Small Language Model (SLM): KI für die Hosentasche

Ein Small Language Model (SLM) ist ein kompaktes und effizientes generatives KI-Modell, das auf der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) basiert.

Im Gegensatz zu den größeren Sprachmodellen, den Large Language Models (LLMs), die auf riesigen Datenmengen trainiert werden und eine umfangreiche Rechenleistung benötigen, sind SLMs aufgrund ihrer geringen Größe und Anzahl an Parametern ressourcenschonender. Sie benötigen weniger Speicherplatz und Rechenleistung, was sie ideal für den Einsatz auf Geräten mit begrenzten Ressourcen macht.

Damit können sie beispielsweise auf Smartphones laufen.

Die Vorteile von Small Language Models (SLMs) liegen in der Effizienz, den Kosten und der Zugänglichkeit, während Large Language Models (LLMs) durch ihre Größe und Komplexität eine breitere Anwendungsvielfalt und tiefere Analysefähigkeiten ermöglichen.

Größe und Rechenleistung: LLMs verarbeiten hunderte Milliarden Parameter und benötigen dementsprechend eine erhebliche Menge an Rechenleistung. SLMs hingegen arbeiten mit nur ein paar Milliarden Parametern. Damit sind sie eher geeignet für weniger leistungsfähige Geräten, wie Smartphones.

Zugänglichkeit und Kosten: Aufgrund ihrer Größe und des geringeren Rechenleistungsbedarfs machen SLMs KI-Technologien für ein breiteres Publikum zugänglich und erschwinglich

Leistungsfähigkeit in spezifischen Bereichen: Trotz ihrer kleineren Größe können SLMs in bestimmten Bereichen genauso gut oder sogar besser abschneiden als LLMs. Microsoft-Forscher:innen haben beispielsweise zwei SLMs entwickelt, Phi(-2)und Orca, die in bestimmten Anwendungsfällen mit LLMs konkurrieren können.

Anwendungsbereiche: Während LLMs aufgrund ihrer Größe und Komplexität für eine breite Palette von Anwendungen geeignet sind, werden SLMs oft für spezifischere Aufgaben eingesetzt.

SLMs werden auf kleineren Datensätzen trainiert, was zu schnelleren Trainings- und Inferenzzeiten (die Zeit, die das System für eine Entscheidung benötigt) führt.

Trotz ihrer kompakten Größe können sie in spezifischen Domänen und Aufgaben eine hohe Genauigkeit und Effizienz erreichen, indem sie auf bestimmte Anwendungsfälle oder Branchen zugeschnitten werden.

SLMs werden auf spezifische Aufgaben spezialisiert, indem sie auf einem kleineren, domänenspezifischen Datensatz feinabgestimmt werden, nachdem sie bereits vorab auf einem großen Datensatz trainiert wurden.

Dieser Prozess wird als Feinabstimmung, dem "Fine-Tuning", bezeichnet und ermöglicht es dem Modell, spezifische "Fähigkeiten" oder Kenntnisse zu erlernen, die für die jeweilige Aufgabe relevant sind.

Eine weitere Methode zur Spezialisierung von SLMs ist die Wissensdestillation. Dabei wird Wissen von einem größeren, komplexeren Modell auf ein kleineres Modell übertragen.