Model bahasa kecil dibuat menggunakan versi sederhana jaringan neural buatan yang terdapat di LLM. Model bahasa pada dasarnya memiliki sekumpulan parameter—pengaturan yang dapat disesuaikan—yang digunakan untuk belajar dari data dan membuat prediksi. SLM berisi parameter yang jauh lebih sedikit dibandingkan LLM, sehingga lebih cepat dan efisien daripada model yang lebih besar. Jika LLM seperti GPT-4 dapat berisi lebih dari satu triliun parameter, SLM mungkin hanya berisi beberapa ratus juta. Arsitekturnya yang lebih kecil memungkinkan SLM melakukan tugas pemrosesan bahasa alami dalam aplikasi spesifik domain, seperti chatbot layanan pelanggan dan asisten virtual, menggunakan daya komputasi yang jauh lebih sedikit daripada LLM.
Model bahasa mengurai teks menjadi penyematan kata—representasi numerik yang menangkap makna kata—yang diproses oleh transformator menggunakan encoder. Dekoder kemudian menghasilkan respons unik terhadap teks tersebut.
Melatih model bahasa melibatkan pemaparan ke himpunan data besar yang disebut korpus teks. SLM dilatih menggunakan himpunan data yang lebih kecil dan lebih spesifik dibandingkan himpunan data yang digunakan oleh bahkan LLM yang relatif kecil. Dataset yang digunakan SLM untuk berlatih biasanya spesifik sesuai fungsinya. Setelah dilatih, model dapat disesuaikan untuk berbagai tugas spesifik melalui penyempurnaan.
SLM dirancang untuk tugas yang memerlukan lebih sedikit sumber daya komputasi. LLM menawarkan kemampuan yang lebih besar, tetapi memerlukan lebih banyak daya pemrosesan. SLM ideal untuk lingkungan komputasi edge dan sumber daya rendah, sedangkan LLM unggul dalam menangani tugas kompleks.
Model bahasa kecil ideal untuk tugas yang memerlukan efisiensi, seperti menjalankan aplikasi di lingkungan sumber daya rendah atau saat respons cepat sangat penting. Model ini juga berguna untuk tugas tertentu yang tidak memerlukan kemampuan ekstensif model bahasa besar.
Keuntungan menggunakan SLM dibandingkan LLM mencakup persyaratan komputasi yang lebih rendah, waktu respons yang lebih cepat, dan kesesuaian untuk penyebaran di perangkat edge. SLM lebih efisien dan hemat biaya untuk tugas yang tidak memerlukan kemampuan ekstensif yang dimiliki model bahasa besar. Hal ini menjadikannya ideal untuk aplikasi dan lingkungan real time dengan sumber daya terbatas.
