Small Language Model (SLM)
Was ist ein Small Language Model (SLM)?
Ein Small Language Model (SLM) ist eine generative KI-Technologie, die einem Large Language Model (LLM) ähnelt, aber eine deutlich geringere Größe aufweist.
LLMs – wie GPT-3 und GPT-4 von OpenAI – werden für viele Zwecke trainiert und optimiert, unter anderem für den Einsatz als Allzweckwerkzeug. Diese breite Palette an Fähigkeiten hat jedoch auch eine Kehrseite: Die schiere Anzahl an Parametern und Rechenressourcen, die für das Training, die Feinabstimmung und den Betrieb von LLMs benötigt werden, ist enorm und kostspielig.
Im Gegensatz dazu haben SLMs eine kleinere Modellgröße, die LLM-ähnliche Fähigkeiten ermöglicht, einschließlich der Verarbeitung natürlicher Sprache, wenn auch mit weniger Parametern und erforderlichen Ressourcen.
Kleine Sprachmodelle werden in der Regel auf domänenspezifische Datensätze abgestimmt. Diese Spezialisierung erhöht die Effizienz in gezielten Anwendungsfällen wie spezialisierten Chatbots, Zusammenfassungen oder Informationsabrufen innerhalb bestimmter Branchen. Aufgrund ihrer geringeren Größe sind diese Modelle besonders effektiv auf Systemen mit begrenzten Rechenressourcen, einschließlich mobiler Geräte oder Edge-Computing-Umgebungen.
Ähnlich wie ihre größeren Pendants basieren SLMs auf Transformator-Modellarchitekturen und neuronalen Netzen. Bei der Entwicklung von SLMs werden häufig Techniken wie das Transferlernen von größeren Modellen integriert und es können Fortschritte wie die abrufgestützte Generierung einbezogen werden, um die Leistung zu optimieren und die Wissensbasis zu erweitern.
Das wachsende Interesse an SLMs geht über den Bedarf an effizienteren Lösungen für künstliche Intelligenz (KI) im Edge-Computing und auf mobilen Geräten hinaus. So verringern SLMs beispielsweise die Umweltauswirkungen von Schulungen und der Ausführung großer KI-Modelle auf Hochleistungs-Grafikprozessoren. Und viele Branchen suchen nach den spezialisierteren und kostengünstigeren KI-Lösungen eines SLM.
Das Training kleiner Sprachmodelle umfasst oft Techniken wie die Wissensdestillation, bei der ein kleineres Modell lernt, ein größeres nachzuahmen. Die Feinabstimmung verwendet in der Regel domänenspezifische Datensätze und Techniken, einschließlich des Few-Shot Learning, um das Modell schnell an spezifische Aufgaben anzupassen.
Die Parameteranzahl von SLMs reicht von einigen Millionen bis zu mehreren Milliarden, während LLMs Hunderte von Milliarden oder sogar Billionen von Parametern haben. GPT-3 hat beispielsweise 175 Milliarden Parameter. Microsofts Phi-2, ein kleines Sprachmodell, hat 2 Milliarden.
Vorteile kleiner Sprachmodelle
Kleine Sprachmodelle bieten zahlreiche Vorteile für ein Unternehmen, darunter die folgenden:
- Kosteneffizienz. Das Training und die Bereitstellung kleinerer Modelle sind im Vergleich zu LLMs deutlich kostengünstiger. Die geringeren Rechenanforderungen bedeuten geringere Kosten für Hardware, Energie und Wartung.
- Energieeffizienz. SLMs reduzieren den mit KI verbundenen CO2-Fußabdruck erheblich.
- Schnelle Einsatzfähigkeit. Aufgrund ihrer geringeren Größe können kleine Sprachmodelle viel schneller trainiert und eingesetzt werden als größere Modelle.
- Mehr Hardwareoptionen. SLM laufen auf deutlich weniger leistungsstarker Hardware als ein typisches LLM, wobei einige auf CPUs laufen können.
- Anpassung. Die geringere Größe von SLM ermöglicht eine einfachere Feinabstimmung für bestimmte Aufgaben.
