Top 15 Modelle für kleine Sprachen für 2024

3. Llama 3.1 8B

Das Modell Llama 3.1 8B hat 8 Milliarden Parameter und bietet eine erstaunliche Balance zwischen Leistung und Effizienz. Sie eignet sich hervorragend für Aufgaben wie die Beantwortung von Fragen und die Stimmungsanalyse.

Llama 3.1 8B bietet eine recht gute Leistung, wenn du schnelle Ergebnisse ohne große Rechenleistung brauchst. Er ist perfekt für alle, die schnell sein wollen, ohne auf Genauigkeit verzichten zu müssen.

Um praktische Erfahrungen mit diesem Modell zu sammeln, lies dieses Tutorial über RAG mit Llama 3.1 8B, Ollama, und Langchain.

• Parameter: 8 Milliarden
• Access: https://ollama.com/library/llama3
• Offene Quelle: Ja, aber mit Nutzungseinschränkungen

4. Pythia

Sprechen wir über die Pythia-Reihe, eine Reihe von Modellen mit 160 Millionen bis 2,8 Milliarden Parametern, die für Denk- und Codieraufgaben entwickelt wurden. Wenn du in der Softwareentwicklung tätig bist, eignet sich Pythia hervorragend für strukturierte, logikbasierte Aufgaben, bei denen es auf Genauigkeit und Logik ankommt. Es ist perfekt für Programmierumgebungen, in denen du das Modell brauchst, um strukturiert und logisch zu denken.

Im Vergleich zu anderen Modellen wie GPT-Neo schneidet Pythia bei Aufgaben wie Codieren und logischem Denken besser ab, da es für diese Anwendungen entwickelt wurde. Bei allgemeineren Sprachaufgaben kann es jedoch ein wenig wackelig werden - Phi 3.5 und Llama 3.1 8B könnten in diesen Bereichen besser abschneiden. Zu beachten ist, dass die Transparenz und die Anpassungsmöglichkeiten der öffentlichen Pythia-Schulung ziemlich beeindruckend sind. Du kannst es an deine spezifischen Bedürfnisse anpassen, was es zu einem unglaublich flexiblen Werkzeug macht.

• Parameter: 160M - 2,8B
• Access: https://github.com/EleutherAI/pythia
• Open Source: Ja

5. Cerebras-GPT

Cerebras-GPT ist ein Modell, das effizient und schnell ist. Mit Parametern zwischen 111 Millionen und 2,7 Milliarden ist er für Umgebungen gedacht, in denen die Rechenressourcen begrenzt sind, du aber trotzdem eine hohe Leistung brauchst. Cerebras-GPT bringt großartige Ergebnisse, ohne deine Ressourcen zu verbrauchen.

Im Vergleich zu größeren Modellen wie GPT-3 oder LLaMA 13B verfügt Cerebras-GPT zwar nicht über das gleiche umfangreiche Training, aber es folgt den Chinchilla-Skalierungsgesetzen, was bedeutet, dass es unglaublich recheneffizient ist. Modelle wie GPT-J und GPT-NeoX sind zwar umfangreicher, aber Cerebras-GPT maximiert die Leistung und hält den Ressourcenverbrauch niedrig. Wenn du Skalierbarkeit und Effizienz brauchst, ist dieses Modell so optimiert, dass du das Beste aus beiden Welten bekommst.

• Parameter: 111M - 2,7B
• Access: https://github.com/Cerebras
• Offene Quelle: Ja

6. Phi-3.5

Dieses Modell hat 3,8 Milliarden Parameter, aber hier ist das, was es einzigartig macht: 128K Token der Kontextlänge. Was soll das bedeuten? Er kann lange Dokumente oder Aufgaben, die mehrere Gesprächsrunden beinhalten, bearbeiten, ohne dass der Kontext verloren geht. Es ist auch mehrsprachig, was es zu einem starken Konkurrenten für Modelle wie Llama 13B und GPT-3.5 macht, aber mit viel geringeren Rechenanforderungen. Dieses Modell eignet sich hervorragend für die Zusammenfassung von Dokumenten, mehrsprachige Aufgaben und logische Schlussfolgerungen.

