Kleine Sprachmodelle (SLMs) gewinnen als ressourcenschonende und effiziente Alternative zu großen Sprachmodellen an Bedeutung. Sie ermöglichen die Ausführung von KI auf alltäglichen Geräten, bieten Vorteile hinsichtlich Datenschutz und Kosten, und sind insbesondere für spezialisierte Anwendungen attraktiv. Dadurch eröffnen SLMs neue Möglichkeiten für KI im Alltag und in Unternehmen.
Künstliche Intelligenz wird oft mit riesigen Modellen wie GPT-4 assoziiert, die Milliarden von Parametern verarbeiten und komplexe Aufgaben bewältigen. Doch zeichnet sich ein Trend zu kleineren, effizienteren Modellen ab: Small Language Models (SLMs). Wie Cryptopolitan berichtet, bieten SLMs eine neue Perspektive auf KI, da sie ressourcenschonend sind und auf alltäglichen Geräten laufen können, was Datenschutz und schnelle Reaktionszeiten gewährleistet.
SLMs benötigen im Gegensatz zu großen Sprachmodellen (LLMs) keine riesigen Server, sondern können direkt auf Smartphones oder Laptops betrieben werden. Laut DataCamp sind sie daher ideal für personalisierte Empfehlungen oder Echtzeit-Unterstützung. Ein weiterer Vorteil ist die Kosteneffizienz und die Vermeidung von Datenschutzproblemen, die mit traditionellen großen Modellen einhergehen. DataCamp betont auch die einfache Anpassung von SLMs, was die Entwicklung spezialisierter KI-Lösungen für Unternehmen erleichtert.
Wie FutureSmart AI in seinem Blog erläutert, zeichnen sich SLMs durch ihre kompakte Architektur und geringere Parameteranzahl aus. Modelle wie DistilBERT und TinyGPT haben im Vergleich zu GPT-3 mit seinen 175 Milliarden Parametern deutlich weniger Parameter, was die Effizienz in Bezug auf Speicher- und Rechenleistung erhöht. FutureSmart AI beschreibt auch verschiedene Architekturen und Techniken, die bei der Entwicklung von SLMs zum Einsatz kommen, wie z. B. Transformer-Architektur, Layer-Sharing, Distillation, Pruning und Quantisierung.
Fierce Network berichtet über die zunehmende Skepsis von Unternehmen gegenüber generativer KI aufgrund von Bedenken hinsichtlich Transparenz und Zuverlässigkeit. Laut Girish Pai, SVP und global Head of AI & Data bei Hexaware, könnten speziell entwickelte SLMs, die mit kontrollierten, branchenspezifischen Daten trainiert werden, eine zuverlässigere und genauere Alternative darstellen. Pai betont die Bedeutung von Modellen, die für einen bestimmten Zweck und mit kontrollierten Datensätzen entwickelt wurden, um das Transparenzproblem zu reduzieren.
Arthi Rajendran hebt in einem Medium-Artikel hervor, dass SLMs gerade für Entwickler und Unternehmen in ressourcenbeschränkten Umgebungen einen Wendepunkt darstellen. Sie nennt das Beispiel von Syntiant SLMA, einem kleinen KI-Assistenten mit nur 23 Millionen Parametern, der Sprachoberflächen in Set-Top-Boxen oder Haushaltsgeräten ohne Cloud-Verbindung betreiben kann. Dies verdeutlicht das Potenzial von KI am Rande des Netzwerks (Edge AI).
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass SLMs das Potenzial haben, die KI-Landschaft zu verändern. Sie bieten eine effiziente und kostengünstige Alternative zu LLMs, insbesondere für spezialisierte Anwendungen und ressourcenbeschränkte Umgebungen. Die Entwicklung und der Einsatz von SLMs werden in Zukunft voraussichtlich weiter zunehmen und könnten die Art und Weise, wie wir KI nutzen, grundlegend verändern.
Quellen:
