Kleine taalmodellen worden gebouwd met behulp van vereenvoudigde versies van de kunstmatige neurale netwerken die in LLM's worden gebruikt. Taalmodellen hebben een reeks parameters (in feite aanpasbare instellingen) die ze gebruiken om van gegevens te leren en voorspellingen te doen. SLM's bevatten veel minder parameters dan LLM's, waardoor ze sneller en efficiënter zijn dan grotere modellen. Terwijl LLM's zoals GPT-4 meer dan een biljoen parameters kunnen bevatten, kan een SLM er slechts een paar honderd miljoen bevatten. Dankzij de kleinere architectuur kunnen SLM's taken op het gebied van natuurlijke taalverwerking uitvoeren in domeinspecifieke toepassingen, zoals chatbots voor klantenservice en virtuele assistenten, waarbij veel minder rekenkracht nodig is dan bij LLM's.
Taalmodellen splitsen tekst op in woordinbeddingen: numerieke representaties die de betekenis van woorden vastleggen. Deze worden door een transformator verwerkt met behulp van een encoder. Een decoder produceert vervolgens een uniek antwoord op de tekst.
Om een taalmodel te trainen, wordt het blootgesteld aan een grote gegevensset, een zogenaamd tekstcorpus. SLM's worden getraind op gegevenssets die kleiner en specialistischer zijn dan gegevenssets die worden gebruikt door zelfs relatief kleine LLM's. De gegevensset waarmee SLM's trainen, is doorgaans specifiek voor hun functie. Nadat een model is getraind, kan het door middel van fine-tuning worden aangepast voor verschillende specifieke taken.
SLM's zijn ontworpen voor taken waarvoor minder rekenresources nodig zijn. LLM's bieden meer mogelijkheden, maar vereisen veel meer verwerkingskracht. SLM's zijn ideaal voor edge-computing en omgevingen met weinig resources, terwijl LLM's uitblinken in het afhandelen van complexe taken.
Kleine taalmodellen zijn ideaal voor taken waarbij efficiëntie belangrijk is, zoals het uitvoeren van toepassingen in omgevingen met weinig bronnen of waarbij snelle reacties cruciaal zijn. Ze zijn ook handig voor specifieke taken waarvoor niet de uitgebreide mogelijkheden van een groot taalmodel nodig zijn.
De voordelen van het gebruik van een SLM ten opzichte van een LLM zijn lagere rekenvereisten, snellere reactietijden en geschiktheid voor implementatie op edge-apparaten. SLM's zijn efficiënter en kosteneffectiever voor taken die niet de uitgebreide mogelijkheden van een groot taalmodel vereisen. Dit maakt ze ideaal voor realtime toepassingen en omgevingen met beperkte resources.
