SLMs vs LLMs: Um guia completo sobre modelos de linguagem pequenos e grandes

Os modelos de linguagem se tornaram essenciais no campo da inteligência artificial, moldando a forma como as máquinas entendem, geram e interagem com a linguagem humana. Nesse cenário, temos duas categorias diferentes: Modelos de linguagem pequenos (SLMs) e modelos de linguagem grandes (LLMs). Ambos têm as mesmas bases das arquiteturas baseadas em transformadores, mas são diferentes em termos de escala, design, filosofia e implantação. 

Os LLMs são enormes e geralmente têm bilhões ou trilhões de parâmetros; pense nos modelos chatGPT ou Claude. Isso permite que eles se adaptem a várias tarefas, desde escrever ensaios até criar códigos. Isso quer dizer que eles também precisam de muito mais infraestrutura, têm um custo operacional alto e causam impacto no meio ambiente.

Os SLMs são bem mais compactos e eficientes, contendo de milhões a alguns bilhões de parâmetros. Eles geralmente se concentram na especialização e eficiência dentro de um determinado domínio, com foco na aplicação prática. Eles são feitos pra coisas como dispositivos móveis ou servidores de ponta e precisam de muito menos poder computacional pra funcionar e podem fazer tarefas específicas de cada área.

Este tutorial traz uma análise completa sobre SLMs versus LLMs. Você vai aprender como eles diferem em arquitetura, desempenho, requisitos de implantação e casos de uso, com insights práticos para orientar aplicações no mundo real.

Entendendo os modelos de linguagem

Antes de mergulhar nas comparações, é importante entender o que são modelos de linguagem e como eles evoluíram.

O que são modelos de linguagem?

Um modelo de linguagem é um sistema de IA treinado com um monte de textos para fazer o “processamento de linguagem natural”. Na verdade, esses modelos de linguagem são treinados para pegar a linguagem humana e processá-la para dar respostas parecidas com as humanas. 

Um dos casos de uso mais comuns são os chatbots, como o chatGPT. Basicamente, ele calcula a probabilidade de uma sequência de palavras, permitindo tarefas como geração de texto, resumo, tradução e IA conversacional.

Os LLMs geralmente têm bilhões (ou trilhões) de parâmetros. Isso permite uma aplicação muito mais ampla para LLMs, desde a geração de trechos de código até a resposta a perguntas de conhecimento geral. Por outro lado, os SLMs são criados com bem menos parâmetros (de milhões a bilhões) e geralmente são feitos para áreas superespecializadas. Você pode vê-los em aparelhos médicos ou celulares.

O surgimento dos SLMs mostra que tá cada vez mais gente querendo modelos que não só sejam potentes, mas também leves e eficientes em termos de recursos. A gente tá vendo eles crescerem em aplicações de ponta, onde aparelhos pequenos (como o seu celular) podem rodar modelos localmente.

Contexto histórico e evolução

Os modelos linguísticos mudaram bastante ao longo da história. Nos anos 1940 e 1950, surgiram modelos baseados em regras, criados a partir dos princípios estabelecidos por Turing. Nos anos 90, rolou uma mudança quando os pesquisadores começaram a usar modelos estatísticos pra prever a probabilidade das palavras. Logo depois, surgiram as redes neurais, onde, na última década, o conceito de transformadores fez a complexidade computacional dos modelos de linguagem dar um salto enorme.

LLMs como GPT-3 e GPT-4 mostraram um desempenho geral incrível, mas também trouxeram alguns desafios: custos de treinamento enormes, demanda de energia e complexidade de implantação.

Em resposta, a indústria começou a explorar SLMs como Phi-3, LLaMA-3 8B e Mistral 7B. Esses modelos equilibram desempenho e eficiência. Eles representam uma mudança em direção à especialização, responsabilidade ambiental e praticidade no mundo real.

Fundamentos arquitetônicos e princípios de design

As filosofias de design dos LLMs e SLMs são bem diferentes, embora ambos tenham a arquitetura do transformador como base.

Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs)

Os LLMs usam um monte de parâmetros (muitas vezes na casa dos bilhões ou trilhões) com arquiteturas complexas e dados de treinamento em grande escala para maximizar a generalização. Eles são ótimos em raciocínio aberto, resolução de problemas complexos e representação ampla de conhecimento.

