SLMs vs LLMs: Ein kompletter Leitfaden zu kleinen und großen Sprachmodellen

Sprachmodelle sind mittlerweile echt wichtig in der künstlichen Intelligenz und bestimmen, wie Maschinen menschliche Sprache verstehen, erzeugen und damit umgehen. In dieser Landschaft haben wir zwei verschiedene Kategorien: Kleine Sprachmodelle (SLMs) und große Sprachmodelle (LLMs). Beide haben die gleichen Grundlagen wie transformatorbasierte Architekturen, unterscheiden sich aber in Sachen Größe, Design, Philosophie und Einsatz. 

LLMs sind riesig und haben normalerweise Milliarden oder Billionen Parameter; denk mal an deine chatGPT- oder Claude-Modelle. Dadurch können sie sich an viele verschiedene Aufgaben anpassen, vom Schreiben von Aufsätzen bis zum Erstellen von Code. Das heißt, sie brauchen auch viel mehr Infrastruktur, verursachen hohe Betriebskosten und belasten die Umwelt.

SLMs sind viel kompakter und effizienter und haben Millionen bis einige Milliarden Parameter. Sie konzentrieren sich oft auf Spezialisierung und Effizienz in einem bestimmten Bereich, wobei sie den praktischen Einsatz im Blick haben. Sie sind für Sachen wie mobile Geräte oder Edge-Server gedacht, brauchen viel weniger Rechenleistung und können bestimmte Aufgaben erledigen.

Dieses Tutorial bietet einen umfassenden Überblick über SLMs im Vergleich zu LLMs. Du lernst, wie sie sich in Sachen Architektur, Leistung, Bereitstellungsanforderungen und Anwendungsfällen unterscheiden, und bekommst praktische Einblicke, die dir bei realen Anwendungen helfen.

Sprachmodelle verstehen

Bevor wir uns mit Vergleichen beschäftigen, ist es wichtig zu verstehen, was Sprachmodelle sind und wie sie sich entwickelt haben.

Was sind Sprachmodelle?

Ein Sprachmodell ist ein KI-System, das mit riesigen Textmengen trainiert wurde, um „natürliche Sprachverarbeitung” trainiert wurde. Im Grunde sind diese Sprachmodelle so trainiert, dass sie menschliche Sprache aufnehmen und verarbeiten, um dann Antworten zu geben, die wie von Menschen klingen. 

Einer der häufigsten Anwendungsfälle sind Chatbots wie chatGPT. Im Grunde berechnet es die Wahrscheinlichkeit einer Wortfolge und macht so Sachen wie Textgenerierung, Zusammenfassung, Übersetzung und dialogorientierte KI möglich.

LLMs haben normalerweise Milliarden (oder Billionen) Parameter. Dadurch können LLMs viel breiter eingesetzt werden, von der Erstellung von Code-Schnipseln bis hin zur Beantwortung von Fragen zum Allgemeinwissen. Im Gegensatz dazu haben SLMs viel weniger Parameter (Millionen bis Milliarden) und sind oft für ganz spezielle Bereiche gemacht. Du kannst sie zum Beispiel bei medizinischen Geräten oder Handys sehen.

Der Aufstieg von SLMs zeigt, dass immer mehr Leute Modelle wollen, die nicht nur stark, sondern auch leicht und ressourcenschonend sind. Wir sehen, wie sie in Edge-Anwendungen wachsen, wo kleine Geräte (wie dein Handy) Modelle lokal ausführen können.

Historischer Kontext und Entwicklung

Sprachmodelle haben sich im Laufe ihrer Geschichte stark verändert. In den 1940er und 1950er Jahren gab's regelbasierte Modelle, die auf den Prinzipien von Turing aufgebaut waren. In den 1990ern kam es zu einer Veränderung, als Forscher anfingen, statistische Modelle zu nutzen, um die Wahrscheinlichkeit von Wörtern vorherzusagen. Kurz danach kamen neuronale Netze auf, und in den letzten zehn Jahren hat das Konzept der Transformer die Rechenkomplexität von Sprachmodellen mega erhöht.

LLMs wie GPT-3 und GPT-4 haben echt beeindruckende allgemeine Leistungen gezeigt, aber sie haben auch ein paar Probleme aufgezeigt: riesige Trainingskosten, hoher Energiebedarf und komplizierte Bereitstellung.

