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Was sind kleine Sprachmodelle (Small Language Models, SLMs)?

Erfahren Sie, wie Sie kleine Sprachmodelle verwenden, um mit KI schneller und effizienter Innovationen zu schaffen. 

Übersicht über kleine Sprachmodelle (Small Language Models, SLMs)

Kleine Sprachmodelle (Small Language Models, SLMs) sind Berechnungsmodelle, die auf natürliche Sprache reagieren und diese generieren können. SLMs werden trainiert, um bestimmte Aufgaben mit weniger Ressourcen als größere Modelle auszuführen.

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?

Ein kleines Sprachmodell (Small Language Model, SLM) ist ein Berechnungsmodell, das auf natürliche Sprache reagieren und diese generieren kann. SLMs sind so konzipiert, dass sie einige der gleichen Verarbeitungsaufgaben für natürliche Sprache wie ihre größeren, bekannteren LLM-Entsprechungen (Large Language Models, große Sprachmodelle) ausführen, jedoch in kleinerem Umfang. Sie werden mit weniger Parametern und einfacheren neuronalen Netzwerkarchitekturen erstellt, wodurch sie mit weniger Rechenleistung arbeiten und gleichzeitig wertvolle Funktionen in spezialisierten Anwendungen bereitstellen können.

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.
VORTEILE

Die Vorteile der Verwendung kleiner Sprachmodelle

SLMs bietet zahlreiche Vorteile gegenüber LLMs:

Niedrigere Rechenanforderungen

Kleine Sprachmodelle erfordern weniger Rechenleistung, sodass sie ideal für Umgebungen mit begrenzten Ressourcen geeignet sind. Diese Effizienz ermöglicht die Verwendung dieser Modelle auf kleineren Geräten.

Verringerte Trainingszeit

Kleine Modelle lassen sich schneller trainieren als größere Modelle und ermöglichen schnellere Iterationen und Experimente. Eine geringere Trainingsdauer beschleunigt den Entwicklungsprozess, um eine schnellere Bereitstellung und schnelleres Testen neuer Anwendungen zu ermöglichen.

Vereinfachte Bereitstellung auf Edgegeräten

Aufgrund ihrer kompakten Größe und geringeren Ressourcenanforderungen sind SLMs ideal für Edgegeräte geeignet. SLMs können effizient ausgeführt werden, ohne dass eine konstante Cloudkonnektivität erforderlich ist, wodurch die Leistung und Zuverlässigkeit durch lokale Datenverarbeitung verbessert werden.

Geringerer Energieverbrauch

SLMs verwenden weniger Energie. Dies macht sie umweltfreundlicher und kostengünstiger als LLMs.

Höhere Genauigkeit

Da sich das Training auf bestimmte Aufgaben konzentriert, können SLMs genauere Antworten und Informationen in den Bereichen bereitstellen, in denen sie trainiert wurden. Diese Spezialisierung ermöglicht eine Feinabstimmung, die größere Modelle in domänenspezifischen Anwendungen häufig übertrifft.

Geringere Kosten

Die geringeren Rechenanforderungen, die Trainingszeit und der Energieverbrauch von SLMs führen zu geringeren Gesamtkosten. Diese Kostengünstigkeit macht sie für mehr Personen und Organisationen zugänglich.

Herausforderungen und Einschränkungen von SLMs

Kleine Sprachmodelle sind so konzipiert, dass sie effizient und einfach sind. Dies kann zu Einschränkungen hinsichtlich der Fähigkeit führen, komplexe Sprache zu verarbeiten und zu verstehen, wodurch ihre Genauigkeit und Leistung bei der Verarbeitung komplexer Aufgaben möglicherweise verringert wird.

Im Folgenden sind einige häufige Herausforderungen im Zusammenhang mit SLMs aufgeführt:
Eingeschränkte Kapazität für komplexes Sprachverständnis:
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.
Potenziell geringere Genauigkeit bei komplexen Aufgaben:
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.
Verbesserte Leistung:
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

SLMs können in drei Haupttypen kategorisiert werden: destillierte Versionen größerer Modelle, aufgabenspezifische Modelle und schlanke Modelle.

Destillierte Versionen größerer Modelle

Bei diesem Ansatz wird ein großes Lehrermodell verwendet, um ein kleineres Schülermodell zu trainieren, das lernt, das Verhalten des Lehrers zu imitieren. Das Schülermodell behält einen Großteil des Wissens des Lehrers bei, benötigt jedoch weniger Parameter und weniger Rechenleistung. Die Destillation ermöglicht eine effiziente Bereitstellung von Sprachmodellen in Umgebungen, in denen die Ressourcen begrenzt sind, während gleichzeitig ein hohes Leistungsniveau beibehalten wird. Ein beliebtes destilliertes SLM ist DistilBERT, das eine vergleichbare Leistung wie seine größere Entsprechung BERT bietet, allerdings bei reduzierter Größe und schnelleren Rückschlusszeiten.

