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Warum Small Language Models (SLM) auf dem Vormarsch sind
Small Language Models (SLM) stellen den Mythos in Frage, dass größere KI-Modelle immer besser sind. Können sie allerdings ihre größeren Pendants vollständig ersetzen?
Large Language Models (LLM) sind in der Geschäftswelt allgegenwärtig, vom Schreiben von Code über die Erstellung von Inhalten bis hin zur Datenanalyse. Da sie allgegenwärtig sind, gehen viele davon aus, dass die Modellgröße mit einer stärkeren Leistung zusammenhängt: Je größer das LLM, desto besser.
Small Language Models (SLM) stellen diese Annahme aber in Frage. Während LLMs wie GPT-4 von OpenAI und Claude von Anthropic auf Hunderten von Milliarden Parametern basieren, verfolgen SLMs einen fokussierteren, schlankeren Ansatz und arbeiten in der Regel mit weniger als 30 Milliarden Parametern. Wie LLMs haben sie Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen, vom Gesundheitswesen über die Fertigung bis hin zum Einzelhandel.
SLMs können Effizienz und hohe Leistung in Einklang bringen, sind nützlich am Edge und unterscheiden sich erheblich von LLMs. Sie können ihre größeren Pendants jedoch nicht immer ersetzen. Teams müssen die Kosten und den Nutzen jedes Sprachmodells abwägen, um zu entscheiden, welches für ihren Anwendungsfall am besten geeignet ist.
Wie funktionieren Small Language Models?
Im Gegensatz zu LLMs, die für eine Vielzahl allgemeiner Aufgaben trainiert werden, konzentrieren sich SLMs auf Präzision für spezifische Zwecke. Diese Effizienz beruht auf technologischen Schlüsselfunktionen und einer einzigartigen Trainingsphilosophie:
- Bei der Wissensdestillation wird ein kleineres Schülermodell darauf trainiert, ein größeres, bereits trainiertes Lehrermodell nachzuahmen.
- Die Modellquantisierung reduziert hochpräzise Zahlen im Modell auf effizientere Formate. Dadurch kann die Modellgröße erheblich reduziert werden, während die ursprüngliche Leistung erhalten bleibt.
- Beim Pruning werden redundante Verbindungen innerhalb eines neuronalen Netzwerks entfernt, die die Fähigkeit des Modells einschränken, allgemeine Fragen zu beantworten. Durch sorgfältige Ergebnistests kann das Pruning die Modellgröße erheblich reduzieren.
- Sparse-Attention-Mechanismen ermöglichen es SLMs, sich nur auf die wichtigsten Verbindungen zwischen Wörtern zu konzentrieren, wodurch die für die Informationsverarbeitung erforderliche Rechenleistung erheblich reduziert wird. Im Gegensatz dazu untersuchen LLMs bei der Textanalyse, wie jedes Wort mit allen anderen zusammenhängt.
Das Training eines SLM beinhaltet auch einen anderen Datenansatz als das Training eines LLM. SLMs stellen Qualität vor Quantität. Sie stützen sich auf sorgfältig kuratierte, domänenspezifische Datensätze, die regelmäßig auf Relevanz aktualisiert werden, anstatt riesige, sehr unterschiedliche Textdatensätze zu verwenden.
Ein SLM für die Analyse von Gesundheitsdokumenten muss beispielsweise nicht mit Tausenden von Zeitungsartikeln oder Romanen trainiert werden. Stattdessen sollte es mit medizinischen Dokumenten trainiert werden, die regelmäßig aktualisiert werden, um mit neuen Trends und Praktiken Schritt zu halten.
Diese Kombination aus technologischen Merkmalen und fokussiertem Training ermöglicht es SLMs, eine bemerkenswerte Effizienz zu erreichen und gleichzeitig in ihren vorgesehenen Szenarien eine hohe Leistung zu erbringen.
Small Language Models am Edge
SLM-Bereitstellungen können Roboter, Drohnen oder Edge-Geräte umfassen, wobei die Daten direkt auf oder in der Nähe des Geräts verarbeitet werden, das sie erfasst, und nicht auf einem entfernten Cloud-Server. Wenn beispielsweise ein Fertigungssystem Sensoren und ein SLM zur Erkennung von Fehlern verwendet, findet die Analyse in der Fabrikhalle statt und nicht in einem entfernten Rechenzentrum.
SLMs am Netzwerkrand bieten zahlreiche Vorteile:
- nahezu sofortige Reaktionszeiten – Millisekunden statt Sekunden
- fortgesetzter Betrieb bei eingeschränkter Internetverbindung.
- geringere Kosten für die Datenübertragung
- verbesserter Datenschutz und mehr Sicherheit, da sensible Daten lokal bleiben.
Anwendungsfälle für Small Language Models
Unternehmen können SLMs an die spezifischen Anforderungen ihrer Branche anpassen und dabei hohe Leistungs- und Sicherheitsstandards beibehalten.
