Wesentliche Punkte
- Kleine Sprachmodelle (Small Language Models, SLMs) sind eine Teilmenge von Sprachmodellen, die bestimmte Aufgaben mit weniger Ressourcen ausführen als größere Modelle.
- SLMs werden mit weniger Parametern und einfacheren neuronalen Architekturen erstellt als große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs), was ein schnelleres Training, einen geringeren Energieverbrauch und eine Bereitstellung auf Geräten mit begrenzten Ressourcen ermöglicht.
- Mögliche Einschränkungen von SLMs sind u. a. eine begrenzte Kapazität für komplexe Sprache und eine geringere Genauigkeit bei komplexen Aufgaben.
- Zu den Vorteilen der Verwendung von SLMs gehören niedrigere Kosten und eine verbesserte Leistung in domänenspezifischen Anwendungen.
Wie funktionieren SLMs?
Grundlegende Architektur
Kleine Sprachmodelle werden mit vereinfachten Versionen der künstlichen neuronalen Netze in LLMs erstellt. Sprachmodelle verfügen über eine Reihe von Parametern (im Wesentlichen anpassbaren Einstellungen), die sie verwenden, um aus Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. SLMs enthalten deutlich weniger Parameter als LLMs, sodass sie schneller und effizienter sind als größere Modelle. Während LLMs wie GPT-4 mehr als eine Billion Parameter enthalten können, kann ein SLM nur einige hundert Millionen enthalten. Eine kleinere Architektur ermöglicht SLMs das Ausführen von Verarbeitungsaufgaben für natürliche Sprache in domänenspezifischen Anwendungen wie Kundendienst-Chatbots und virtuellen Assistenten. Dabei benötigen sie deutlich weniger Rechenleistung als LLMs.
Schlüsselkomponenten
Sprachmodelle unterteilen Text in Worteinbettungen, d. h. numerische Darstellungen, die die Bedeutung von Wörtern erfassen, die von einem Transformator mithilfe eines Encoders verarbeitet werden. Ein Decoder erzeugt dann eine eindeutige Antwort auf den Text.
Trainingsprozess
Um ein Sprachmodell zu trainieren, wird es einem großen Dataset ausgesetzt, das als Textkorpus bezeichnet wird. SLMs werden mit Datasets trainiert, die kleiner und spezialisierter sind als die, die von sogar relativ kleinen LLMs verwendet werden. Das Dataset, mit dem SLMs trainiert werden, ist in der Regel spezifisch für ihre Funktion. Nachdem ein Modell trainiert wurde, kann es durch Feinabstimmung für verschiedene spezifische Aufgaben angepasst werden.
Die Vorteile der Verwendung kleiner Sprachmodelle
Niedrigere Rechenanforderungen
Verringerte Trainingszeit
Vereinfachte Bereitstellung auf Edgegeräten
Geringerer Energieverbrauch
Höhere Genauigkeit
Geringere Kosten
Herausforderungen und Einschränkungen von SLMs
Im Folgenden sind einige häufige Herausforderungen im Zusammenhang mit SLMs aufgeführt:
Während LLMs Informationen aus einer großen, allumfassenden Bibliothek abrufen, rufen SLMs Informationen aus einem kleinen Ausschnitt der Bibliothek oder vielleicht sogar aus nur einigen, sehr spezifischen Büchern ab. Dies schränkt die Leistung, Flexibilität und Kreativität von SLMs bei der Durchführung komplexer Aufgaben ein, die von den zusätzlichen Parametern und der Leistungsfähigkeit von LLMs profitieren. SLMs können Schwierigkeiten haben, Nuancen, kontextbezogene Feinheiten und komplizierte Beziehungen innerhalb der Sprache zu verstehen, was zu Missverständnissen oder zu stark vereinfachten Textinterpretationen führen kann.
Bei kleinen Sprachmodellen treten häufig Herausforderungen bei der Aufrechterhaltung der Genauigkeit auf, wenn sie mit komplexen Problemlösungs- oder Entscheidungsfindungsszenarien konfrontiert werden. Ihre eingeschränkte Verarbeitungsleistung und die kleineren Trainingsdatasets können zu einer geringeren Genauigkeit und erhöhten Fehlerraten für Aufgaben führen, die eine vielfältige Argumentation, komplexe Datenmuster oder ein hohes Maß an Abstraktion umfassen. Daher sind sie möglicherweise nicht die beste Wahl für Anwendungen, die eine hohe Genauigkeit benötigen, z. B. wissenschaftliche Forschung oder medizinische Diagnosen.
