REST API mit FastAPI: Dieses Modell erklärt, wie man eine API verwendet, um die Integration mit anderen Anwendungen zu erleichtern.

Beispiel-Code:

from fastapi import FastAPI, HTTPException

from langchain.chains import RetrievalQA

from langchain.vectorstores import FAISS

from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

from langchain.llms import HuggingFacePipeline

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline

Importfackel

# Lastquantisiertes Modell

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model-quantified")

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model-quantified", torch_dtype=torch.int8)

pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)

llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)

# Lastvektor-Datenbank für RAG

Einbettungen = HuggingFaceEmbeddings("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")

db = FAISS.load_local("ruta_vector_db", Einbettungen)

Retriever = db.as_retriever()

qa_chain = RetrievalQA(llm=llm, retriever=retriever)

app = FastAPI()

@app.post("/generate")

def generate_response(prompt: str, max_length: int = 100):

            versuchen:

            Antwort = qa_chain.run(prompt)

            return {"Antwort": Antwort}

            außer Ausnahme wie e:

            raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

if __name__ == "__main__":

            importieren uvicorn

            uvicorn.run(app, host="0.0.0.0.0″, port=8000)

Erläuterung

Laden des quantisierten Modells

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("model-quantified")

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model-quantified", torch_dtype=torch.int8)

pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)

llm = HuggingFacePipeline(pipeline=pipe)

• AutoTokenizer.from_pretrained("model-quantified"): Lädt den Tokeniser des quantisierten Modells.
• AutoModelForCausalLM.from_pretrained("model-quantified", torch_dtype=torch.int8): Lädt das quantisierte Modell in int8-Präzision, was den Speicherverbrauch reduziert und die Inferenz beschleunigt.
• pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer): Erstellt eine Textgenerierungspipeline auf der Grundlage des quantifizierten Modells.
• HuggingFacePipeline(pipeline=pipe): Integration der Pipeline in LangChain zur weiteren Verwendung in der RAG-Architektur.

2. Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Konfiguration:

Einbettungen = HuggingFaceEmbeddings("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")

db = FAISS.load_local("ruta_vector_db", Einbettungen)

Retriever = db.as_retriever()

qa_chain = RetrievalQA(llm=llm, retriever=retriever)

• HuggingFaceEmbeddings("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"): Verwendet ein Einbettungsmodell (MiniLM-L6-v2) zur Umwandlung von Text in Vektordarstellungen.
• FAISS.load_local("path_vector_db", Einbettungen): Lädt eine FAISS-Vektordatenbank mit zuvor generierten Einbettungen.
• db.as_retriever(): Sie verwandelt die Datenbank in eine Suchmaschine, um relevante Informationen zu finden.
• RetrievalQA(llm=llm, retriever=retriever)Kombiniert quantifizierte Sprachmodellierung mit Informationsbeschaffung zur Verbesserung der Antwortgenerierung.

3. Erstellen der API mit FastAPI:

app = FastAPI()

@app.post("/generate")

def generate_response(prompt: str, max_length: int = 100):

            versuchen:

            Antwort = qa_chain.run(prompt)

            return {"Antwort": Antwort}

            außer Ausnahme wie e:

            raise HTTPException(status_code=500, detail=str(e))

• FastAPI(): Erstellen Sie eine REST-API, um das RAG-Modell und die Funktionalität zugänglich zu machen..
• @app.post("/generate"): Definiert einen /generate-Endpunkt, der POST-Anfragen mit einer Eingabeaufforderung annimmt.
• qa_chain.run(prompt): Es verwendet eine Kombination aus Informationsbeschaffung (RAG) und Textgenerierung, um zu antworten.
• Behandlung von Ausnahmen: Wenn ein Fehler auftritt, wird ein HTTP 500-Code mit der Fehlermeldung zurückgegeben.

4. Server-Ausführung:

if __name__ == "__main__":

    importieren uvicorn

    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0.0″, port=8000)

• uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)Startet den Server an Port 8000 und ermöglicht den Zugriff auf die API.

Schlussfolgerung

Unternehmen und Entwickler können jetzt die leichtere, schnellere und privatere Modelle dank der SLMs (Small Language Models)ein entscheidender Durchbruch in der Entwicklung der generativen KI. Die Quantisierung von Modellen -die die Größe und den Rechenaufwand erheblich reduziert, ohne die grundlegende Leistung zu beeinträchtigen, können diese Modelle in Umgebungen ausgeführt werden Vor-Ort oder auf Geräten mit eingeschränkten Ressourcen, wobei die volle Kontrolle über Daten und Prozesse erhalten bleibt.

Ergänzt wird dieser Ansatz durch die Architektur, die auf RAG (Retrieval-Augmented Generation)zusammen mit Tools wie FastAPI und LangChainDiese Strategien ermöglichen den Einsatz von KI-Lösungen, die steuerbar, überprüfbar und auf spezifische Anforderungen zugeschnitten sind. Diese Strategien machen es möglich vollständig kontrollierte KI-GenerierungDas macht ihn zu einer realistischen und effektiven Wahl für anspruchsvolle Bereiche wie Datenanalyse, wissenschaftliche Forschung oder Kundendienst.

Die Kombination aus quantifizierten SLMs, modularer Architektur und autonomer Bereitstellung stellt eine der sichersten und effizientesten Möglichkeiten dar, generative KI in Ihr Unternehmen zu integrieren.

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