Als Reaktion darauf hat die Branche angefangen, sich mit SLMs wie Phi-3, LLaMA-3 8B und Mistral 7B zu beschäftigen. Diese Modelle bringen Leistung und Effizienz gut zusammen. Sie zeigen eine Wende hin zu Spezialisierung, Umweltverantwortung und praktischer Anwendbarkeit in der realen Welt.

Architektonische Grundlagen und Designprinzipien

Die Designphilosophien von LLMs und SLMs sind ziemlich unterschiedlich, obwohl beide auf der Transformer-Architektur basieren.

Große Sprachmodelle (LLMs)

LLMs nutzen riesige Parameterzahlen (oft in Milliarden- oder Billionenhöhe) mit komplexen Architekturen und umfangreichen Trainingsdaten, um die Generalisierung zu maximieren. Sie sind super im offenen Denken, lösen komplizierte Probleme und haben ein breites Wissen.

Allerdings sind die Anforderungen an die Infrastruktur ziemlich hoch: man braucht leistungsstarke GPUs, verteilte Trainingscluster und Cloud-basierte Bereitstellungspipelines. Ihre Größe macht es oft so, dass sie nur zentral eingesetzt werden können, was ihre Nutzung in Umgebungen mit begrenzten Ressourcen einschränkt. Um mehr über die Details der LLM-Infrastruktur zu erfahren, empfehle ich dir diesen Leitfaden zu LLMs.

Kleine Sprachmodelle (SLMs)

SLMs sind dagegen extra auf Effizienz und Spezialisierung ausgelegt. Sie haben normalerweise zig Millionen Parameter und nutzen coole Techniken wie Wissensdestillation und Modellkompression, um sie kleiner zu machen.

Bei der Wissensdestillation wird ein größeres Modell genommen und ein kleineres Modell trainiert, damit es das größere Modell nachmacht. Eigentlich übertragen wir das, was das größere Modell während seines Trainings gelernt hat, direkt auf das kleinere Modell. 

Eine Technik zur Modellkomprimierung ist die Quantisierung. Ein größeres Modell speichert zum Beispiel Zahlen als 32-Bit-Werte, aber in unserem kleineren Modell könnten wir stattdessen 8-Bit-Zahlen nehmen, die immer noch eine gute Genauigkeit bieten und gleichzeitig die Modellgröße und Laufzeit deutlich reduzieren.

Dadurch sind SLMs leicht, schneller und gut für die Inferenz auf dem Gerät geeignet. Sie können mit geringerer Latenz und stärkeren Datenschutzgarantien betrieben werden, was sie ideal für mobile Apps, Edge-Computing und domänenspezifische Unternehmensanwendungen macht. Für ein paar mehr Details zu SLMs, lies diese Einführung zu SLMs.

Techniken zur Umwandlung von LLMs in SLMs

Kurz gesagt, wir haben ein paar Möglichkeiten, LLMs zu SLMs zu verkleinern:

• : Entferne überflüssige Neuronen oder Schichten.
• Quantisierungs: Verringerung der numerischen Genauigkeit (z. B. von 32 Bit auf 8 Bit).
• Wissensdestillations: Ein kleineres „Schüler“-Modell mit den Vorhersagen eines größeren „Lehrer“-Modells trainieren.

Diese Methoden machen die Dateien kleiner und brauchen weniger Ressourcen, ohne dass die Leistung des größeren Modells großartig leidet.

LLMs vs. SLMs – Leistungsvergleich

Beide Kategorien sind zwar wertvoll, aber wir müssen uns ihre Stärken anschauen, um zu entscheiden, welche Modelle für unseren Anwendungsfall geeignet sind.

Vergleichende Leistungsanalyse

LLMs sind super bei allgemeinem Denken und offenen Aufgaben und schneiden bei Benchmarks wie MMLU (Massive Multitask Language Understanding) immer besser ab. MMLU (Massive Multitask Language Understanding).

Das liegt oft daran, dass LLMs mit einem viel größeren Textkorpus trainiert werden, wodurch sie mehr Infos bekommen. Außerdem nutzen sie meistens längere Kontextfenster, wodurch sie mehr Infos aufnehmen können, bevor sie eine Antwort geben, und flexibler sind.

SLMs schneiden beim MMLU-Benchmark nicht ganz so gut ab, weil sie ein kleineres Kontextfenster haben und speziell trainiert sind. Dadurch sind sie aber viel schneller und billiger im Betrieb. Wir könnten SLMS mit ähnlichen Methoden wie LLM-Bewertung, wie zum Beispiel die Überprüfung auf Verzerrung, Genauigkeit und Inhaltsqualität.

