Malé jazykové modely se vytvářejí pomocí zjednodušených verzí umělých neurálních sítí, které najdete v modelech LLM. Jazykové modely mají sadu parametrů, v podstatě upravitelných nastavení, které používají k učení se z dat a vytváření předpovědí. Modely SLM obsahují mnohem méně parametrů než LLM, takže jsou rychlejší a efektivnější než větší modely. Zatímco modely LLM, jako je GPT-4, můžou obsahovat více než bilion parametrů, modely SLM jich můžou obsahovat jen několik set milionů. Menší architektura umožňuje modelům SLM provádět úlohy zpracování přirozeného jazyka v aplikacích určených pro konkrétní doménu, jako jsou chatboti a virtuální asistenti zákaznické podpory, s využitím mnohem menšího výpočetního výkonu než u modelů LLM.
Jazykové modely rozdělují text na takzvaná vnoření slov. To jsou číselné reprezentace, které zachycují význam slov a které pak zpracovává transformátor pomocí kodéru. Dekodér pak vytvoří jedinečnou odpověď na text.
Trénování jazykového modelu zahrnuje jeho vystavení velké datové sadě označované jako textový korpus. Modely SLM jsou trénovány na datových sadách, které jsou menší a specializovanější než ty, které používají i relativně malé modely LLM. Datová sada, na které se modely SLM trénují, je obvykle specifická pro jejich funkci. Po vytrénování je možné model přizpůsobit pro různé konkrétní úlohy pomocí doladění.
Modely SLM jsou určeny pro úlohy vyžadující méně výpočetních prostředků. Modely LLM nabízejí větší možnosti, ale vyžadují mnohem větší výpočetní výkon. Modely SLM jsou ideální pro edge computing a prostředí s omezenými prostředky, zatímco modely LLM excelují při zpracování složitých úloh.
Malé jazykové modely jsou ideální pro úlohy, které vyžadují efektivitu, jako je spouštění aplikací v prostředích s omezenými prostředky nebo tam, kde je důležitá rychlá odezva. Jsou také užitečné pro specifické úlohy, které nevyžadují rozsáhlé možnosti velkého jazykového modelu.
Mezi výhody použití modelu SLM oproti modelu LLM patří nižší výpočetní požadavky, rychlejší doby odezvy a vhodnost pro nasazení na hraničních zařízeních. Modely SLM jsou efektivnější a cenově výhodnější pro úlohy, které nevyžadují rozsáhlé možnosti velkého jazykového modelu. Díky tomu jsou ideální pro aplikace v reálném čase a prostředí s omezenými prostředky.
