Les petits modèles de langage sont générés à l’aide de versions simplifiées des réseaux neuronaux artificiels trouvés dans les LLM. Les modèles de langage ont un ensemble de paramètres—essentiellement, des paramètres réglables—qu’ils utilisent pour apprendre des données et effectuer des prédictions . Les SLM contiennent beaucoup moins de paramètres que les LLM, ce qui les rend plus rapides et plus efficaces que les modèles plus grands. Lorsque des LLM comme GPT-4 peuvent contenir plus d’un billion de paramètres, un SLM peut contenir seulement quelques centaines de millions. Une architecture plus petite permet aux SLM d’effectuer des tâches de traitement du langage naturel dans des applications spécifiques à un domaine, telles que des bots conversationnels de service clientèle et des assistants virtuels, en utilisant beaucoup moins de puissance de calcul que les machines virtuelles logiques.
Les modèles de langage décomposent le texte en représentations numériques d’incorporation de—mots qui capturent la signification des mots—traités par un transformateur à l’aide d’un encodeur. Un décodeur produit ensuite une réponse unique au texte.
La formation d’un modèle de langage implique de l’exposer à un jeu de données volumineux appelé corpus de texte. Les SLM sont formés sur des jeux de données plus petits et plus spécialisés que ceux utilisés par des LLM relativement petits. Les SLM de jeu de données sur lequel se forment sont généralement spécifiques à leur fonction. Une fois qu’un modèle est entraîné, il peut être adapté à différentes tâches spécifiques par le biais d’un réglage précis.
Les SLM sont conçus pour les tâches nécessitant moins de ressources de calcul. Les machines virtuelles LLM offrent de meilleures fonctionnalités, mais nécessitent beaucoup plus de puissance de traitement. Les SLM sont idéaux pour l'informatique de pointe et les environnements à faibles ressources, tandis que les LLM excellent dans la gestion des tâches complexes.
Les petits modèles de langage sont idéals pour les tâches qui nécessitent une efficacité, telles que l’exécution d’applications dans des environnements à faibles ressources ou où les réponses rapides sont essentielles. Ils sont également utiles pour des tâches spécifiques qui ne nécessitent pas les capacités étendues d'un grand modèle de langage.
Les avantages de l’utilisation d’un SLM sur un LLM incluent des exigences de calcul inférieures, des temps de réponse plus rapides et une adéquation pour le déploiement sur des appareils en périphérie. Les SLA sont plus efficaces et rentables pour les tâches qui ne nécessitent pas les fonctionnalités étendues d’un grand modèle de langage. Cela les rend idéales pour les applications et les environnements en temps réel avec des ressources limitées.