Spezialisierung und Effizienz

SLMs sind super in Situationen, wo Fachwissen und schnelle Reaktionen wichtiger sind als breites Wissen. Wenn du eine spezielle Frage zu einem bestimmten Bereich an ein SLM schickst, das genau dafür trainiert wurde, kriegst du eine viel bessere Antwort als von einem LLM, das vielleicht nur allgemein antwortet. 

Zum Beispiel kann ein SLM, das speziell für das Gesundheitswesen entwickelt wurde, bei der Diagnose anhand von strukturierten medizinischen Texten besser abschneiden als ein allgemeines LLM.

Wegen ihrer Effizienz sind SLMs auch super für Echtzeit-Anwendungen wie Chatbots im Kundensupport oder eingebettete KI-Assistenten. Obwohl LLMs echt leistungsstark sind, sind sie wegen ihrer längeren Verarbeitungs- und Reaktionszeiten in Echtzeitumgebungen nicht so effektiv.

Einschränkungen von SLMs

SLMs können bei komplexen Denkaufgaben, kreativen Aufgaben mit offenem Ende oder beim Umgang mit unerwarteten Anfragen schlechter abschneiden. Wegen ihres begrenzten Umfangs sind die Antworten eher auf ihren speziellen Bereich ausgerichtet oder es besteht ein hohes Risiko von Halluzinationen, da ihre Informationen außerhalb ihres jeweiligen Bereichs unvollständig sein können. Wir sollten sie in Situationen vermeiden, die weitreichende Verallgemeinerungen oder tiefgreifende Überlegungen über verschiedene Bereiche hinweg erfordern.

SLMs vs LLMs: Ressourcenbedarf und wirtschaftliche Aspekte

Jeder Modelltyp hat seine eigenen Anforderungen an Ressourcen und wirtschaftliche Aspekte.

Infrastruktur- und Betriebskosten

Das Training eines LLM braucht echt viel GPU- und TPU-Cluster Cluster, wochenlanges Training und echt viel Energie.

Schätzungen zufolge liegt der Energieverbrauch für das Training von GPT-4 bei etwa 50 GWh. 

Die Bereitstellung braucht auch spezielle Infrastruktur, die für kleinere Unternehmen echt teuer sein kann. Aber die Nutzung von vorhandenen LLMs ist viel einfacher und kann in vielen Tools eingesetzt werden.

SLMs sind dagegen echt günstig. Sie können auf kleineren Clustern trainiert und auf handelsüblicher Hardware eingesetzt werden. Der ökologische Fußabdruck ist auch kleiner, was super zu den Nachhaltigkeitszielen passt.

Einsatzstrategien

SLMs sind flexibel: Sie können vor Ort, auf dem Gerät oder am Rand laufen. Das heißt, sie können in so ziemlich jeder technischen Umgebung eingesetzt werden, wo sie gebraucht werden. LLMs brauchen wegen ihrer Größe oft Cloud-basierte APIs. 

Mit diesen APIs kannst du dich mit dem Rechenzentrum des LLM verbinden und Antworten auf deine Eingaben bekommen. Es gibt einige Fälle, in denen du vielleicht LLMs lokal einsetzen, aber das bringt oft Probleme mit der Skalierbarkeit und den Kosten mit sich.

Ein Trend, der immer beliebter wird, ist der hybride Einsatz, bei dem LLMs allgemeine Aufgaben in der Cloud erledigen, während SLMs spezielle oder zeitkritische Aufgaben vor Ort machen. Das kann die Skalierbarkeit von LLMs aufgrund ihrer Cloud-basierten Architektur vereinfachen, während SLMs durch die Geräte, für die sie veröffentlicht werden, eingeschränkt sind und möglicherweise nicht so einfach skalierbar sind. Denk daran, wenn immer neue Verbesserungen an SLMs auftauchen. 

Trainingsmethoden und Optimierungstechniken

Schauen wir uns mal ein paar Möglichkeiten an, wie man LLMs und SLMs effizient trainieren kann.

Trainingsansätze

LLMs brauchen ein Vorabtraining mit riesigen Datensätzen, gefolgt von einer Feinabstimmung. SLMs werden mit Destillationstechniken trainiert. Wir können SLMs ähnlich trainieren, wie wir unsere LLMs auf eine bestimmte Aufgabe oder einen bestimmten Bereich feinabstimmen. 

Mit parametrisch effizienter Feinabstimmung (PEFT) und Low-Rank-Adaption (LoRA)können wir die Leistung von LLMs und SLMs für bestimmte Aufgaben verbessern.

