Dicen que las grandes cosas vienen en paquetes pequeños y tal vez los Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs) sean ejemplos perfectos de esto.
Siempre que hablamos de IA y modelos de lenguaje que imitan la comunicación e interacción humanas, inmediatamente tendemos a pensar en Modelos de lenguaje grande (LLM) Como GPT3 o GPT4. Sin embargo, en el otro extremo del espectro se encuentra el maravilloso mundo de los modelos de lenguaje pequeños, que son contrapartes perfectas de sus variantes más grandes y llegan como compañeros convenientes para potenciar ambiciones que no requieren mucha escala.
Hoy, nos complace arrojar luz sobre qué son los SLM, cómo se comparan con los LLM, sus casos de uso y sus limitaciones.
¿Qué son los modelos de lenguaje pequeños?
Los SLM son una rama de los modelos de IA diseñados para detectar, comprender y corresponder a los lenguajes humanos. El prefijo (o adjetivo) Pequeño se refiere aquí al tamaño, que es comparativamente más pequeño, lo que les permite estar más centrados y ser más específicos.
Si los LLM se entrenan con miles de millones o billones de parámetros, los SLM se entrenan con cientos de millones de parámetros. Uno de los aspectos más destacados de los modelos más pequeños es que ofrecen resultados impecables a pesar de estar entrenados con un volumen menor de parámetros.
Para comprender mejor los SLM, veamos algunas de sus características principales:
Tamaño más pequeño
Debido a que se entrenan con menos parámetros, son fácilmente entrenables y minimizan la intensidad de las capacidades computacionales para la funcionalidad.
Nicho, enfocado y personalizable
A diferencia de los LLM, no están diseñados para tareas que abarquen todo, sino que están diseñados y diseñados para planteamientos de problemas específicos, lo que allana el camino para la resolución de conflictos específicos.
Por ejemplo, una empresa mediana puede desarrollar e implementar un SLM solo para atender quejas de servicio al cliente, o una empresa BFSI puede tener un SLM implementado solo para realizar verificaciones de antecedentes automatizadas, calificación crediticia o análisis de riesgo.
Dependencia mínima de las especificaciones del hardware
Los SLM eliminan la necesidad de contar con infraestructura digital compleja y pesada y requisitos periféricos para capacitación e implementación. Dado que son relativamente más pequeños en tamaño y funcionalidad, también consumen menos memoria, lo que los hace ideales para la implementación en dispositivos de borde y entornos que están predominantemente limitados en recursos.
Más Sostenible
Los modelos más pequeños son comparativamente más ecológicos, ya que consumen menos energía que los LLM y generan menos calor debido a sus menores requisitos computacionales. Esto también significa inversiones minimizadas en sistemas de refrigeración y gastos de mantenimiento.
Versatilidad y asequibilidad
Los modelos SLM están diseñados para las ambiciones de las pequeñas y medianas empresas que tienen limitaciones en términos de inversiones pero que deben aprovechar el poder y el potencial de la IA para sus visiones comerciales. Dado que los modelos más pequeños son adaptables y personalizables, permiten que las empresas tengan flexibilidad para implementar sus ambiciones de IA en fases.
Ejemplos del mundo real de modelos de lenguaje pequeños
El funcionamiento de un modelo de lenguaje pequeño
En esencia, el principio de funcionamiento de un modelo de lenguaje pequeño es muy similar al de un modelo de lenguaje grande, en el sentido de que se entrenan con grandes volúmenes de datos y código de entrenamiento. Sin embargo, se implementan algunas técnicas para transformarlos en variaciones más pequeñas y eficientes de los LLM. Veamos algunas técnicas comunes.
| Destilación del conocimiento | Poda | Cuantización |
|---|---|---|
| Esta es la transferencia de conocimiento que ocurre de un maestro a un discípulo. Todo el conocimiento de un LLM previamente capacitado se transfiere a un SLM, destilando la esencia del conocimiento menos las complejidades del LLM. | En la elaboración de vino, la poda se refiere a la eliminación de ramas, frutos y hojas del vino. En los SLM, se trata de un proceso similar que implica la eliminación de aspectos y componentes innecesarios que podrían hacer que el modelo sea pesado e intenso. | Cuando se minimiza la precisión de un modelo al realizar cálculos, utiliza comparativamente menos memoria y se ejecuta significativamente más rápido. Este proceso se denomina cuantificación y permite que el modelo funcione con precisión en dispositivos y sistemas con capacidades de hardware reducidas. |
¿Cuáles son las limitaciones de los modelos de lenguaje pequeños?
Como cualquier modelo de IA, los SLM tienen su cuota de obstáculos y deficiencias. Para los principiantes, analicemos cuáles son:
- Dado que los SLM son específicos y refinados en su propósito y funcionalidad, puede resultar difícil para las empresas ampliar significativamente sus modelos más pequeños.
- Los modelos más pequeños también se entrenan para casos de uso específicos, lo que los hace inválidos para solicitudes e indicaciones fuera de su dominio. Esto significa que las empresas se verán obligadas a implementar múltiples SLM de nicho en lugar de tener un modelo maestro.
- Pueden ser un poco difíciles de desarrollar e implementar debido a las brechas de habilidades existentes en el espacio de la IA.
- El avance constante y rápido de los modelos y la tecnología, en general, también puede hacer que sea un desafío para las partes interesadas desarrollar su SLM de manera perpetua.
Requisitos de datos de entrenamiento para modelos de lenguaje pequeños
Si bien la intensidad, la capacidad computacional y la escala son menores en comparación con los modelos grandes, los SLM no son livianos en ningún sentido. Siguen siendo modelos de lenguaje desarrollados para abordar requisitos y tareas complejos.
El hecho de que un modelo lingüístico sea más pequeño no le resta seriedad ni impacto. Por ejemplo, en el campo de la atención sanitaria, un modelo lingüístico desarrollado para detectar únicamente enfermedades hereditarias o relacionadas con el estilo de vida sigue siendo fundamental, ya que se encuentra entre la vida y la muerte de una persona.
Esto se relaciona con la idea de que los requisitos de datos de entrenamiento para modelos más pequeños siguen siendo cruciales para que las partes interesadas desarrollen un modelo hermético que genere resultados precisos, relevantes y exactos. Aquí es exactamente donde entra en juego la importancia de obtener datos de empresas confiables.
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