Introducción

Imagine aprovechar el poder de los modelos de lenguaje avanzados directamente en su computadora personal o dispositivo móvil sin depender de servicios en la nube o servidores potentes. Suena increíble, ¿no? Bueno, estos pequeños modelos de lenguaje hacen realidad este sueño. En PNL, hemos observado la aparición de enormes modelos de lenguaje que asimilan y crean texto como un humano. Si bien los resultados suelen ser notables, los requisitos computacionales son igualmente grandes. Como resultado, es difícil ejecutarlos fuera de un centro de procesamiento. ¡Pero eso está cambiando rápidamente! La buena noticia es que los investigadores e ingenieros han puesto todo su empeño en producir pequeños LLM que sean suficientes para ejecutarse en sus dispositivos locales y tengan potencia suficiente para aplicarse a cualquier tarea útil.

En este artículo, exploraremos los modelos de lenguaje más pequeños y potentes que puede ejecutar localmente desde la comodidad de su propio dispositivo. Estas maravillas compactas logran un equilibrio perfecto entre rendimiento y eficiencia de recursos, abriendo un mundo de posibilidades para desarrolladores, investigadores y entusiastas por igual.

¿Cuáles son los beneficios de los pequeños LLM?

A continuación se detallan algunos beneficios clave de utilizar LLM (modelos de lenguaje grandes) pequeños en comparación con sus contrapartes más grandes:

1. Requisitos de hardware más bajos: Los LLM pequeños tienen muchos menos parámetros y requieren menos potencia computacional, lo que los hace ideales para ejecutarse en dispositivos con recursos de hardware limitados, como computadoras portátiles, teléfonos inteligentes y sistemas integrados. Esto los hace más accesibles y democratiza el uso de los LLM para una gama más amplia de usuarios y aplicaciones.
2. Inferencia más rápida: Con menos parámetros y tamaños de modelo más pequeños, los LLM pequeños pueden realizar inferencias más rápidas, lo que significa tiempos de respuesta más rápidos y menor latencia. Esto es particularmente importante para aplicaciones en tiempo real como AI conversacional, donde la capacidad de respuesta es crucial.
3. Bajo consumo de energía: Los modelos más pequeños requieren menos energía para funcionar, lo que los hace más eficientes energéticamente y respetuosos con el medio ambiente. Esto es especialmente beneficioso para los dispositivos que funcionan con baterías, donde la eficiencia energética es fundamental.
4. Implementación y portabilidad más sencillas: Los LLM pequeños son más fáciles de implementar y distribuir debido a su tamaño compacto. Se pueden integrar en diversas aplicaciones y sistemas sin hardware especializado ni infraestructura a gran escala. Esta portabilidad permite una adopción más amplia y permite el desarrollo de aplicaciones más descentralizadas y basadas en el borde.
5. Privacidad y soberanía de datos: Al ejecutar pequeños LLM localmente, los usuarios pueden mantener un mayor control sobre sus datos y reducir la necesidad de enviar información confidencial a servidores remotos o plataformas en la nube. Esto puede ayudar a abordar cuestiones de privacidad y cumplir con las normas de protección de datos.
6. Rentabilidad: Los modelos más pequeños generalmente requieren menos recursos computacionales, lo que puede traducirse en costos operativos más bajos, especialmente cuando se ejecutan en plataformas en la nube o hardware alquilado. Esta rentabilidad puede hacer LLM tecnología más accesible para organizaciones más pequeñas y desarrolladores individuales.
7. Aplicaciones especializadas: Si bien es posible que los modelos más pequeños no alcancen el mismo nivel de rendimiento que los modelos más grandes en tareas generales, se pueden ajustar y optimizar para aplicaciones o dominios específicos, superando potencialmente a los modelos más grandes en esas áreas especializadas.

Es importante tener en cuenta que los beneficios de los LLM pequeños conllevan compensaciones en rendimiento y capacidades en comparación con sus contrapartes más grandes. Sin embargo, las ventajas de los pequeños LLM en cuanto a eficiencia de recursos, portabilidad y rentabilidad pueden convertirlos en una opción convincente para muchas aplicaciones donde el rendimiento de alto nivel no es un requisito crítico.

Los LLM más pequeños que puede ejecutar en dispositivos locales

DestilarBERT

• Tamaño modelo: La versión base tiene alrededor de 66 millones de parámetros, significativamente más pequeños que los 110 millones de parámetros de BERT.
• Descripción: DistilBERT es una versión destilada del modelo BERT, diseñada para ser más pequeña y más rápida y al mismo tiempo conservar la mayor parte del rendimiento de BERT. Utiliza técnicas de destilación de conocimientos para comprimir el modelo BERT grande en una versión más pequeña, haciéndolo más eficiente y más fácil de implementar en dispositivos locales.
• Requisitos de hardware: El tamaño compacto de DistilBERT le permite ejecutarse en varios dispositivos locales, incluidas computadoras portátiles, de escritorio e incluso dispositivos móviles de alta gama.