- Sicherheit und Datenschutz. Kleine Sprachmodelle, die lokal oder in privaten Cloud-Umgebungen eingesetzt werden, stellen sicher, dass sensible Informationen unter der Kontrolle der Organisation bleiben.
- Verbesserte Genauigkeit bei spezifischen Aufgaben. SLMs, die für domänenspezifische Aufgaben optimiert sind, verbessern die Genauigkeit und verringern das Risiko von KI-Halluzinationen oder falschen Antworten.
- Geringere Latenz. Die geringere Größe reduziert möglicherweise Verzögerungen bei der Verarbeitung von Anfragen.
Einschränkungen kleiner Sprachmodelle
SLMs bieten zwar zahlreiche Vorteile, weisen jedoch Einschränkungen auf, die sich in bestimmten Szenarien negativ auf die Leistung oder Anwendbarkeit auswirken, wie zum Beispiel die folgenden:
- Umfang. SLM sind für bestimmte Bereiche oder Aufgaben konzipiert, das heißt sie verfügen nicht über die umfassenden Fähigkeiten von LLMs in verschiedenen Themenbereichen.
- Begrenzte Kapazität für komplexes Verständnis. Kleine Sprachmodelle haben deutlich weniger Parameter als LLMs, was ihre Fähigkeit einschränkt, komplexe kontextbezogene Abhängigkeiten und nuancierte Sprachmuster zu erfassen.
- Herausforderungen bei der Datenqualität. Die Effektivität eines SLM hängt von der Qualität seiner Trainingsdaten ab, die in der Regel weniger robust sind als der Trainingssatz eines LLM.
- Probleme mit der Skalierbarkeit. Während kleine Sprachmodelle für kleine bis mittelgroße Anwendungen effizient sind, haben sie Schwierigkeiten, bei groß angelegten Einsätzen effektiv zu arbeiten.
- Anforderungen an technisches Fachwissen. Die Anpassung und Feinabstimmung von SLMs an spezifische Unternehmensanforderungen erfordert spezielle Fachkenntnisse in den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen.
Kleine Sprachmodelle vs. große Sprachmodelle
SLMs und LLMs haben einzigartige Stärken und Schwächen.
SLMs sind ideal für spezialisierte, ressourcenbeschränkte Anwendungen und bieten kostengünstige und schnelle Einsatzmöglichkeiten. Im Gegensatz dazu eignen sich LLMs gut für komplexe Aufgaben, die ein tiefes Kontextverständnis und breite Generalisierungsfähigkeiten erfordern, was in der Regel mit höheren Kosten und einem höheren Ressourcenbedarf verbunden ist.
Funktion | SLM | LLM |
Parameteranzahl | 500 Millionen bis 20 Milliarden | 100 Milliarden bis über eine Billion |
Trainingsdatenumfang | Kleinere, domänenspezifische Datensätze | Umfangreiche und vielfältige Datensätze |
Trainingszeit | Stunden bis Tage | Wochen bis Monate |
Trainingskosten | Niedrig | Hoch |
Inferenzgeschwindigkeit | Faster | Slower |
Memory-Anforderungen | Geringer (1-10 GB) | Höher (100 GB oder mehr) |
Leistung bei komplexen Aufgaben | Mäßig | Hoch |
Generalisierungsfähigkeit | Eingeschränkt | Stark |
Anforderungen für die Bereitstellung | Weniger ressourcenintensiv | Sehr ressourcenintensiv |
Anpassung | Einfacher und flexibler | Komplexer und unflexibel |
Eignung für domänenspezifische Aufgaben | Sehr geeignet | Geeignet, erfordert aber oft eine Feinabstimmung |
Stromverbrauch | Geringer | Höher |
Auswirkungen auf die Umwelt | Niedrig | Höher |
Beispiele für kleine Sprachmodelle
Die Anzahl der SLMs wächst, da Datenwissenschaftler (Data Scientists) und Entwickler generative KI-Anwendungsfälle erstellen und erweitern.
Zu den frühesten und am weitesten verbreiteten SLMs gehören Varianten des Open-Source-Sprachmodells BERT. Diese Varianten bieten anpassbare Größen für alle Arten von Bereitstellungen. Auch große Anbieter – darunter Google, Microsoft und Meta – entwickeln SLMs.