Die Gesamtleistung kleiner Sprachmodelle wird häufig durch ihre Größe und Recheneffizienz eingeschränkt. Obwohl sie für schnelle und kostengünstige Lösungen vorteilhaft sind, bieten sie möglicherweise nicht die stabile Leistung, die für anspruchsvolle Aufgaben erforderlich ist.
Diese und andere Einschränkungen machen SLMs in Anwendungen, die Deep Learning erfordern, weniger effektiv. Entwickler sollten die Einschränkungen von SLMs im Hinblick auf ihre spezifischen Anforderungen berücksichtigen.
Typen von kleinen Sprachmodellen
Destillierte Versionen größerer Modelle
Aufgabenspezifische Modelle
Schlanke Modelle
Anwendungsfälle für SLMs
Anwendungen auf dem Gerät
Sprachverarbeitung in Echtzeit
Szenarien mit wenigen Ressourcen
Neue SLM-Trends und -Fortschritte
Es wird erwartet, dass laufende Forschungen effizientere Modelle mit verbesserten Komprimierungstechniken liefern. Durch diese Verbesserungen werden die Funktionen von SLMs weiter verbessert, sodass sie komplexere Aufgaben bewältigen und gleichzeitig ihre kleinere Größe beibehalten können. Beispielsweise verfügt die neueste Version des Phi-3-SLMs jetzt über Funktionen fürmaschinelles Sehen.
Mit zunehmender Verbreitung des Edgecomputings finden SLMs Anwendungen in einer größeren Bandbreite von Bereichen, in denen sie unterschiedliche Anforderungen erfüllen und ihre Reichweite erweitern. Die Fähigkeit, Daten lokal auf Edgegeräten zu verarbeiten, eröffnet neue Möglichkeiten für Echtzeit- und kontextabhängige KI-Lösungen.
Es werden ständig Maßnahmen zur Verbesserung der Genauigkeit und zum Umgang mit verschiedenen Sprachen ausgeführt. Durch die Behebung dieser Einschränkungen versuchen Forscher, die Leistung von SLMs in verschiedenen Sprachen und Kontexten zu verbessern, sodass sie vielseitiger und leistungsfähiger werden.
Föderiertes Lernen und Hybridmodelle bereiten den Weg für stabilere und vielseitigere SLMs. Das föderierte Lernen ermöglicht das Trainieren von Modellen auf mehreren Geräten, ohne vertrauliche Daten freizugeben, wodurch Datenschutz und Sicherheit verbessert werden. Hybridmodelle, die die Stärken verschiedener Architekturen kombinieren, bieten neue Möglichkeiten zur Optimierung von Leistung und Effizienz.
Diese Trends unterstreichen die wachsende Bedeutung kleiner Sprachmodelle dabei, KI zugänglicher, effektiver und anpassbarer für eine Vielzahl von Anwendungen zu machen. Während sie sich weiterentwickeln, werden SLMs zu essenziellen Tools, die Innovationen im Bereich KI in verschiedenen Umgebungen und Branchen fördern.
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Häufig gestellte Fragen
Häufig gestellte Fragen
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SLMs sind für Aufgaben konzipiert, die weniger Rechenressourcen erfordern. LLMs bieten mehr Funktionen, erfordern jedoch viel mehr Verarbeitungsleistung. SLMs eignen sich ideal für Edgecomputing und Umgebungen mit geringen Ressourcen, während LLMs besonders gut für die Verarbeitung komplexer Aufgaben geeignet sind.
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Kleine Sprachmodelle eignen sich ideal für Aufgaben, die Effizienz erfordern, z. B. das Ausführen von Anwendungen in Umgebungen mit geringen Ressourcen oder wenn schnell Antworten benötigt werden. Sie sind auch für bestimmte Aufgaben nützlich, die nicht die umfangreichen Funktionen eines großen Sprachmodells erfordern.
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Zu den Vorteilen der Verwendung eines SLM gegenüber einem LLM gehören niedrigere Rechenanforderungen, schnellere Antwortzeiten und Eignung für die Bereitstellung auf Edgegeräten. SLMs sind effizienter und kostengünstiger für Aufgaben, für die die umfangreichen Funktionen eines großen Sprachmodells nicht erforderlich sind. Dadurch eignen sie sich ideal für Echtzeitanwendungen und Umgebungen mit begrenzten Ressourcen.