Küçük dil modelleri, LLM'lerde bulunan yapay nöral ağların basitleştirilmiş sürümleri kullanılarak oluşturulur. Dil modellerinin, verilerden öğrenmek ve tahminlerde bulunmak için kullandıkları, temelde ayarlanabilir değerler olan bir dizi parametresi vardır. SLM'lerin LLM'lerden daha az parametre içermesi, bunların daha büyük modellerden daha hızlı ve daha verimli olmalarını sağlar. GPT-4 gibi LLM'ler bir trilyondan fazla parametre içerebilirken bir SLM yalnızca birkaç milyon parametre içerebilir. Daha küçük mimari, SLM'lerin LLM'lerden çok daha az işlem gücü kullanarak müşteri hizmetleri sohbet botları ve sanal yardımcılar gibi etki alanına özgü uygulamalarda doğal dil işleme görevlerini yerine getirebilmesine olanak tanır.
Dil modelleri metni, sözcüklerin anlamını yakalayan sayısal gösterimler olan ve dönüştürücü tarafından bir kodlayıcı kullanılarak işlenen sözcük eklemelerine böler. Ardından kod çözücü, metne benzersiz bir yanıt üretir.
Dil modelini eğitme işlemi, modeli metin kitaplığı olarak adlandırılan büyük veri kümesinin kullanımına sunmayı içerir. SLM'ler, görece küçük LLM'lerle kullanılanlardan bile daha küçük ve daha özelleştirilmiş veri kümeleriyle eğitilir. SLM'lerin eğitildiği veri kümesi tipik olarak modelin işlevine özgü olur. Model eğitildikten sonra hassas ayarlamalar yapılarak çeşitli görevlere uyarlanabilir.
SLM'ler daha az işlem kaynağı gerektiren görevler için tasarlanmıştır. LLM'ler daha fazla özellik sunar ama çok daha fazla işlem gücü gerektirir. SLM'ler uç bilişim ve düşük kaynaklı ortamlar için idealken LLM'ler karmaşık görevleri işleme konusunda başarılıdır.
Küçük dil modelleri, düşük kaynaklı ortamlarda uygulama çalıştırma veya hızlı yanıtların çok önemli olduğu durumlar gibi verimlilik gerektiren görevler için idealdir. Ayrıca büyük dil modellerinin kapsamlı özelliklerini gerektirmeyen belirli görevler için de kullanışlıdır.
LLM yerine SLM kullanmanın avantajları arasında düşük işlem gereksinimleri, daha kısa yanıt süreleri ve uç cihazlara dağıtıma uygunluk sayılabilir. SLM'ler, büyük dil modellerinin kapsamlı özelliklerini gerektirmeyen görevler görevler için daha verimli ve uygun maliyetlidir. Bu da gerçek zamanlı uygulamalar ve sınırlı kaynaklara sahip ortamlar için ideal olmalarını sağlar.
