Es heißt, dass große Dinge in kleinen Paketen kommen, und vielleicht sind Small Language Models (SLMs) perfekte Beispiele dafür.
Wenn wir über KI und Sprachmodelle sprechen, die menschliche Kommunikation und Interaktion nachahmen, denken wir sofort an Große Sprachmodelle (LLMs) wie GPT3 oder GPT4. Am anderen Ende des Spektrums liegt jedoch die wunderbare Welt der kleinen Sprachmodelle, die perfekte Gegenstücke zu ihren größeren Varianten sind und als praktische Begleiter dienen, um Ambitionen zu unterstützen, die keinen großen Maßstab erfordern.
Heute möchten wir Licht ins Dunkel bringen, was SLMs sind, wie sie im Vergleich zu LLMs abschneiden, welche Anwendungsfälle sie bieten und welche Einschränkungen sie haben.
Was sind kleine Sprachmodelle?
SLMs sind ein Zweig von KI-Modellen, die darauf ausgelegt sind, menschliche Sprachen zu erkennen, zu verstehen und zu erwidern. Das Präfix (oder das Adjektiv) „klein“ bezieht sich hier auf die Größe, die vergleichsweise kleiner ist, wodurch sie fokussierter und nischenspezifischer sein können.
Während LLMs mit Milliarden oder Billionen von Parametern trainiert werden, werden SLMs mit Hunderten von Millionen von Parametern trainiert. Ein herausragender Aspekt kleinerer Modelle ist, dass sie einwandfreie Ergebnisse liefern, obwohl sie mit einer geringeren Anzahl von Parametern trainiert werden.
Um SLMs besser zu verstehen, schauen wir uns einige ihrer Kernmerkmale an:
Kleinere Größe
Da sie anhand von weniger Parametern trainiert werden, sind sie leicht trainierbar und minimieren den rechenintensiven Aufwand für die Funktionalität.
Nischenspezifisch, fokussiert und anpassbar
Im Gegensatz zu LL.M.-Studiengängen sind sie nicht für umfassende Aufgabenstellungen konzipiert, sondern auf die Bearbeitung spezifischer Problemstellungen ausgerichtet und ermöglichen so eine gezielte Konfliktlösung.
Ein mittelgroßes Unternehmen kann beispielsweise ein SLM entwickeln und einsetzen, das sich ausschließlich um Kundendienstbeschwerden kümmert. Oder ein BFSI-Unternehmen kann ein SLM nur einsetzen, um automatisierte Hintergrundprüfungen, Kreditscoring oder Risikoanalysen durchzuführen.
[Lesen Sie auch: Multimodale KI: Der vollständige Leitfaden zu Trainingsdaten und Geschäftsanwendungen]
Minimale Abhängigkeit von Hardwarespezifikationen
SLMs machen komplexe und aufwändige digitale Infrastrukturen und Peripheriegeräte für Schulung und Einsatz überflüssig. Da sie in Größe und Funktionalität relativ klein sind, verbrauchen sie auch weniger Speicher. Damit eignen sie sich ideal für die Implementierung in Edge-Geräten und Umgebungen mit überwiegend eingeschränkten Ressourcen.
Nachhaltiger
Kleinere Modelle sind vergleichsweise umweltfreundlich, da sie weniger Energie verbrauchen als LLMs und aufgrund ihres geringeren Rechenbedarfs weniger Wärme erzeugen. Dies bedeutet auch minimierte Investitionen in Kühlsysteme und Wartungskosten.
Vielseitigkeit und Erschwinglichkeit
SLMs sind auf die Ambitionen kleiner und mittlerer Unternehmen zugeschnitten, die zwar in Bezug auf Investitionen beschränkt sind, aber die Leistungsfähigkeit und das Potenzial der KI für ihre Geschäftsvisionen nutzen müssen. Da kleinere Modelle anpassbar und individuell anpassbar sind, bieten sie Unternehmen die Flexibilität, ihre KI-Ambitionen schrittweise umzusetzen.