PEFT „friert“ die meisten Parameter eines bestehenden Modells ein und fügt ein paar trainierbare Parameter hinzu. Diese trainierbaren Parameter nehmen neue Daten und Trainingsinfos auf und lassen das Modell neue Infos lernen, ohne dass man das ganze Modell neu aufbauen muss.

LoRA macht was Ähnliches, nutzt aber eine sogenannte „Low-Rank-Matrix“, die dann zum Modell hinzugefügt wird. Diese Matrizen sind Gewichte, die dann an die Trainingsdaten angepasst werden. Diese neuen Gewichte werden zu den bestehenden Gewichten hinzugefügt, was jetzt die Ausgabe des Modells verändert und zu einem genaueren Ergebnis führt. 

Wie bei jedem Modell wollen wir die Leistung des LLM/SLM ständig im Auge behalten und auf alle Änderungen achten, die auftreten. 

LLMs sind ziemlich groß und normalerweise sicher vor solchen Problemen, weil sie so vielseitig einsetzbar sind. SLMs hingegen sind eher auf bestimmte Aufgaben ausgerichtet und brauchen vielleicht eine genauere Überwachung und Nachschulung, um sich an veränderte Daten anzupassen.

Wenn du dich für die Details interessierst, schau dir doch mal diesen Kurs zur Entwicklung großer Sprachmodelle.

Auswahl und Optimierung von Datensätzen

Sowohl bei LLMs als auch bei SLMs ist die Qualität der Datensätze wichtiger als die Quantität. SLMs profitieren besonders von sorgfältig zusammengestellten, fachspezifischen Datensätzen. Optimierungstechniken wie Pruning und Quantisierung machen das Ganze noch effizienter. Wenn du deinem Modell schlechte Daten gibst, kriegst du schlechte Ergebnisse.

Datenschutz und -sicherheit sind auch echt wichtig. Wenn du ein Modell für interne Zwecke trainierst, kannst du andere Daten verwenden als für externe Zwecke. Wir müssen auch aufpassen, dass wir unseren Modellen keine persönlichen Infos geben, weil böse Leute diese Infos aus ihnen herauslocken könnten.

Praktische Anwendungen und Anwendungsfälle

Hier schauen wir uns ein paar echte Anwendungen von LLMs und SLMs an und zeigen euch ein paar Fallstudien, die den erfolgreichen Einsatz zeigen.

Branchenspezifische Anwendungen

Fast jede Branche hat einen Nutzen für LLMs im Geschäftsbetrieb. Hier sind ein paar Beispiele:

• Gesundheitswesen-: LLMs können bei der Forschung helfen, indem sie Forschern ermöglichen, Fragen in natürlicher Sprache zu riesigen Datensätzen zu stellen, während SLMs Diagnosetools für Patienten unterstützen, die den Datenschutz wahren.
• Finanz: LLMs können umfangreiche Risiko- und Betrugsanalysen durchführen, während SLMs auf Compliance ausgerichtete Chatbots bereitstellen und spezielle Finanzfragen beantworten.
• Kundenservice-: LLMs können Kundenfeedback checken, Upselling machen und Umfragedaten analysieren. SLMs bieten Bots mit geringer Latenz, die speziell für bestimmte Bereiche trainiert wurden und bei Fragen zu Produkten oder Logistik helfen können.
• Unternehmenssoftware-: LLMs können dabei helfen, die Bedürfnisse von Entwicklern zu optimieren, indem sie einen internen Chat anbieten, über den sie spezifische Fragen zu proprietärem Code oder Daten stellen können. SLMs können in Arbeitsabläufe eingebaut werden, um Fragen rund um die Personalabteilung zu vereinfachen.

Fallstudien

Wir schauen uns an, wie Firmen wie Uber, Picnic und Nvidia verschiedene Sprachmodelle für bestimmte Anwendungsfälle nutzen.

Uber hat angefangen, LLMs zu nutzen, um ein GenAI-Modell zu entwickeln, das bei der Codeüberprüfung hilft. Anstatt tagelang oder wochenlang darauf zu warten, dass ein Mensch endlich einen eingereichten Code überprüft, konnte ihr LLM den Code durchgehen und sofort Feedback dazu geben, sodass ein Mensch nur noch eine Zusammenfassung überprüfen musste. 

Sie haben festgestellt, dass die Produktivität echt gestiegen ist, und dabei gelernt, dass es vor allem darauf ankommt, die Genauigkeit zu verbessern, statt nur auf die Menge zu achten. Internes Feedback und Leitplanken sind wichtig, und wenn man das Tool nach und nach einführt, hilft das, die Stimmung zu verbessern.

