Små språkmodeller skapas med hjälp av förenklade versioner av de artificiella neurala nätverk som finns i LLM:er. Språkmodeller har en uppsättning parametrar, justerbara inställningar, som de använder för att lära sig av data och göra förutsägelser. SLM:er innehåller mycket färre parametrar än LLM:er, vilket gör dem snabbare och effektivare än större modeller. Om LLM:er som GPT-4 kan innehålla mer än en biljon parametrar kanske ett SLM bara innehåller några hundra miljoner. Mindre arkitektur gör att SLM:er kan utföra naturliga språkbehandlingsuppgifter i domänspecifika applikationer, som kundtjänstchatbotar och virtuella assistenter, med mycket mindre beräkningskraft än LLM:er.
Språkmodeller bryter upp text i ordinbäddningar – numeriska representationer som fångar innebörden av ord – som bearbetas av en transformator med hjälp av en kodare. En avkodare genererar sedan ett unikt svar på texten.
Att träna en språkmodell innebär att exponera den för en stor datamängd som kallas textkorpus. Serviceavtal tränas på datauppsättningar som är mindre och mer specialiserade än de som används av även relativt små LLM:er. De datamängds-SLM:er som tränas på är vanligtvis specifika för deras funktion. När en modell har tränats kan den anpassas för olika specifika uppgifter genom finjustering.
Serviceavtal är utformade för uppgifter som kräver färre beräkningsresurser. LLM:er erbjuder bättre funktioner men kräver mycket mer bearbetningskraft. Serviceavtal är idealiska för gränsberäkning och miljöer med låg resursnivå, medan LLM:er är utmärkta när det gäller att hantera komplexa uppgifter.
Små språkmodeller är idealiska för uppgifter som kräver effektivitet, till exempel att köra program i miljöer med låg resursnivå eller där snabba svar är avgörande. De är också användbara för specifika uppgifter som inte kräver de omfattande funktionerna i en stor språkmodell.
Fördelarna med att använda ett SLM jämfört med en LLM omfattar lägre beräkningskrav, snabbare svarstider och lämplighet för distribution på gränsenheter. Serviceavtal är mer effektiva och kostnadseffektiva för uppgifter som inte kräver de omfattande funktionerna i en stor språkmodell. Det gör dem idealiska för realtidsprogram och miljöer med begränsade resurser.