• Parameter: 3,8 Milliarden
• Zugang: https://huggingface.co/microsoft/phi-2
• Offene Quelle: Ja, nur zu Forschungszwecken.

7. StableLM-zephyr

StableLM-Zephyr ist ein kleines Sprachmodell mit 3 Milliarden Parametern, das sich hervorragend eignet, wenn du Genauigkeit und Geschwindigkeit brauchst. Dieses Modell ermöglicht schnelle Schlussfolgerungen und eignet sich hervorragend für Umgebungen, in denen es auf schnelle Entscheidungen ankommt, wie z.B. Edge-Systeme oder Geräte mit geringen Ressourcen. Wenn du etwas brauchst, das scharf und schnell ist, ist der StableLM-Zephyr eine gute Wahl.

StableLM-Zephyr eignet sich hervorragend für Aufgaben, die logisches Denken und sogar Rollenspiele beinhalten. Er ist zwar leichter und schneller, kann aber komplexere Aufgaben wie das Schreiben oder Programmieren nicht so gut bewältigen wie die größeren Modelle, aber für seine Größe ist er eine großartige Leistung. Wenn Geschwindigkeit und Effizienz deine Prioritäten sind, ist StableLM-Zephyr eine gute Wahl.

• Parameter: 3B
• Access: https://github.com/StabilityAI/stablelm
• Offene Quelle: Ja

8. TinyLlama

Sprechen wir über TinyLlama, ein kompaktes Modell mit 1,1 Milliarden Parametern, das für seine Größe wirklich gut funktioniert. Er ist auf Effizienz ausgelegt und eignet sich perfekt für Geräte, die nicht die hohe Rechenlast größerer Modelle bewältigen können.

Bei realen Aufgaben schneidet TinyLlama sogar besser ab als Modelle wie Pythia-1.4B, vor allem bei vernünftigen Überlegungen. Er hat nicht die rohe Kraft von Modellen wie LLaMA 13B, aber er hat eine gute Balance zwischen Leistung und Ressourceneffizienz. Das macht sie ideal für Szenarien, in denen du starke KI-Fähigkeiten brauchst, ohne das System zu überlasten, besonders auf mobilen und Edge-Geräten.

• Parameter: 1.1B
• Access: https://github.com/tinyLlama
• Offene Quelle: Ja

9. MobileLLaMA

MobileLLaMA ist eine spezielle Version von LLaMA, die speziell für mobile und stromsparende Geräte entwickelt wurde. Mit 1,4 Milliarden Parametern bietet sie dir ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Leistung und Effizienz, besonders auf Geräten mit begrenzten Ressourcen. 

MobileLLaMA ist für Geschwindigkeit und niedrige Latenzzeiten bei KI-Anwendungen für unterwegs optimiert. Mit Versionen wie MobileLLaMA-1.4B und MobileLLaMA-2.7B übertrifft es kleinere Modelle wie TinyLLaMA 1.1B und konkurriert eng mit OpenLLaMA 3B - und das alles bei einer Geschwindigkeit von etwa 40%. Wenn du Echtzeit-KI direkt auf deinem Gerät brauchst, ist MobileLLaMA perfekt. Dieses Modell bringt leistungsstarke KI direkt auf deine mobilen oder Edge-Systeme ohne die Notwendigkeit einer umfangreichen Infrastruktur.

• Parameter: 1.4B
• Access: https://github.com/mobileLLaMA
• Offene Quelle: Ja

10. LaMini-GPT

LaMini-GPT ist ein kompaktes und dennoch leistungsstarkes Modell mit 774 Millionen bis 1,5 Milliarden Parametern, das speziell für mehrsprachige Aufgaben entwickelt wurde. Sie ist besonders stark in ressourcenbeschränkten Umgebungen, d.h. sie kann mehrere Sprachen verarbeiten, ohne viel Rechenleistung zu benötigen, was für Geräte oder Systeme mit begrenzten Ressourcen sehr gut geeignet ist.