NVIDIA hat kürzlich die Popularität von SLMs erhöht, indem sie deren Einsatz in agentenbasierter KI diskutiert hat. Sie haben gesagt, dass LLMs dem Ziel einer kleineren, schlankeren und schnelleren Entwicklung von agentenbasierter KI total widersprechen. Sie zeigen, dass SLMs bei bestimmten Anwendungsfällen genauso gut wie LLMs sind, aber viel effizienter.

Umweltbelastung und Nachhaltigkeit

Wie schon gesagt, haben LLMs und SLMs unterschiedliche Auswirkungen auf die Umwelt. Auswirkungen auf die Umwelt und Nachhaltigkeit.

CO2-Bilanz und Energieverbrauch

LLMs brauchen ein echt aufwendiges Training, bei dem Hunderte Tonnen CO₂ rauskommen können. SLMs brauchen dagegen nur einen Bruchteil der Energie, was sie nachhaltiger macht. 

Zum Beispiel hat das Training von GPT-4 ungefähr 50 Gigawattstunden gebraucht, während ein SLM, das viel kleiner ist, nur einen Bruchteil davon braucht. Nach der Bereitstellung brauchen SLMs weniger Energie pro Nutzung als LLMs, weil sie viel weniger Parameter verwenden.

Strategien zur Verringerung der Auswirkungen

SLMs sind super in Umgebungen, wo es auf häufige Updates ankommt, aber bei großen Problemen sind sie vielleicht nicht so gut. LLM für größere Probleme zu nutzen, die mehr Rechenaufwand brauchen, ist viel besser, als sie für alle Aufgaben einzusetzen. Die Regulierungsentwicklung geht immer mehr in Richtung einer umweltfreundlicheren KI. 

Unternehmen können SLMs für Routineaufgaben nutzen, effiziente Schulungsmethoden einführen und erneuerbare Energien für Rechenzentren prüfen, um sich auf Nachhaltigkeit zu konzentrieren und gleichzeitig ihren technischen Vorsprung in einer KI-gestützten Umgebung zu behalten.

Benchmarking und Bewertungsrahmen

Es wäre zwar super, Sprachmodelle einfach so zu nehmen und auf eine tolle Leistung zu hoffen, aber wir müssen immer nachsehen! 

Leistungsbewertung

LLM-Modelle haben Benchmarks wie MMLU, HELM und BIG-Bench, die allgemeine Schlussfolgerungen und Genauigkeit checken. 

Bei SLMs geht's bei der Bewertung meistens um Latenz, Domänenspezialisierung und Ressourceneffizienz. Da SLMs meistens für bestimmte Bereiche gemacht sind, muss die Organisation wahrscheinlich ihre eigenen Benchmarks für die Grundwahrheit erstellen. Einige wichtige Kennzahlen für beide sind:

• Kontextlänge: Nimmt das Modell genug Infos auf, um eine passende Antwort zu geben?
• Genauigkeit: Für ein SLM ist das echt wichtig, und wir müssen sicherstellen, dass das Modell in seinem speziellen Bereich supergenau ist. LLMs sind vielleicht nicht so genau in einem bestimmten Bereich, aber sie sollten in mehreren Bereichen die gleiche Genauigkeit zeigen.
• Latenz: SLMs sollten je nach Anwendungsfall eine geringe Latenz haben. Oft hoffen wir auf fast sofortige Antworten. LLMs brauchen oft länger, um zu antworten, je nachdem, wie kompliziert die Frage und die Antwort sind.
• Durchsatz: Schau mal, wie schnell dein Modell eine Antwort generieren kann (z. B. Tokens pro Sekunde). Sowohl SLMs als auch LLMs sollten mit einem vernünftigen Durchsatz generieren können, damit die Nutzer nicht ewig zwischen den Wörtern warten müssen.

Anpassungs- und Effizienz-Benchmarks

Neue Benchmarks messen jetzt die Feinabstimmungsgeschwindigkeit, die Anpassungsfähigkeit an Domänen und die Echtzeit-Inferenzleistung. Größere Modelle werden Probleme mit der Feinabstimmung der Geschwindigkeit und der Echtzeit-Inferenz haben, aber bei der Anpassungsfähigkeit an verschiedene Bereiche echt gut sein. 