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TinyBERT

• Tamaño modelo: TinyBERT-4 tiene alrededor de 14 millones de parámetros, mientras que TinyBERT-6 tiene alrededor de 67 millones.
• Descripción: TinyBERT es una versión aún más compacta de BERT, desarrollada por investigadores de la Universidad Carnegie Mellon y Google Brain. Utiliza técnicas avanzadas como la destilación de atención y por capas para lograr una compresión significativa del modelo y al mismo tiempo mantener un rendimiento competitivo en diversas tareas de PNL.
• Requisitos de hardware: El tamaño extremadamente pequeño de TinyBERT le permite ejecutarse en una amplia gama de dispositivos locales, incluidas computadoras portátiles de gama baja, sistemas integrados y dispositivos móviles.

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MóvilBERT

• Tamaño modelo: MobileBERT tiene alrededor de 25 millones de parámetros, significativamente más pequeños que la base BERT original.
• Descripción: MobileBERT es un modelo BERT compacto y eficiente para dispositivos móviles y de borde. Utiliza técnicas como la destilación de conocimientos y la cuantificación para reducir el tamaño del modelo y al mismo tiempo mantener un alto rendimiento en una amplia gama de tareas de PNL.
• Requisitos de hardware: Como sugiere el nombre, MobileBERT está optimizado para ejecutarse en dispositivos móviles y otros entornos con recursos limitados.

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ALBERT

• Tamaño modelo: Varía según la configuración; uno de los más pequeños es una base ALBERT con 12 capas y 12 cabezales de atención.
• Descripción: ALBERT (A Lite BERT) está diseñado para un uso eficiente de la memoria y una inferencia más rápida. Cuenta con un mecanismo de intercambio de parámetros entre capas y un tamaño de incrustación reducido. Es eficaz para diversas tareas de PNL y es más ligero que el BERT original.
• Requisitos de hardware: El diseño eficiente de ALBERT le permite ejecutarse en varios dispositivos locales con una potencia de procesamiento moderada.

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GPT-2 pequeño

• Tamaño modelo: GPT-2 Small tiene alrededor de 117M de parámetros, significativamente más pequeños que los modelos GPT-2 más grandes.
• Descripción: GPT-2 Small es una versión más pequeña del popular modelo GPT-2 (Generative Pre-trained Transformer 2) desarrollado por OpenAI. Si bien no es tan compacto como algunos de los otros modelos, GPT-2 Small sigue siendo relativamente liviano y puede usarse para tareas como generación de texto, resúmenes y modelado de lenguaje.
• Requisitos de hardware: GPT-2 Small se puede ejecutar en computadoras personales con especificaciones de hardware moderadas, como computadoras portátiles o de escritorio de gama media.

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DeciCoder-1B

• Tamaño modelo: mil millones de parámetros
• Descripción: DeciCoder-1B es un modelo de lenguaje centrado en la generación y comprensión de código. Puede ayudar con tareas de codificación como completar código, traducir entre lenguajes de programación y explicar código. Está entrenado en un gran corpus de código fuente y descripciones en lenguaje natural.
• Requisitos de hardware: Con su tamaño relativamente pequeño de mil millones de parámetros, DeciCoder-1B puede ejecutarse en varios dispositivos locales como computadoras portátiles, de escritorio y potencialmente dispositivos móviles de alta gama o computadoras de placa única.

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fi-1.5

• Tamaño modelo: mil millones de parámetros
• Descripción: Phi-1.5 es un modelo de lenguaje de propósito general capaz de generar texto, responder preguntas y comprender el lenguaje natural y otras tareas de PNL. Está diseñado para adaptarse a diferentes dominios y tareas mediante ajustes o indicaciones.
• Requisitos de hardware: El tamaño compacto de 1.5 millones de parámetros de Phi-1.5 le permite implementarse en dispositivos locales con recursos informáticos moderados, como computadoras portátiles, de escritorio y dispositivos informáticos móviles o de placa única potencialmente de gama alta.

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muñeca-v2-3b

• Tamaño modelo: mil millones de parámetros
• Descripción: Dolly-v2-3b es un modelo de lenguaje que sigue instrucciones y que destaca por comprender y ejecutar indicaciones e instrucciones detalladas de varios pasos en diversas tareas.
• Requisitos de hardware: Con 3 mil millones de parámetros, Dolly-v2-3b requiere dispositivos locales con potencia informática de moderada a alta, como computadoras portátiles, de escritorio o estaciones de trabajo de alta gama.

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EstableLM-Zephyr-3B

• Tamaño modelo: mil millones de parámetros
• Descripción: StableLM-Zephyr-3B es un modelo de lenguaje capacitado para brindar respuestas confiables y veraces. Está diseñado para ser un modelo estable y confiable para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural.
• Requisitos de hardware: Al igual que Dolly-v2-3b, el StableLM-Zephyr-3B de 3 mil millones de parámetros puede ejecutarse en dispositivos locales con capacidades informáticas de moderadas a altas, como computadoras portátiles, de escritorio o estaciones de trabajo de alta gama.

