Los pequeños modelos de lenguaje se crean con versiones simplificadas de las redes neuronales artificiales que se encuentran en los LLM. Los modelos de lenguaje tienen un conjunto de parámetros (básicamente, configuraciones ajustables) que usan para aprender de los datos y realizar predicciones. Los SLM contienen muchos menos parámetros que los LLM, lo que los hace más rápidos y eficientes que los modelos más grandes. Cuando los LLM como GPT-4 pueden contener más de un millón de millones de parámetros, un SLM solo puede contener unos cientos de millones. La arquitectura más pequeña permite que los SLM realicen tareas de procesamiento de lenguaje natural en aplicaciones específicas de dominio, como bots de chat de servicio al cliente y asistentes virtuales, con una potencia computacional mucho menor que los LLM.
Los modelos de lenguaje dividen el texto en incrustaciones de palabras (representaciones numéricas que capturan el significado de las palabras) que un transformador procesa mediante un codificador. A continuación, un descodificador genera una respuesta única al texto.
Entrenar un modelo de lenguaje implica exponerlo a un conjunto de datos grande denominado corpus de texto. Los SLM se entrenan en conjuntos de datos que son más pequeños y especializados que los que usan los LLM relativamente pequeños. El conjunto de datos en el que se entrenan los SLM suele ser específico de su función. Después de entrenar un modelo, se puede adaptar para varias tareas específicas mediante el ajuste.
Los SLM están diseñados para tareas que requieren menos recursos computacionales. Los LLM ofrecen mayores funcionalidades, pero requieren mucha más capacidad de procesamiento. Los SLM son ideales para la informática perimetral y los entornos con pocos recursos, mientras que los LLM son excelentes para controlar tareas complejas.
Los pequeños modelos de lenguaje son ideales para las tareas que requieren eficacia, como ejecutar aplicaciones en entornos con pocos recursos o donde las respuestas rápidas son cruciales. También son útiles para tareas específicas que no requieren las amplias funcionalidades de un modelo de lenguaje grande.
Las ventajas de usar un SLM en lugar de un LLM incluyen requisitos computacionales más bajos, tiempos de respuesta más rápidos e idoneidad para la implementación en dispositivos perimetrales. Los SLM son más eficaces y rentables para las tareas que no requieren la amplia funcionalidad de un modelo de lenguaje grande. Esto hace que sean ideales para aplicaciones y entornos en tiempo real con recursos limitados.