Mas eles têm uns requisitos de infraestrutura bem exigentes: GPUs de alto desempenho, clusters de treinamento distribuídos e pipelines de implantação em escala de nuvem. O tamanho deles geralmente faz com que só possam ser usados em implantações centralizadas, o que limita o uso em ambientes com recursos limitados. Pra saber mais sobre os detalhes da infraestrutura do LLM, recomendo muito este guia sobre LLMs.

Modelos de Linguagem Pequenos (SLMs)

Os SLMs, por outro lado, são feitos especialmente para serem eficientes e especializados. Eles geralmente têm dezenas ou centenas de milhões de parâmetros e usam técnicas avançadas, como destilação de conhecimento e compressão de modelos para reduzir o tamanho.

A destilação de conhecimento pega um modelo maior e treina um modelo menor para imitar o modelo maior. De certa forma, estamos transferindo o que o modelo maior aprendeu durante seu treinamento e passando isso diretamente para o modelo menor. 

Uma técnica de compressão de modelos é a quantização. Por exemplo, um modelo maior pode guardar valores numéricos como 32 bits, mas no nosso modelo menor, podemos optar por usar números de 8 bits, que ainda vão manter uma precisão numérica razoável, ao mesmo tempo que diminuem bastante o tamanho do modelo e o tempo de execução.

Isso torna os SLMs leves, mais rápidos e adequados para inferência no dispositivo. Eles podem funcionar com menos atrasos e mais garantias de privacidade, o que os torna perfeitos para apps móveis, computação de ponta e aplicativos empresariais específicos de cada área. Para saber mais sobre SLMs, dá uma olhada nessa introdução aos SLMs.

Técnicas para transformar LLMs em SLMs

Resumindo, temos algumas maneiras de reduzir LLMs para SLMs:

• Poda de: Tirando neurônios ou camadas que não servem mais.
• Quantização: Reduzindo a precisão numérica (por exemplo, de 32 bits para 8 bits).
• Destilação de conhecimento: Treinar um modelo “aluno” menor usando as previsões de um modelo “professor” maior.

Esses métodos diminuem o tamanho e os recursos necessários, mas mantêm boa parte do desempenho do modelo maior.

Comparação de desempenho entre LLMs e SLMs

Embora as duas categorias sejam valiosas, precisamos analisar seus pontos fortes para decidir quais modelos são mais adequados para o nosso caso de uso.

Análise comparativa de desempenho

Os LLMs são ótimos em raciocínio geral e tarefas abertas, sempre ficando bem colocados em benchmarks como o MMLU (Massive Multitask Language Understanding).

Isso geralmente acontece porque os LLMs são treinados com um conjunto de textos bem maior, o que dá a eles mais informações. Eles também costumam usar janelas de contexto mais longas, o que permite absorver mais informações antes de responder e melhorar a flexibilidade.

Os SLMs não têm um desempenho tão bom no benchmark MMLU por causa da janela de contexto menor e do treinamento especializado. Isso, no entanto, faz com que sejam muito mais rápidos e tenham um custo de operação mais baixo. Podemos pensar em avaliar o SLMS com métodos parecidos com a avaliação do LLM. avaliação do LLM, como verificar se há viés, precisão e qualidade do conteúdo.

Especialização e eficiência

Os SLMs são ótimos em situações em que o conhecimento especializado e a rapidez de resposta são mais importantes do que um conhecimento geral. Fazer uma pergunta específica sobre um domínio específico para um SLM que foi treinado para esse domínio vai dar uma resposta muito melhor do que um LLM, que pode responder apenas de forma genérica. 

Por exemplo, um SLM específico para a área da saúde pode superar um LLM geral no diagnóstico com base em textos médicos estruturados.

Por causa da eficiência deles, os SLMs também são ótimos para aplicações em tempo real, tipo chatbots de suporte ao cliente ou assistentes de IA integrados. Embora os LLMs sejam poderosos, seu tempo de processamento e resposta mais longo os torna menos eficazes em um ambiente em tempo real.