Beispiele aus der Praxis für kleine Sprachmodelle
Die Funktionsweise eines kleinen Sprachmodells
Das Funktionsprinzip eines kleinen Sprachmodells ist dem eines großen Sprachmodells grundsätzlich sehr ähnlich, da sie mit großen Mengen an Trainingsdaten und Code trainiert werden. Es werden jedoch einige Techniken eingesetzt, um sie in effiziente, kleinere Variationen von LLMs umzuwandeln. Sehen wir uns einige gängige Techniken an.
| Wissensdestillation | Beschneidung | Quantisierung |
|---|---|---|
| Dies ist der Wissenstransfer, der von einem Meister zu einem Schüler stattfindet. Das gesamte Wissen eines vorab geschulten LLM wird an einen SLM übertragen, wobei die Essenz des Wissens abzüglich der Komplexitäten des LLM herausgefiltert wird. | Beim Weinbau bezeichnet Beschneiden das Entfernen von Zweigen, Früchten und Blättern vom Wein. Bei SLMs handelt es sich dabei um einen ähnlichen Prozess, bei dem unnötige Aspekte und Komponenten entfernt werden, die das Modell schwer und intensiv machen könnten. | Wenn die Genauigkeit eines Modells bei der Berechnung minimiert wird, benötigt es vergleichsweise weniger Speicher und läuft deutlich schneller. Dieser Prozess wird als Quantisierung bezeichnet und ermöglicht dem Modell, auf Geräten und Systemen mit reduzierten Hardwarefunktionen präzise zu arbeiten. |
Was sind die Einschränkungen kleiner Sprachmodelle?
Wie jedes KI-Modell weisen auch SLMs ihre Engpässe und Mängel auf. Für Anfänger sehen wir uns diese einmal an:
- Da SLMs Nischenprodukte sind und ihr Zweck und ihre Funktionalität ausgefeilt sind, kann es für Unternehmen schwierig sein, ihre kleineren Modelle deutlich zu skalieren.
- Kleinere Modelle werden außerdem für spezifische Anwendungsfälle trainiert, wodurch sie für Anfragen und Eingabeaufforderungen außerhalb ihres Bereichs ungültig werden. Das bedeutet, dass Unternehmen gezwungen sein werden, mehrere Nischen-SLMs einzusetzen, anstatt über ein Mastermodell zu verfügen.
- Ihre Entwicklung und Bereitstellung kann aufgrund bestehender Qualifikationslücken im KI-Bereich etwas schwierig sein.
- Die kontinuierliche und schnelle Weiterentwicklung von Modellen und Technologien im Allgemeinen kann es für die Beteiligten auch zu einer Herausforderung machen, ihr SLM ständig weiterzuentwickeln.
[Lesen Sie auch: Ein Leitfaden für Anfänger zur Bewertung großer Sprachmodelle]
Trainingsdatenanforderungen für kleine Sprachmodelle
Obwohl Intensität, Rechenleistung und Maßstab im Vergleich zu großen Modellen geringer sind, sind SLMs keineswegs leicht. Es handelt sich immer noch um Sprachmodelle, die entwickelt werden, um komplexe Anforderungen und Aufgaben zu bewältigen.
Das Gefühl, dass ein Sprachmodell kleiner ist, kann seine Bedeutung und Wirkung nicht mindern. Im Gesundheitsbereich beispielsweise ist ein SLM, das nur zur Erkennung erblicher oder lebensstilbedingter Krankheiten entwickelt wurde, immer noch von entscheidender Bedeutung, da es über Leben und Tod eines Menschen entscheidet.
Dies geht auf die Vorstellung zurück, dass die Anforderungen an Trainingsdaten für kleinere Modelle immer noch entscheidend sind, damit die Beteiligten ein wasserdichtes Modell entwickeln können, das genaue, relevante und präzise Ergebnisse liefert. Genau hier kommt die Bedeutung der Datenbeschaffung von zuverlässigen Unternehmen ins Spiel.
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