Aufgabenspezifische Modelle

Aufgabenspezifische Modelle sind kleine Sprachmodelle, die auf bestimmte Aufgaben oder Domänen zugeschnitten sind. Im Gegensatz zu allgemeinen Modellen wie ChatGPT werden diese Modelle optimiert, um in bestimmten Anwendungen wie Standpunktanalyse, Übersetzung oder Fragen und Antworten besonders gut zu arbeiten. Durch die Konzentration auf eine begrenzte Anzahl von Aufgaben können aufgabenspezifische Modelle manchmal eine höhere Genauigkeit und Effizienz als allgemeinere Modelle erzielen. Sie sind besonders nützlich, wenn eine hohe Leistung für eine bestimmte Aufgabe erforderlich ist und der Bereich des Modells beschränkt werden kann, um die Ressourcennutzung zu optimieren.

Schlanke Modelle

Lightweight-Modelle werden mit weniger Parametern und Architekturen erstellt, die optimiert sind, um die Rechenanforderungen zu minimieren und gleichzeitig eine hohe Leistung zu erzielen. Sie werden häufig in mobilen Anwendungen, auf Edgegeräten oder in anderen Szenarien verwendet, in denen Rechenressourcen begrenzt sind.

Anwendungsfälle für SLMs

Kleine Sprachmodelle sind für bestimmte Anwendungen optimiert, sodass sie ideal für Umgebungen mit begrenzten Ressourcen oder bestimmten Anforderungen geeignet sind. Zu den wichtigsten Anwendungsfällen für SLMs gehören On-Device-Anwendungen, Sprachverarbeitung in Echtzeit und Szenarien mit geringen Ressourcen.

Anwendungen auf dem Gerät

SLMs eignen sich gut für Anwendungen auf Geräten, bei denen die Computeressourcen begrenzt sind und der Datenschutz eine wichtige Überlegung ist. Durch die direkte Ausführung auf Geräten wie Smartphones, Tablets und intelligenten Lautsprechern können diese Modelle Aufgaben wie Spracherkennung, Textvorhersage und Sprachübersetzung ausführen, ohne einen durchgängigen Internetzugriff und Cloud ComputingCloud Computing-Dienste zu benötigen. Dies verbessert den Datenschutz für die Benutzer, indem die Datenverarbeitung lokal bleibt, und die Reaktionsfähigkeit der Anwendungen wird verbessert. Beispiele hierfür sind prädiktive Texteingabe, virtuelle Assistenten und Offlineübersetzungsdienste.

Sprachverarbeitung in Echtzeit

In Szenarien, in denen schnelle Antwortzeiten wichtig sind, bieten kleine Sprachmodelle aufgrund ihrer schnellen Reaktionszeit erhebliche Vorteile. Die Sprachverarbeitung in Echtzeit ist in Anwendungen wie Chatbots, Automatisierung des Kundendiensts und Livetranskriptionsdiensten von entscheidender Bedeutung. Diese Modelle können Sprachaufgaben mit minimaler Latenz verarbeiten, sodass Benutzer sofortiges Feedback und nahtlose Interaktionen erhalten.

Szenarien mit wenigen Ressourcen

SLMs sind besonders nützlich in Situationen mit geringen Ressourcen, bei denen Rechenleistung und Bandbreite begrenzt sind. Sie können auf kostengünstiger Hardware bereitgestellt werden, sodass sie für mehr Personen und Organisationen zugänglich sind.

Neue SLM-Trends und -Fortschritte

Kleine Sprachmodelle stellen einen erheblichen Fortschritt im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache und des maschinellen Lernens dar. Ihre Fähigkeit, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren, hat neue Möglichkeiten für verschiedene Anwendungen eröffnet, vom Kundendienst bis hin zur Erstellung von Inhalten. Wenn sich Sprachmodelle weiterentwickeln, werden SLMs vermutlich komplexer und bieten mehr Funktionen mit größerer Effizienz. Hier sind einige neue SLM-Trends und -Fortschritte:
Verbesserungen bei der Modelleffizienz und Komprimierungstechniken:
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.
Umfassendere Anwendungen bei Zunahme des Edgecomputings:
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.
Behebung aktueller Einschränkungen
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. 
Hybridmodelle und föderiertes Lernen:
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

  • 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.

  • 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.

  • 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.