Small Language Model (SLM), kleines Sprachmodell

Was ist ein Small Language Model (SLM)?

Ein Small Language Model (SLM) ist eine kompakte KI-Technologie, die ähnlich wie ein Large Language Model (LLM) Sprache verarbeitet, aber mit weniger Ressourcen auskommt.

LLMs – wie die GPT-3 und GPT-4 von OpenAI – werden für viele Zwecke trainiert und optimiert, darunter auch für den Einsatz als Allzweck-Tools. Diese große Bandbreite an Fähigkeiten hat jedoch auch einen Nachteil: Die schiere Anzahl von Parametern und Rechenressourcen, die für das Training, die Feinabstimmung und den Betrieb von LLMs erforderlich sind, ist enorm und kostspielig.

Im Gegensatz dazu haben SLMs eine kleinere Modellgröße und ermöglichen LLM-ähnliche Fähigkeiten, einschließlich der Verarbeitung natürlicher Sprache, wenn auch mit weniger Parametern und erforderlichen Ressourcen.

Kleine Sprachmodelle werden in der Regel auf domänenspezifische Datensätze feinabgestimmt. Diese Spezialisierung erhöht die Effizienz in gezielten Anwendungsfällen wie spezialisierten Chatbots, Zusammenfassungen oder Informationsabfragen in bestimmten Branchen. Aufgrund ihrer geringen Größe sind diese Modelle besonders effektiv auf Systemen mit begrenzten Rechenressourcen, einschließlich mobiler Geräte oder Edge-Computing-Umgebungen.

Ähnlich wie ihre größeren Gegenstücke basieren SLMs auf Transformer-Modellarchitekturen und neuronalen Netzen. Bei der Entwicklung von SLMs werden häufig Techniken wie Transfer Learning von größeren Modellen genutzt. Zudem können Methoden wie die abrufunterstützte Generierung integriert 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) in Edge Computing und mobilen Geräten hinaus. SLMs verringern beispielsweise die Umweltauswirkungen des Trainings und der Ausführung großer KI-Modelle auf Hochleistungs-Grafikprozessoren. Und viele Branchen suchen nach den spezialisierten und kostengünstigen KI-Lösungen eines SLM.

Das Training kleiner Sprachmodelle umfasst häufig Techniken wie die Wissensdestillation, bei der ein kleineres Modell lernt, ein größeres zu imitieren. Für die Feinabstimmung werden in der Regel domänenspezifische Datensätze und Techniken verwendet, einschließlich des Few-Shot Learning, um das Modell schnell an bestimmte Aufgaben anzupassen.

Die Anzahl der Parameter von SLMs reicht von einigen Millionen bis zu mehreren Milliarden, während LLMs Hunderte von Milliarden oder sogar Billionen von Parametern haben. GPT-3 zum Beispiel hat 175 Milliarden Parameter. Microsofts Phi-2, ein kleines Sprachmodell, hat dagegen 2 Milliarden.

Vorteile von kleinen Sprachmodellen

Kleine Sprachmodelle bieten zahlreiche Vorteile für das gesamte Unternehmen, darunter die folgenden:

• Kosteneffizienz. Kleinere Modelle sind im Vergleich zu LLMs wesentlich kostengünstiger zu trainieren und einzusetzen. Die geringeren Berechnungsanforderungen bedeuten niedrigere Kosten für Hardware, Energie und Wartung.
• Energieeffizienz. SLMs reduzieren den mit der KI verbundenen CO2-Fußabdruck erheblich.
• Schnelle Einsatzfähigkeit. Aufgrund ihrer geringeren Größe können kleine Sprachmodelle viel schneller trainiert und eingesetzt werden als größere Modelle.
• Mehr Hardware-Optionen. SLMs laufen auf deutlich weniger leistungsfähiger Hardware als ein typisches LLM, wobei einige sogar auf CPUs laufen können.
• Individuelle Anpassung. Die geringere Größe von SLMs ermöglicht eine einfachere Feinabstimmung für spezifische Aufgaben.
• Sicherheit und Datenschutz. Kleine Sprachmodelle, die lokal oder in privaten Cloud-Umgebungen eingesetzt werden, gewährleisten, dass sensible Informationen unter der Kontrolle des Unternehmens bleiben.
• Verbesserte Genauigkeit für bestimmte Aufgaben. SLMs, die auf domänenspezifische Aufgaben abgestimmt sind, verbessern die Genauigkeit und verringern das Risiko von KI-Halluzinationen oder falschen Antworten.
• Geringere Latenzzeit. Die geringere Größe reduziert potenziell die Verzögerungen bei der Verarbeitung von Anfragen.