Limitações dos SLMs

Os SLMs podem não se sair tão bem em raciocínios complexos, tarefas criativas abertas ou lidar com perguntas inesperadas. Por causa do alcance limitado deles, é mais provável que a gente veja respostas meio tendenciosas em relação ao domínio especializado deles ou um grande risco de alucinação, já que as informações podem estar incompletas fora do domínio específico deles. A gente deve evitar usá-los em situações que exigem generalizações amplas ou raciocínios profundos em áreas diferentes.

SLMs vs LLMs: Requisitos de recursos e considerações econômicas

Cada tipo de modelo tem seus próprios requisitos de recursos e considerações econômicas.

Custos de infraestrutura e operacionais

Treinar um LLM precisa de um monte de clusters de GPU e TPU , semanas de treinamento e um consumo enorme de energia.

Por exemplo, as estimativas apontam que o consumo de energia para o treinamento do GPT-4 é de cerca de 50 GWh. 

A implantação também precisa de uma infraestrutura especial, que pode ser muito cara para organizações menores. Mas, usar os LLMs que já existem é bem mais fácil e dá pra colocar em várias ferramentas.

Os SLMs, por outro lado, são econômicos. Eles podem ser treinados em clusters menores e implantados em hardware comum. A pegada ambiental também é menor, o que combina com as metas de sustentabilidade.

Estratégias de implantação

Os SLMs são bem flexíveis: podem funcionar no local, no dispositivo ou na periferia. Isso quer dizer que eles podem ser usados em praticamente qualquer ambiente técnico que precise deles. Já os LLMs, por causa do tamanho, geralmente precisam de APIs baseadas na nuvem. 

Essas APIs permitem que os usuários se conectem ao centro de dados do LLM e obtenham respostas às solicitações. Tem alguns casos em que você pode querer implantar LLMs localmente, mas isso muitas vezes se transforma em um desafio de escalabilidade e custo.

Uma tendência que tá crescendo é a implantação híbrida, onde os LLMs cuidam das tarefas gerais na nuvem, enquanto os SLMs gerenciam as tarefas especializadas ou sensíveis à latência localmente. Isso pode facilitar a escalabilidade dos LLMs por causa da arquitetura baseada em nuvem, enquanto os SLMs são limitados pelos dispositivos para os quais são lançados e podem não ser tão fáceis de escalar. Lembre-se disso, pois ajustes nos SLMs continuam a surgir. 

Metodologias de treinamento e técnicas de otimização

Vamos ver algumas maneiras de treinar LLMs e SLMs de forma eficiente.

Abordagens de treinamento

Os LLMs dependem de pré-treinamento com conjuntos de dados enormes, seguido de ajustes finos. Os SLMs são treinados usando técnicas de destilação. Podemos treinar SLMs de um jeito parecido com o ajuste fino dos nossos LLMs para uma tarefa ou domínio específico. 

Usando ajuste fino eficiente em termos de parâmetros (PEFT) e adaptação de baixa classificação (LoRA), podemos melhorar o desempenho tanto de LLMs quanto de SLMs para tarefas específicas.

O PEFT “congela” a maioria dos parâmetros que fazem parte de um modelo já existente e adiciona alguns parâmetros que podem ser treinados. Esses parâmetros treináveis recebem novos dados, informações de treinamento e permitem que o modelo aprenda novas informações sem precisar reconstruir o modelo inteiro.

O LoRA faz algo parecido, mas usa o que chamam de “matriz de baixa classificação”, que depois é adicionada ao modelo. Essas matrizes são pesos que depois são ajustados aos dados de treinamento. Esses novos pesos são adicionados aos pesos já existentes, o que agora vai mudar o resultado do modelo, levando a um resultado mais preciso. 

Como em qualquer tipo de modelo, queremos garantir o monitoramento contínuo do desempenho do LLM/SLM e ficar de olho em quaisquer mudanças que possam ocorrer. 

Os LLMs são bem grandes e geralmente estão a salvo desse tipo de problema por causa da sua generalização, mas os SLMs, por serem mais direcionados, podem precisar de um monitoramento mais específico e de um novo treinamento para se adaptarem às mudanças nos dados.