Die Fähigkeit von SLMs, am Edge eingesetzt zu werden, die Datenhoheit zu wahren und in Echtzeit zu arbeiten, macht sie besonders wertvoll in Szenarien, in denen herkömmliche Cloud-LLMs unpraktisch oder nicht konform sind.
| Branche | Anwendungsfall | Beispiel | Vorteile |
| Gesundheitswesen | Analyse klinischer Dokumente | Einsatz von SLMs On-Premises in medizinischen Kliniken zur Analyse medizinischer Notizen in Echtzeit, ohne private Daten offenzulegen |
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| Fertigung | Qualitätskontrolle | Hersteller setzen SLMs an Montagelinien zur Echtzeit-Fehlererkennung mit Reaktionszeiten unter 100 ms ein |
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| Finanzdienstleistungen | Betrugserkennung | Europäische Banken setzen lokale SLMs zur Transaktionsüberwachung ein, um die DSGVO einzuhalten |
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| Rechtswesen | Analyse von Verträgen | Anwaltskanzleien nutzen SLMs zur Überprüfung von Vertraulichkeitsvereinbarungen und Verträgen ohne Cloud-Übertragung |
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| Telekommunikation | Netzwerkmanagement | Telekommunikationsanbieter verwenden SLMs in Netzwerkknoten zur sofortigen Erkennung und Reaktion auf Bedrohungen |
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| Einzelhandel | Kundenservice im Geschäft | Einzelhandelsketten setzen SLMs in Geschäftssystemen für die Echtzeit-Kundenbetreuung ein |
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| Verteidigung sowie Luft- und Raumfahrt | Missionssysteme | Verteidigungsunternehmen verwenden SLMs für die Analyse klassifizierter Dokumente in sicheren Einrichtungen |
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| Energie und Versorgungsunternehmen | Netzmanagement | Versorgungsunternehmen setzen SLMs in intelligenten Stromnetzen zur sofortigen Erkennung von Anomalien ein |
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Wie man zwischen SLMs und LLMs unterscheidet
Obwohl es sich bei beiden um Sprachmodelle handelt, unterscheiden sich SLMs und LLMs in wichtigen Merkmalen:
| Funktion | Small Language Model | Large Language Model |
| Parameteranzahl | In der Regel 30 Milliarden oder weniger | Hunderte Milliarden bis Billionen |
| Trainingsdaten | Kuratiert und domänenspezifisch | Massiv, vielfältig und aus dem Internet zusammengetragen |
| Hardwareanforderungen | Standard GPUs und sogar CPUs | Mehrere High-End-GPUs oder TPUs |
| Inferenzgeschwindigkeit | Millisekunden bis Sekunden | Sekunden bis Minuten |
| Speicherauslastung | In der Regel 2 bis 16 GB | In der Regel 50 GB oder mehr |
| Bereitstellung | Kann auf dem Gerät ausgeführt werden | Erfordert in der Regel eine Cloud-Infrastruktur |
| Anwendungsfälle | Spezialisierte Aufgaben | Allzweckaufgaben |
| Kosten für das Training | Tausende Euro | Millionen Euro |
| Energieverbrauch | Relativ niedrig; kann auf Standardhardware ausgeführt werden | Sehr hoch; erfordert spezielle Kühlsysteme |
Der wichtigste geschäftliche Aspekt bei der Wahl zwischen einem LLM und einem SLM ist die Anpassung des Tools an die individuellen Bedürfnisse.
Wählen Sie Cloud-LLMs, einschließlich kleinerer Versionen wie Claude Haiku, wenn der Anwendungsfall vielseitige KI-Fähigkeiten erfordert und keine strengen Anforderungen an Datenschutz oder Latenz bestehen.
Wählen Sie SLMs, wenn der Anwendungsfall eine spezialisierte Leistung, lokale Bereitstellung oder vollständige Kontrolle über die Daten erfordert.
Wie passen kompakte Modelle ins Bild?
Die Unterschiede zwischen SLMs und LLMs werden komplexer, wenn man sie mit kompakten Modellen wie OpenAIs o3-mini oder Anthropics Claude Haiku vergleicht. Obwohl sie als leichtgewichtige Sprachmodelle vermarktet werden, erfordern kompakte Modelle dennoch eine erhebliche Rechenleistung. Diese optimierten Versionen sind schneller und kostengünstiger als ihre vollwertigen Pendants, aber sie bleiben Allzweckwerkzeuge, die für Cloud-Bereitstellungen konzipiert sind.
Wenn man diesen Unterschied versteht, kann man ein häufiges Missverständnis vermeiden. Wenn KI-Unternehmen für kleinere oder schnellere Modelle werben, beziehen sie sich in der Regel auf optimierte Versionen ihrer Cloud-LLMs, nicht auf echte SLMs. Diese optimierten LLMs bieten eine bessere Leistung und niedrigere Kosten, unterscheiden sich aber grundlegend von speziell entwickelten SLMs, die unabhängig auf einer privaten Infrastruktur ausgeführt werden können.
Selbst das R1-Reasoning-Modell von DeepSeek, das Anfang 2025 für viel Aufsehen sorgte, gilt mit über 671 Milliarden Parametern immer noch als großes Modell. Die Aufregung war auf seine bemerkenswerten Durchbrüche in der Effizienz zurückzuführen, nicht auf die Größe des Modells.
Beispiele für Small Language Models
Zu den derzeit am häufigsten verwendeten SLMs gehören:
- DistilBERT ist eine leichtere Version des BERT-Modells von Google. Während einige Puristen es als destilliertes Transformer-Modell und nicht als SLM bezeichnen würden, hat es viele Gemeinsamkeiten mit SLMs und wird oft für SLM-Anwendungsfälle ausgewählt.
- Gemma ist Googles kompaktes Modell, das sich durch dialogorientierte KI und schnelle Sprachverarbeitung auszeichnet.
- Llama 3.2 ist Metas Modell für Edge- und Mobilgeräte. Meta hat auch Quantisierung eingesetzt, um noch effizientere Versionen zu erstellen.
- OpenELM ist Apples Familie von KI-Modellen auf Geräten, die von 270 Millionen bis zu 3 Milliarden Parametern reichen. Sie sind auf Datenschutz und Effizienz ausgelegt, aber nicht öffentlich verfügbar.
- Phi-3-mini ist Microsofts 3,8-Milliarden-Parameter-Modell, das für den mobilen Einsatz geeignet ist.