- A Lite BERT (ALBERT). ALBERT wurde erstmals 2019 von Google Research veröffentlicht und reduziert die Modellgröße durch Parameterfreigabe und Faktorisierungstechniken, um eine effizientere Alternative zu BERT zu bieten.
- DistilBERT. DistilBERT ist eine von Hugging Face entwickelte destillierte Version von BERT. Angeblich behält es 97 Prozent seiner Sprachverständnisfähigkeiten bei, ist aber 60 Prozent schneller und 40 Prozent kleiner. Es eignet sich für Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Textklassifizierung und Beantwortung von Fragen.
- MobileBERT. MobileBERT wurde von Google entwickelt und speziell für Mobilgeräte konzipiert. Es handelt sich um eine kompakte Version, die für die Leistung auf ressourcenbeschränkter Hardware optimiert ist.
- Phi-3-mini. Als Teil der Phi-3-Familie von Microsoft findet Phi-3-mini Anwendung in der Sprachverarbeitung, im logischen Denken, in der Codierung und in der Mathematik.
- Gemma 2. Gemma 2 ist Teil der offenen Gemma-Modellfamilie von Google und ein 2-Milliarden-Parameter-Modell, das auf derselben Grundlage wie das Google Gemini LLM entwickelt wurde.
- H2O-Danube. Dieses Open-Source-Modell von H2O.ai ist für den Einsatz in Unternehmen konzipiert. Es eignet sich gut für Aufgaben wie die Generierung und Klassifizierung von Texten und ist gleichzeitig effizient genug, um auf handelsüblicher Hardware ausgeführt zu werden.
- Llama. Die offenen Llama-Modelle von Meta werden im Allgemeinen als LLMs betrachtet. Dennoch ist die 8-Milliarden-Parameter-Version von Llama 3.1 deutlich kleiner als das 405-Milliarden-Parameter-Modell von Llama.
Mögliche Anwendungsfälle für kleine Sprachmodelle
SLMs verfügen über ein breites Spektrum an Fähigkeiten für verschiedene Anwendungsfälle:
- Kundenservice-Chatbot. SLMs sind darauf trainiert, Kundenanfragen und -interaktionen zu lösen. Diese Chatbots automatisieren Antworten auf häufig gestellte Fragen und bieten schnelle Unterstützung bei Routineproblemen.
- Stimmungsanalyse. Kleine Sprachmodelle befassen sich mit der grundlegenden Stimmungsanalyse von Inhalten, einschließlich Kundenbewertungen, Kommentaren in sozialen Medien und anderem Feedback.
- Point-of-Sale-Systeme. SLMs passen Funktionen an spezifische Geschäftsabläufe an.
- Erstellung von Inhalten aus bestimmten Wissensdatenbanken. Kleine Sprachmodelle erstellen zielgerichtete Inhalte auf der Grundlage der internen Informationen eines Unternehmens.
- Informationsabruf aus privaten internen Dokumenten. SLMs suchen und extrahieren Informationen effizient aus unternehmensspezifischen Datenbanken.
- Verbesserung von Datenkatalogen. Ein Ansatz mit kleinen Sprachmodellen erstellt Beschreibungen verschiedener Assets in einem Datenkatalog.
- Verwaltung von Daten-Pipelines. SLMs unterstützen Dateningenieure beim Aufbau von Daten-Pipelines, der Dokumentation von Umgebungen und der Prüfung der Datenqualität.
- Code-Unterstützung. Kleine Sprachmodelle zeigen Potenzial für grundlegende Code-Unterstützung, indem sie Code-Snippets für Entwickler generieren, Verbesserungen vorschlagen und sich wiederholende Codierungsaufgaben automatisieren.
- Bildung. SLMs unterstützen intelligente Nachhilfesysteme und bieten personalisierte Lernerfahrungen.
- Finanzen. Im Finanzsektor ermöglichen kleine Sprachmodelle Betrugserkennung, Risikobewertung und personalisierte Finanzberatung.
- Gesundheitswesen. SLMs verarbeiten elektronische Gesundheitsakten, helfen bei Diagnosen und stellen personalisierte Gesundheitsinformationen bereit.