Das Interessante an LaMini-GPT ist, dass es durch Wissensdestillation aus größeren Modellen der GPT-Familie entwickelt wurde, wodurch es bei Aufgaben zur Befolgung von Anweisungen wirklich gut abschneidet. Mit über 2,58 Millionen Anweisungs-Antwort-Paaren in seinem Datensatz ist es dafür optimiert, bestimmte Aufgaben und Anweisungen effizienter zu bearbeiten als größere Modelle. Während sie jedoch unglaublich effizient und leichtgewichtig ist, vor allem für fokussierte Aufgaben, eignet sie sich nicht so gut für breitere Anwendungen, die ein tiefes kontextuelles Verständnis oder eine allgemeinere Texterstellung erfordern. Wenn du etwas Schnelles und Effizientes suchst, vor allem in mehrsprachigen Szenarien, ist LaMini-GPT eine gute Wahl.

• Parameter: 774M - 1,5B
• Access: https://github.com/LaMiniGPT
• Offene Quelle: Ja

11. Gemma2

Lass uns jetzt über Gemma2 sprechen. Dieses Modell ist 2 Milliarden Parameter stark und funktioniert sehr gut, wenn du an einen lokalen Einsatz denkst. Es ist leicht und effizient - ideal für Dinge wie Texterstellung oder Übersetzung.

Wenn du es mit Schwergewichten wie OpenAI o1-previewkonzentriert sich Gemma2 auf Echtzeitanwendungen und nicht auf komplexe Schlussfolgerungen. Für Edge Computing ist es die perfekte Alternative zu Modellen wie GPT-3.5 oder Llama 65B, die Ressourcenfresser sind.

Wenn du diesen SLM in die Hand nehmen willst, lies dieses Tutorial über Feinabstimmung der Gemma 2 und ihre Verwendung vor Ort.

• Parameter: 9 Milliarden und 27 Milliarden Versionen
• Access: https://ai.google.dev/gemma
• Offene Quelle: Ja, mit einer freizügigen Lizenz, die die Weiterverbreitung, die Feinabstimmung und die kommerzielle Nutzung erlaubt.

12. MiniCPM

MiniCPM ist ein Modell mit einem soliden Gleichgewicht zwischen Leistung und Ressourceneffizienz, wobei die Parametergrößen von 1 Milliarde bis 4 Milliarden reichen. Er ist so konzipiert, dass er allgemeine Sprachaufgaben leicht bewältigen kann und bietet bei vielen Anwendungen eine zuverlässige Leistung, was ihn zu einer großartigen Allround-Option macht.

MiniCPM ist skalierbar und effizient. Trotz seiner geringen Größe kann er mit viel größeren Modellen wie Mistral-7B und LLaMA 7B mithalten. Es ist besonders für die Sprachverarbeitung in Englisch und Chinesisch optimiert, was es zu einer leistungsstarken, leichtgewichtigen Alternative für Umgebungen mit begrenzten Computerressourcen macht. Wenn du in einer ressourcenbeschränkten Umgebung arbeitest, aber trotzdem eine solide Sprachverarbeitung brauchst, bietet MiniCPM eine hervorragende Lösung.

• Parameter: 1B – 4B
• Access: https://github.com/miniCPM
• Offene Quelle: Ja

13. OpenELM

OpenELM ist ein flexibles und anpassungsfähiges Modell mit einem Parameterbereich von 270 Millionen bis 3 Milliarden. Er wurde für Umgebungen entwickelt, die Multitasking und niedrige Latenzzeiten erfordern. Das ist perfekt für Aufgaben, die Echtzeitleistung auf kleineren Geräten erfordern. 