Se você estiver interessado nos detalhes, recomendo conferir este curso sobre desenvolvimento de grandes modelos de linguagem.

Seleção e otimização do conjunto de dados

Tanto para LLMs quanto para SLMs, a qualidade do conjunto de dados é mais importante do que a quantidade. Os SLMs, em especial, se dão bem com conjuntos de dados específicos de cada área, super bem organizados. Técnicas de otimização como poda e quantização aumentam ainda mais a eficiência. Se você alimentar seu modelo com dados ruins, vai ter resultados ruins.

A privacidade e a segurança dos dados também são super importantes. Se estiver treinando um modelo para fins internos, você pode optar por usar dados diferentes daqueles voltados para o público externo. Também precisamos tomar cuidado pra não colocar informações pessoais nos nossos modelos, porque pessoas mal-intencionadas podem tentar tirar essas informações deles.

Aplicações e casos de uso no mundo real

Aqui, vamos falar sobre algumas aplicações reais de LLMs e SLMs, além de compartilhar alguns estudios de caso que mostram implementações bem-sucedidas.

Aplicações específicas do setor

Quase todos os setores têm alguma utilidade para LLMs nas operações comerciais. Aqui estão alguns exemplos:

• Saúde: Os LLMs podem ajudar na pesquisa, permitindo que os pesquisadores façam perguntas em linguagem natural sobre conjuntos de dados enormes, enquanto os SLMs dão suporte a ferramentas de diagnóstico que preservam a privacidade dos pacientes.
• Finanças: Os LLMs podem fazer análises de risco e fraude em grande escala, enquanto os SLMs oferecem chatbots focados em conformidade e respondem a perguntas específicas sobre finanças.
• Atendimento ao cliente: Os LLMs podem analisar o feedback dos clientes, oferecer vendas adicionais e analisar dados de pesquisas. Os SLMs oferecem bots com baixa latência e treinados para o domínio, que podem ajudar com perguntas sobre produtos ou logística.
• Software empresarial: Os LLMs podem ajudar a simplificar as necessidades dos desenvolvedores, oferecendo um chat interno que permite que eles façam perguntas específicas sobre código ou dados proprietários. Os SLMs podem ser integrados aos fluxos de trabalho para ajudar a simplificar as questões relacionadas a RH.

Estudos de caso

Vamos ver como empresas como Uber, Picnic e Nvidia estão usando diferentes modelos de linguagem para casos de uso específicos.

A Uber começou a usar LLMs para criar um modelo GenAI que ajuda na revisão de código. Em vez de esperar dias ou semanas para que um humano finalmente revisasse um código enviado, o LLM deles conseguiu analisar e dar um feedback imediato sobre o código, enquanto um humano só precisava revisar um resumo. 

Eles perceberam um grande aumento na produtividade e descobriram que o ponto principal é que melhorar a precisão é mais importante do que o volume, que o feedback interno e as diretrizes são importantes e que lançar a ferramenta aos poucos para adoção ajuda a melhorar o sentimento.

A NVIDIA recentemente aumentou a popularidade dos SLMs ao discutir seu uso em IA agênica. Eles argumentaram que os LLMs são o oposto do objetivo de desenvolver uma IA mais pequena, enxuta e rápida. Eles mostram que os SLMs conseguem o mesmo nível de desempenho que os LLMs em casos específicos, mas com muito mais eficiência.

Impacto ambiental e sustentabilidade

Como falamos antes, LLMs e SLMs têm impactos diferentes impactos no meio ambiente e a sustentabilidade.

Pegada de carbono e consumo de energia

Os LLMs precisam de um treinamento que consome muita energia e pode soltar centenas de toneladas de CO₂. Os SLMs, por outro lado, gastam bem menos energia, o que os torna mais sustentáveis. 

Por exemplo, treinar o GPT-4 levou cerca de 50 gigawatts-hora, enquanto um SLM, que é bem menor, leva só uma fração disso. Depois de implementados, os SLMs consomem menos energia por uso do que os LLMs, pois utilizam muito menos parâmetros.