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DeciLM-7B

• Tamaño modelo: mil millones de parámetros
• Descripción: DeciLM-7B es un modelo de lenguaje de propósito general para diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural. Su mayor tamaño de 7 mil millones de parámetros ofrece un rendimiento mejorado en comparación con modelos más pequeños y al mismo tiempo es lo suficientemente compacto para la implementación local.
• Requisitos de hardware: Para ejecutar DeciLM-7B localmente, los usuarios necesitarán acceso a sistemas con hardware más potente, como computadoras de escritorio o estaciones de trabajo de alta gama con GPU o TPU capaces.

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Mistral-7B-Instrucción-v0.2

• Tamaño modelo: mil millones de parámetros
• Descripción: Mistral-7B-Instruct-v0.2 es un modelo de lenguaje de seguimiento de instrucciones que puede manejar eficazmente instrucciones y tareas complejas de varios pasos.
• Requisitos de hardware: Similar a DeciLM-7B, Mistral-7B-Instruct-v0.2 requiere hardware local de alta gama, como computadoras de escritorio o estaciones de trabajo potentes, para ejecutar sus 7 mil millones de parámetros.

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Orca-2-7B

• Tamaño modelo: mil millones de parámetros
• Descripción: Orca-2-7B es un modelo de lenguaje de código abierto que proporciona respuestas seguras, veraces y alineadas con los humanos. Su objetivo es generar resultados alineados con los valores humanos y la ética.
• Requisitos de hardware: El Orca-7-2B de 7 mil millones de parámetros requiere hardware local potente, como computadoras de escritorio o estaciones de trabajo de alto rendimiento, para funcionar de manera efectiva.

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Amber

• Tamaño modelo: mil millones de parámetros
• Descripción: Amber es un modelo de lenguaje multitarea diseñado para manejar diversas tareas de procesamiento del lenguaje natural con alto rendimiento en todos los dominios y aplicaciones.
• Requisitos de hardware: La ejecución local de los 7 mil millones de parámetros de Amber requiere acceso a hardware de alta gama, como computadoras de escritorio o estaciones de trabajo potentes con GPU o TPU capaces.

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OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base

• Tamaño modelo: mil millones de parámetros
• Descripción: OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base es un gran modelo de idioma hindi, uno de los modelos más grandes disponibles abiertamente para el idioma hindi. Puede comprender y generar texto en hindi.
• Requisitos de hardware: Al igual que otros modelos 7B, OpenHathi-7B-Hi-v0.1-Base requiere hardware local de alto rendimiento, como computadoras de escritorio o estaciones de trabajo potentes, para funcionar de manera efectiva.

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SOLAR-10.7B-v1.0

• Tamaño modelo: mil millones de parámetros
• Descripción: SOLAR-10.7B-v1.0 es un gran modelo de lenguaje general que supera los límites de lo que se puede ejecutar localmente en hardware de consumo. Ofrece un rendimiento mejorado para diversas tareas de PNL.
• Requisitos de hardware: Para implementar SOLAR-10.7B-v1.0 localmente, los usuarios necesitarán acceso a hardware de consumo de alta gama con GPU potentes o configuraciones de múltiples GPU.

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NexusRaven-V2-13B

• Tamaño modelo: mil millones de parámetros
• Descripción: NexusRaven-V2-13B es un modelo de lenguaje grande centrado en la generación de texto abierto en diferentes dominios y aplicaciones.
• Requisitos de hardware: Con 13 mil millones de parámetros, NexusRaven-V2-13B requiere hardware muy potente, como estaciones de trabajo de alta gama o configuraciones de múltiples GPU, para ejecutarse localmente en dispositivos de consumo.

Enlace de cara de abrazo: NexusRaven-V2-13B

Si bien estos LLM compactos ofrecen importantes ventajas de portabilidad y eficiencia de recursos, es importante tener en cuenta que es posible que no alcancen el mismo nivel de rendimiento que sus contrapartes más grandes en ciertas tareas complejas de PNL. Sin embargo, para muchas aplicaciones que no requieren un rendimiento de última generación, estos modelos más pequeños pueden ser una solución práctica y accesible, especialmente cuando se ejecutan en dispositivos locales con recursos computacionales limitados.

Conclusión

En conclusión, la disponibilidad de pequeños modelos de lenguaje que pueden ejecutarse localmente en sus dispositivos marca un importante paso adelante en la IA y PNL. Estos modelos ofrecen una combinación ideal de potencia, eficiencia y accesibilidad, lo que le permite realizar tareas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural sin depender de servicios en la nube o potentes centros de datos. Al experimentar con estos LLM compactos, abre nuevas vías para la innovación y la creatividad en sus proyectos, ya sea un desarrollador experimentado, un investigador o un aficionado. El futuro de la IA ya no se limita a modelos masivos; en cambio, se trata de maximizar el potencial del hardware que ya tiene. ¡Descubra lo que estos pequeños pero poderosos modelos pueden lograr por usted!

Espero que este artículo te haya resultado revelador. Si tiene alguna sugerencia sobre el artículo, comente a continuación. Para obtener más artículos, puede consultar este. liga.

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