Einschränkungen kleiner Sprachmodellen

SLMs bieten zwar zahlreiche Vorteile, haben aber auch Einschränkungen, die sich in bestimmten Szenarien negativ auf die Leistung oder Anwendbarkeit auswirken, darunter die folgenden:

• Umfang. SLMs sind für bestimmte Bereiche oder Aufgaben konzipiert, was bedeutet, dass sie nicht über die breit gefächerten Fähigkeiten von LLMs für verschiedene Themen verfügen.
• Begrenzte Kapazität für komplexes Verstehen. Kleine Sprachmodelle haben wesentlich weniger Parameter als LLMs, was ihre Fähigkeit einschränkt, komplexe kontextuelle 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 die Trainingsdaten eines LLM.
• Probleme mit der Skalierbarkeit. Während kleine Sprachmodelle für kleine bis mittelgroße Anwendungen effizient sind, haben sie bei großen Einsätzen Schwierigkeiten, 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.

SLM und LLM im Vergleich

SLMs und LLMs haben spezifische 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 kontextuelles Verständnis und umfassende Verallgemeinerungsfähigkeiten erfordern, was in der Regel mit höheren Kosten und einem größeren Ressourcenbedarf verbunden ist.

Beispiele für kleine Sprachmodelle

Die Zahl der SLMs wächst mit dem Aufbau und der Erweiterung generativer KI-Anwendungsfälle durch Datenwissenschaftler (Data Scientists) und Entwickler.

Zu den frühesten und am weitesten verbreiteten SLMs gehören Varianten des Open-Source-Sprachmodells BERT. Diese Varianten bieten anpassbare Größen für alle Arten von Einsatzmöglichkeiten. Große Anbieter – darunter Google, Microsoft und Meta – entwickeln ebenfalls SLMs.

• A Lite BERT (ALBERT). ALBERT wurde erstmals 2019 von Google Research veröffentlicht und reduziert die Modellgröße durch gemeinsame Nutzung von Parametern und Faktorisierungstechniken, um eine effizientere Alternative zu BERT zu bieten.
• DistilBERT. DistilBERT ist eine destillierte Version von BERT, die von Hugging Face entwickelt wurde. Sie behauptet, dass sie 97 Prozent ihrer Sprachverständnisfähigkeiten beibehält, dabei aber 60 Prozent schneller und 40 Prozent kleiner ist. Es eignet sich für Aufgaben wie Stimmungsanalyse, Textklassifizierung und Fragenbeantwortung.
• MobileBERT. MobileBERT wurde von Google entwickelt und speziell für mobile Geräte konzipiert. Es ist eine kompakte Version, die für die Leistung auf ressourcenbeschränkter Hardware optimiert ist.
• Phi-3-mini. Der Phi-3-mini ist Teil der Phi-3-Familie von Microsoft und findet Anwendung in den Bereichen Sprachverarbeitung, logisches Denken, Codierung und Mathematik.
• Gemma 2. Als Teil der offenen Gemma-Modellfamilie von Google ist Gemma 2 ein Modell mit 2 Milliarden Parametern, das auf der gleichen 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 erbringt gute Leistungen bei Aufgaben wie Textgenerierung und -klassifizierung und ist gleichzeitig effizient genug, um auf Hardware der Verbraucherklasse zu laufen.
• Llama. Die offenen Llama-Modelle von Meta werden allgemein als LLMs betrachtet. Dennoch ist die 8-Milliarden-Parameter-Version von Llama 3.1 deutlich kleiner als das 405-Milliarden-Parameter-Modell von Llama.

Potenzielle Anwendungsfälle für kleine Sprachmodelle

SLMs verfügen über ein breites Spektrum an Fähigkeiten für verschiedene Anwendungsfälle:

• Chatbot für den Kundenservice. 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 übernehmen die grundlegende Stimmungsanalyse von Inhalten, einschließlich Kundenrezensionen, Kommentaren in sozialen Medien und anderem Feedback.
• Verkaufsstellensysteme (Point-of-Sale). SLMs passen Funktionen an spezifische Geschäftsabläufe an.
• Generierung von Inhalten aus bestimmten Wissensdatenbanken. Kleine Sprachmodelle erstellen gezielte Inhalte auf der Grundlage der internen Informationen eines Unternehmens.
• Abrufen von Informationen aus privaten internen Dokumenten. SLMs suchen und extrahieren effizient Informationen aus unternehmensspezifischen Datenbanken.
• Anreicherung von Datenkatalogen. Ein Ansatz mit kleinen Sprachmodellen erstellt Beschreibungen von verschiedenen Assets in einem Datenkatalog.
• Verwaltung von Datenpipelines. SLMs unterstützen Dateningenieure beim Aufbau von Datenpipelines, bei der Dokumentation von Umgebungen und beim Testen der Datenqualität.
• Code-Unterstützung. Kleine Sprachmodelle haben das Potenzial, bei der Erstellung von Code zu helfen, indem sie Codeschnipsel für Entwickler generieren, Verbesserungen vorschlagen und sich wiederholende Codierungsaufgaben automatisieren.
• Bildung. SLMs unterstützen intelligente Tutorensysteme, die personalisierte Lernerfahrungen bieten.
• Finanzwesen. Im Finanzsektor liefern kleine Sprachmodelle Betrugserkennung, Risikobewertung und personalisierte Finanzberatung.
• Gesundheitswesen. SLMs verarbeiten elektronische Krankenakten, helfen bei Diagnosen und liefern personalisierte Gesundheitsinformationen.