OpenELM wurde von Apple entwickelt und konzentriert sich auf Energieeffizienz und KI-Anwendungen auf dem Gerät. Es kann sich gut mit Modellen wie MobiLlama und OLMo messen und zeigt deutliche Verbesserungen, wenn es auf bestimmte Aufgaben abgestimmt ist. Mit seiner breiten Palette an Parametergrößen ist OpenELM für kleinere, eingeschränktere Umgebungen optimiert, im Gegensatz zu schwereren Modellen wie GPT-4 oder LLaMA, die mehr Ressourcen benötigen, um eine vergleichbare Leistung zu erbringen. Wenn du etwas Leichtgewichtiges, aber Leistungsfähiges suchst, vor allem für den mobilen oder Edge-Einsatz, dann ist OpenELM genau das Richtige.

• Parameter: 270M – 3B
• Access: https://github.com/OpenELM
• Offene Quelle: Ja

14. DCLM

Schauen wir uns DCLM an, ein Modell mit 1 Milliarde Parametern, das speziell für den gesunden Menschenverstand entwickelt wurde. Er zeigt gute Leistungen bei realen Aufgaben, bei denen es auf Verständnis und logische Schlussfolgerungen ankommt.

DCLM eignet sich gut für Sprachverständnis und logisches Denken, besonders in seiner Version mit 7 Milliarden Parametern. Er konkurriert mit Modellen wie LLaMA 2 (7B) und Mistral 7B und schneidet bei Aufgaben wie logischem Denken und logischer Schlussfolgerung genauso gut ab. Es ist definitiv nicht so leistungsfähig wie größere Modelle wie LLaMA 13B, aber DCLM ist hochgradig für reale Anwendungen optimiert, die Effizienz und weniger Rechenressourcen erfordern. Wenn du also Umgebungen hast, in denen du eine starke Leistung brauchst, ohne die schwere Infrastruktur zu nutzen, ist DCLM eine gute Wahl.

• Parameter: 1B
• Access: https://github.com/DCLM
• Offene Quelle: Ja

15. Fox

Und schließlich das Fox-Modell, ein Modell mit 1,6 Milliarden Parametern, das speziell für Geschwindigkeit und Effizienz entwickelt wurde. Sie ist für mobile Anwendungen optimiert, bei denen eine geringe Latenzzeit entscheidend ist. Fox ist so gebaut, dass er schnelle Antworten liefert, ohne zu viel Rechenleistung zu verbrauchen.

Fox macht sich sehr gut in Umgebungen, in denen du Geschwindigkeit brauchst. Er erledigt Aufgaben mit niedriger Latenz sehr schnell, was für mobile oder Edge-Geräte ideal ist. Bei komplexen Schlussfolgerungen ist Fox nicht so stark, aber er ist perfekt für Situationen, in denen du schnelle, effiziente KI-Reaktionen brauchst und es dir nicht leisten kannst, große Ressourcen zu verwenden. Es ist das Modell der Wahl, wenn die Rechenleistung begrenzt ist, die Geschwindigkeit aber eine Priorität darstellt.

• Parameter: 1.6B
• Access: https://github.com/foxmodel
• Offene Quelle: Ja

Kleine Sprachmodelle im Vergleich

Fassen wir in dieser Tabelle zusammen, was wir behandelt haben:

*Mit Nutzungseinschränkungen

**Nur für Forschungszwecke

Fazit

Und das war's für diesen Artikel, eine kleine Tour durch die Welt der kleinen Sprachmodelle im Jahr 2024. Wir haben gesehen, wie diese Modelle beweisen, dass kleiner nicht gleich schwächer bedeutet - es bedeutet in vielerlei Hinsicht intelligenter.

Erwarte, dass diese SLMs in immer mehr deiner täglichen technischen Erfahrungen integriert werden. Vergiss nicht, es geht um die richtigen Modelle für den Job - und in vielen Fällen kann das richtige Modell einfach nur klein und agil sein.

Um mehr über kleine Sprachmodelle zu erfahren, empfehle ich diese beiden Ressourcen:

• Kleine Sprachmodelle: Ein Leitfaden mit Beispielen
• Wie man Llama 3.2 1B auf einem Android-Handy mit Torchchat ausführt