Små sprogmodeller bygges ved hjælp af forenklede versioner af de kunstige neurale netværk, der findes i LLM'er. Sprogmodeller har i bund og grund et sæt parametre eller justerbare indstillinger, som de bruger til at lære af data og foretage forudsigelser. SLM'er indeholder langt færre parametre end LLM'er, hvilket gør dem hurtigere og mere effektive end større modeller. Hvor LLM'er som GPT-4 kan indeholde mere end en billion parametre, indeholder en SLM muligvis kun nogle få hundrede millioner. Mindre arkitektur gør det muligt for SLM'er at udføre opgaver til behandling af naturligt sprog i domænespecifikke anvendelser, f.eks. chatrobotter til kundeservice og virtuelle assistenter, ved hjælp af meget mindre beregningskapacitet end LLM'er.
Sprogmodeller opdeler tekst i ordindlejringer – numeriske repræsentationer, der indfanger ordenes betydning – som behandles af en transformer ved hjælp af en koder. En dekoder giver derefter et entydigt svar på teksten.
Oplæring af en sprogmodel omfatter at eksponere den for et stort datasæt kaldet et tekstkorpus. SLM'er oplæres i datasæt, der er mindre og mere specialiserede end dem, der bruges af selv relativt små LLM'er. Datasættet, som SLM'er træner på, er typisk specifikt for deres funktion. Når en model er oplært, kan den tilpasses til forskellige specifikke opgaver via finjustering.
SLM'er er designet til opgaver, der kræver færre beregningsressourcer. LLM'er tilbyder flere funktioner, men kræver meget mere processorkraft. SLM'er er ideelle til grænseberegning og miljøer med få ressourcer, mens LLM'er udmærker sig ved at håndtere komplekse opgaver.
Små sprogmodeller er ideelle til opgaver, der kræver effektivitet, f.eks. kørsel af programmer i miljøer med lav ressource, eller hvor hurtige svar er afgørende. De er også nyttige til specifikke opgaver, der ikke kræver de omfattende funktioner i en stor sprogmodel.
Fordelene ved at bruge en SLM frem for en LLM omfatter lavere beregningskrav, hurtigere svartider og egnethed til udrulning på grænseenheder. SLM'er er mere effektive og omkostningseffektive til opgaver, der ikke kræver de omfattende funktioner i en stor sprogmodel. Det gør dem ideelle til programmer i realtid og miljøer med begrænsede ressourcer.