SLMs lassen sich schneller feinabstimmen und bieten eine bessere Echtzeit-Inferenz, dafür sind sie weniger anpassungsfähig. 

Wenn du Modelle bewertest, denk daran, wie viele Ressourcen jedes Modell braucht und wie genau es ist. Lohnt es sich, ein Modell zu haben, das 1 % genauer ist, aber vielleicht 10-mal so viel Energie verbraucht? 

LLM vs. SLM Vergleichs-Tabelle 

In der Tabelle unten findest du eine Zusammenfassung der großen Sprachmodelle im Vergleich zu den kleinen Sprachmodellen, basierend auf allem, was wir besprochen haben: 

Modellauswahl: Entscheidungsrahmen und bewährte Verfahren

Bei der Entscheidung zwischen einem LLM und einem SLM muss man geschäftliche Ziele, technische Einschränkungen und Compliance-Anforderungen gegeneinander abwägen. 

LLMs sind anpassungsfähiger und leistungsfähiger, weil sie über größere Kontextfenster und breiteres Wissen verfügen, aber sie brauchen mehr technische Infrastruktur und verursachen höhere Vorlaufkosten. Außerdem sind sie schwieriger zu skalieren, wenn man kein Cloud-System nutzt, und der Datenschutz ist wegen der Menge an Trainingsdaten, die man braucht, ein größeres Problem.

SLMs sind weniger flexibel, aber einfacher einzusetzen und effizienter zu bedienen. SLMs sind oft auch sicherer, weil sie lokal auf Edge-Geräten laufen. Das heißt, sie müssen keine sensiblen Daten über das Internet verschicken, was super für Branchen wie Finanzen und Gesundheitswesen ist, die strenge Compliance- und Datenschutzregeln haben.

Hier ist 'ne Checkliste, um zwischen LLMs und SLMs zu entscheiden:

Wenn du dich für bestimmte Modelle interessierst, schau dir diese Liste der besten Open-Source-LLMS und den gängigsten SLMs.

Zukünftige Entwicklungen und neue Technologien

Obwohl SLMs im Vergleich zu LLMs noch ziemlich neu sind, finde ich, dass ihre Einführung echt vielversprechend ist.

Neuerungen und Trends

Hybride Architekturen, die LLMs und SLMs kombinieren, bieten Unternehmen ganz neue Möglichkeiten, flexibel zu sein. Multimodale Modelle wie Phi-4, die Bildverarbeitung und Sprache in einem einzigen leistungsstarken Modell zusammenbringen, eröffnen neue Möglichkeiten.

Mit den Fortschritten im Edge-Computing könnten wir bald komplexere SLMs sehen, die immer anspruchsvollere Aufgaben übernehmen. Neuromorphes und Quantencomputing scheinen zwar noch weit weg zu sein, könnten aber einige der Rechenbarrieren durchbrechen, die wir bei Sprachmodellen trotz ihrer enormen Größe sehen.

Insgesamt müssen wir weiter wachsen und KI verantwortungsvoll weiterentwickeln. Wir sehen immer öfter, dass KI in vielen Branchen eingesetzt wird, um die Produktion und Effizienz zu steigern. Durch die Einführung kleinerer, sparsamerer Modelle wie SLMs könnten wir bessere Nachhaltigkeitspraktiken sehen, ohne dabei Abstriche bei der Leistung machen zu müssen.

Langfristige Auswirkungen

Die Zukunft der KI wird wahrscheinlich pluralistisch sein: Große Modelle bieten umfassende Funktionen, während kleine Modelle Effizienz und Fachwissen liefern. Unternehmen werden SLMs immer öfter als spezielle Lösungen für ihre speziellen Anwendungsfälle nutzen.

Fazit

Kleine und große Sprachmodelle haben jeweils ihre eigenen Stärken und Einschränkungen. LLMs sind super im allgemeinen Denken und in Sachen Kreativität, während SLMs bei Effizienz, Spezialisierung und Kosteneffizienz richtig gut sind.

Letztendlich hängt die richtige Wahl von deinem Anwendungsfall, deinen Ressourcen und deinen geschäftlichen Prioritäten ab. Mit der Weiterentwicklung der KI können Unternehmen durch die Kombination beider Ansätze ihre Vorteile maximieren und gleichzeitig die Kosten und die Umweltbelastung minimieren. Wenn du mehr über LLMs und Sprachmodelle im Allgemeinen wissen willst, schau dir diese Quellen an:

• LLM-Konzepte-Kurs
• LLMOps-Konzepte
• LLM-Interviewfragen
• LLM-Projekte