Małe modele językowe są tworzone przy użyciu uproszczonych wersji sztucznych sieci neuronowych znajdujących się w modelach LLM. Modele językowe mają zestaw parametrów — zasadniczo dostosowywalnych ustawień — które są używane do uczenia się na podstawie danych i przewidywania . Modele SLM zawierają znacznie mniej parametrów niż modele LLM, dzięki czemu są szybsze i wydajniejsze niż większe modele. Podczas gdy modele LLM, takie jak GPT-4 mogą zawierać ponad bilion parametrów, model SLM może zawierać ich zaledwie kilkaset milionów. Mniejsza architektura umożliwia modelom SLM wykonywanie zadań przetwarzania języka naturalnego w aplikacjach specyficznych dla domeny, takich jak czatboty obsługi klienta i asystenci wirtualni, przy użyciu znacznie mniejszej mocy obliczeniowej niż w przypadku modeli LLM.
Modele językowe rozbijają tekst na osadzenia słów — reprezentacje liczbowe, które oddają znaczenie słów — które są następnie przetwarzane przez transformator za pomocą kodera. Dekoder następnie generuje unikatową odpowiedź na tekst.
Trenowanie modelu językowego polega na udostępnieniu go dużemu zbiorowi danych zwanemu korpusem tekstowym. Modele SLM są trenowane na zestawach danych, które są mniejsze i bardziej wyspecjalizowane niż te używane przez nawet stosunkowo małe modele LLM. Zestaw danych, na których trenują modele SLM jest zwykle specyficzny dla ich funkcji. Po wytrenowaniu modelu można go dostosować do różnych konkretnych zadań za pomocą dostosowywania.
Modele SLM są przeznaczone do wykonywania zadań wymagających mniejszej liczby zasobów obliczeniowych. Modele LLM oferują większe możliwości, ale wymagają znacznie większej mocy obliczeniowej. Modele SLM doskonale nadają się do obliczeń brzegowych i środowisk o niskich zasobach, natomiast modele LLM świetnie sprawdzają się w obsłudze złożonych zadań.
Małe modele językowe doskonale nadają się do zadań wymagających wydajności, takich jak uruchamianie aplikacji w środowiskach o niskich zasobach lub gdy szybkie odpowiedzi mają kluczowe znaczenie. Są one również przydatne w przypadku określonych zadań, które nie wymagają rozbudowanych możliwości dużego modelu językowego.
Zalety używania modelu SLM w porównaniu z modelem LLM obejmują niższe wymagania obliczeniowe, krótszy czas odpowiedzi i możliwość wdrażania na urządzeniach brzegowych. Modele SLM są bardziej wydajne i ekonomiczne w przypadku zadań, które nie wymagają rozbudowanych możliwości dużego modelu językowego. Dzięki temu są idealne dla aplikacji i środowisk w czasie rzeczywistym z ograniczonymi zasobami.
