Dizem que grandes coisas vêm em embalagens pequenas e talvez os Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs) sejam exemplos perfeitos disso.
Sempre que falamos sobre IA e modelos de linguagem que imitam a comunicação e interação humana, imediatamente pensamos em Modelos de linguagem grande (LLMs) como GPT3 ou GPT4. No entanto, na outra ponta do espectro está o maravilhoso mundo dos pequenos modelos de linguagem, que são contrapartes perfeitas para suas variantes maiores, chegando como companheiros convenientes para fortalecer ambições que não exigem muita escala.
Hoje, estamos animados para esclarecer o que são SLMs, como eles se comparam aos LLMs, seus casos de uso e suas limitações.
O que são pequenos modelos de linguagem?
SLMs são um ramo de modelos de IA que são arquitetados para detectar, entender e retribuir linguagens humanas. O prefixo (ou o adjetivo) Pequeno aqui se refere ao tamanho, que é comparativamente menor, permitindo que eles sejam mais focados e de nicho.
Se os LLMs são treinados em bilhões ou trilhões de parâmetros, os SLMs são treinados em centenas de milhões de parâmetros. Um dos aspectos de destaque dos modelos menores é que eles entregam resultados impecáveis, apesar de serem treinados em um volume menor de parâmetros.
Para entender melhor os SLMs, vamos analisar algumas de suas principais características:
Tamanho menor
Como são treinados com menos parâmetros, eles são facilmente treináveis e minimizam a intensidade dos recursos computacionais para funcionalidade.
Nicho, Focado e Personalizável
Diferentemente dos LLMs, eles não são desenvolvidos para tarefas abrangentes. Em vez disso, eles são construídos e projetados para declarações de problemas específicos, abrindo caminho para resoluções de conflitos focadas.
Por exemplo, uma empresa de médio porte pode ter um SLM desenvolvido e implantado apenas para cuidar de reclamações de atendimento ao cliente. Ou uma empresa BFSI pode ter um SLM em vigor apenas para executar verificações de antecedentes automatizadas, pontuação de crédito ou análise de risco.
[Leia também: IA multimodal: o guia completo para treinamento de dados e aplicativos de negócios]
Dependência mínima de especificações de hardware
Os SLMs eliminam a necessidade de infraestrutura digital complexa e pesada e requisitos periféricos para treinamento e implantação. Como são relativamente menores em tamanho e funcionalidade, eles também consomem menos memória, tornando-os ideais para implementação em dispositivos de ponta e ambientes que são predominantemente limitados em recursos.
Mais Sustentável
Modelos menores são comparativamente ecologicamente corretos, pois consomem menos energia do que LLMs e geram menos calor devido aos seus requisitos computacionais reduzidos. Isso também significa investimentos minimizados em sistemas de resfriamento e despesas de manutenção.
Versatilidade e preço acessível
Os SLMs são adaptados para as ambições de pequenas e médias empresas que estão contidas em termos de investimentos, mas precisam alavancar o poder e o potencial da IA para suas visões de negócios. Como modelos menores são adaptáveis e personalizáveis, eles permitem flexibilidade para as empresas implementarem suas ambições de IA em fases.
Exemplos do mundo real de pequenos modelos de linguagem
O funcionamento de um pequeno modelo de linguagem
Fundamentalmente, o princípio de funcionamento de um modelo de linguagem pequeno é muito semelhante ao de um modelo de linguagem grande no sentido de que eles são treinados em grandes volumes de dados de treinamento e código. No entanto, algumas técnicas são implantadas para transformá-los em variações menores e eficientes de LLMs. Vamos dar uma olhada em algumas técnicas comuns.
| Destilação de Conhecimento | Poda | Quantização |
|---|---|---|
| Esta é a transferência de conhecimento que acontece de um mestre para um discípulo. Todo o conhecimento de um LLM pré-treinado é transferido para um SLM, destilando a essência do conhecimento menos as complexidades do LLM. | Na vinificação, poda se refere à remoção de galhos, frutas e folhagens do vinho. Em SLMs, esse é um processo semelhante que envolve a remoção de aspectos e componentes desnecessários que poderiam tornar o modelo pesado e intenso. | Quando a precisão de um modelo na execução de cálculos é minimizada, ele usa comparativamente menos memória e roda significativamente mais rápido. Esse processo é chamado de quantização e permite que o modelo execute com precisão em dispositivos e sistemas com capacidades de hardware reduzidas. |
Quais são as limitações dos modelos de linguagem pequena?
Como qualquer modelo de IA, os SLMs têm sua cota justa de gargalos e deficiências. Para iniciantes, vamos explorar o que eles são:
- Como os SLMs são específicos e refinados em sua finalidade e funcionalidade, pode ser difícil para as empresas dimensionar significativamente seus modelos menores.
- Modelos menores também são treinados para casos de uso específicos, tornando-os inválidos para solicitações e prompts fora de seu domínio. Isso significa que as empresas serão forçadas a implementar vários SLMs de nicho em vez de ter um modelo mestre.
- Eles podem ser um pouco difíceis de desenvolver e implementar devido às lacunas de habilidades existentes no espaço da IA.
- O avanço rápido e consistente de modelos e tecnologia, em geral, também pode tornar desafiador para as partes interessadas desenvolverem seu SLM perpetuamente.
[Leia também: Um guia para iniciantes na avaliação de modelos de linguagem de grande porte]
Requisitos de dados de treinamento para modelos de linguagem pequena
Embora a intensidade, a capacidade computacional e a escala sejam menores quando comparadas a modelos grandes, os SLMs não são leves em nenhum sentido. Eles ainda são modelos de linguagem que são desenvolvidos para lidar com requisitos e tarefas complexas.
O sentimento de um modelo de linguagem ser menor não pode tirar a seriedade e o impacto que ele pode oferecer. Por exemplo, no campo da saúde, um SLM desenvolvido para detectar apenas doenças hereditárias ou motivadas pelo estilo de vida ainda é crítico, pois fica entre a vida e a morte de um indivíduo.
Isso remete à noção de que os requisitos de dados de treinamento para modelos menores ainda são cruciais para que as partes interessadas desenvolvam um modelo hermético que gere resultados precisos, relevantes e exatos. É exatamente aí que entra a importância de obter dados de empresas confiáveis.
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