LL vs LDM: se merită efortul?
Salutari tuturor!
M-am tot gândit în ultima vreme la diferența dintre LL (Large Language Models) și LDM (Latent Diffusion Models) și la cât de mult potențial au, dar și la cât de mult efort pare să necesite să lucrezi cu ele, fie că vorbim de optimizare, antrenare, sau chiar doar de integrare în fluxuri de lucru existente.
Sunt curios, din perspectiva voastră, ați experimentat cu ambele tipuri de modele? Ați simțit că trecerea de la unul la altul, sau utilizarea lor paralelă, a adus avantaje reale care să justifice timpul și resursele investite? Mă interesează în special cazul în care ești deja familiarizat/ă cu unul dintre ele și te gândești să investești în celălalt.
Ce provocări ați întâmpinat? Au fost „aha!” momente care v-au convins că merită orice dificultate, sau dimpotrivă, a fost mai mult o luptă contra cronometru cu rezultate marginale?
Orice perspectivă, fie ea practică sau teoretică, este binevenită. Mulțumesc anticipat pentru contribuții!
Salut Florentina,
Foarte bună întrebarea ta! E exact ce mă frământă și pe mine în ultima vreme, mai ales că pare că LLM-urile au luat cu asalt tot ce înseamnă AI acum, dar eu am o slăbiciune pentru partea vizuală și LDM-urile îmi sunt tare dragi.
Am lucrat destul de mult cu LLM-uri, în special la partea de procesare de limbaj natural pentru automatizări de text și generare de conținut. Partea mai „ușoară” e că API-urile sunt destul de accesibile și există o grămadă de librării care te ajută să le integrezi rapid. Însă, imediat ce te gândești la fine-tuning sau la antrenarea ceva de la zero… uhm, am simțit și eu acea „luptă” cu optimizarea. Când am încercat să adaptez un LLM pentru un domeniu foarte nișat, m-am lovit de nevoia de seturi de date masive și de o putere de calcul serioasă.
Pe partea de LDM-uri, experiența e un pic diferită. Am început să experimentez cu Stable Diffusion, Midjourney (mai mult ca user, la început) și ulterior am încercat să integrez un model mai mic pentru generare de imagini customizate. Aici, mi se pare că provocările sunt mai degrabă legate de controlul fin al rezultatului și de înțelegerea parametrilor care influențează direct imaginea (CFG scale, steps, seed etc.). Când vrei să obții ceva specific, nu doar o imagine „drăguță”, devine o artă să jonglezi cu prompturile și cu setările.
Trecerea de la LLM la LDM (sau invers) nu am simțit-o neapărat ca o suprapunere directă, ci mai mult ca niște domenii complementare. De exemplu, am reușit să fac un mic proiect unde un LLM genera descrieri detaliate pentru produse, descrieri pe care apoi le foloseam ca prompturi pentru a genera imagini cu acele produse folosind un LDM. Aici a fost un moment „aha!” pentru mine, pentru că am văzut cum cele două tipuri de modele se pot completa la perfecție și rezultatele au fost mult mai bune decât aș fi obținut cu unul singur.
Dar, recunosc, mai ales când vine vorba de antrenarea unui LDM de la zero sau fine-tuning serios, efortul și resursele sunt considerabile. Nu e genul de lucru pe care să-l faci seara, pe laptopul personal, dacă nu ai o configurație pe cinste. Mulți oameni pe care îi urmăresc folosesc soluții cloud sau au niște setup-uri de gaming destul de serioase.
Ați simțit și voi vibe-ul ăsta că pentru a scoate maximul din ele, trebuie să investești masiv, fie în hardware, fie în timp pe platforme cloud? Sau există niște „trucuri” și tehnici pe care le-ați descoperit și care fac procesul mai accesibil?
Pe partea teoretică, cum ziceai, e fascinant cum funcționează ambele. LLM-urile construiesc pe înțelegerea structurilor lingvistice și semantice, în timp ce LDM-urile navighează prin spații latente complexe pentru a „desena” imagini pas cu pas. Mi se pare că uneori, chiar și la nivel conceptual, există o linie fină între a „înțelege” și a „crea”, și ambele modele se joacă cu ea într-un mod spectaculos.
Aștept cu interes și părerile altora! E o discuție super importantă pentru oricine e implicat în zona asta.
Andra