Estratégias para diminuir o impacto

Os SLMs são ótimos em ambientes onde atualizações mais frequentes são essenciais, mas podem não funcionar tão bem em problemas de grande escala. Usar LLM para problemas maiores que exigem mais complexidade computacional conforme necessário é muito melhor do que usá-los para todas as tarefas. As tendências regulatórias incentivam cada vez mais a adoção de IA mais ecológica. 

As organizações podem priorizar SLMs para tarefas rotineiras, adotar métodos de treinamento eficientes e explorar centros de dados movidos a energia renovável para focar na sustentabilidade, mantendo sua vantagem técnica em um ambiente movido a IA.

Estruturas de benchmarking e avaliação

Embora fosse ótimo pegar modelos de linguagem prontos e esperar um ótimo desempenho, sempre temos que verificar! 

Avaliação de desempenho

Os modelos LLM têm referências como MMLU, HELM e BIG-Bench, que avaliam o raciocínio e a precisão para fins gerais. 

Para SLMs, a avaliação geralmente se concentra na latência, especialização de domínio e eficiência de recursos. Como os SLMs costumam ser específicos para cada domínio, a organização provavelmente vai ter que criar seus próprios benchmarks de referência. Algumas métricas importantes para ambos são:

• Comprimento do contexto: O modelo está absorvendo a quantidade certa de informação para gerar uma resposta adequada?
• Precisão: Para um SLM, isso é super importante, e precisamos garantir que o modelo seja bem preciso dentro do seu domínio específico. Os LLMs podem não ser tão precisos em um domínio específico, mas devem manter o mesmo nível de precisão em vários domínios.
• Latência: Os SLMs devem ter uma latência baixa, dependendo do caso de uso. Muitas vezes, esperamos respostas quase instantâneas. Os LLMs geralmente demoram mais pra responder, dependendo de como a pergunta e a resposta são complicadas.
• Rendimento: Veja com que rapidez seu modelo consegue gerar uma resposta (por exemplo, tokens por segundo). Tanto os SLMs quanto os LLMs devem ser capazes de gerar um rendimento razoável para que os usuários não fiquem esperando muito tempo entre as palavras.

Referências de adaptação e eficiência

Os novos benchmarks agora medem a velocidade de ajuste fino, a adaptabilidade do domínio e o desempenho da inferência em tempo real. Os modelos maiores vão ter dificuldade com o ajuste fino da velocidade e a inferência em tempo real, mas vão se destacar na adaptabilidade do domínio. 

Os SLMs serão mais rápidos para ajustar e oferecerão uma melhor inferência em tempo real, mas com perda de adaptabilidade. 

Ao avaliar os modelos, pense na quantidade de recursos que cada um usa e na precisão relativa deles. Vale a pena ter um modelo que é 1% mais preciso, mas pode usar 10 vezes mais energia? 

Tabela comparativa entre LLM e SLM 

Na tabela abaixo, você pode ver um resumo dos grandes modelos de linguagem comparados aos pequenos modelos de linguagem com base em tudo o que abordamos: 

Seleção do modelo: Estruturas de decisão e melhores práticas

Escolher entre um LLM e um SLM é preciso equilibrar os objetivos de negócios, as limitações técnicas e os requisitos de conformidade. 

Os LLMs são mais adaptáveis e poderosos por causa das janelas de contexto maiores e do conhecimento mais amplo, mas precisam de mais infraestrutura técnica e têm um custo inicial maior. Eles também são mais difíceis de escalar, a menos que se use um ecossistema baseado em nuvem, e a privacidade dos dados é uma preocupação maior devido à quantidade de dados de treinamento necessários.

Os SLMs são menos adaptáveis, mas mais fáceis de implementar e operar com mais eficiência. Os SLMs também costumam ser mais seguros, pois funcionam em dispositivos de ponta localmente, o que significa que não precisam enviar informações confidenciais pela Internet, o que é ideal para setores como o financeiro e o de saúde, que têm regulamentos rígidos de conformidade e privacidade.

Aqui está uma lista de verificação para decidir entre LLMs e SLMs:

Se você está curioso sobre modelos específicos, dê uma olhada nesta lista dos principais LLMS de código aberto e os SLMs mais comuns.

Direções futuras e tecnologias emergentes

Embora os SLMs sejam relativamente novos em comparação com os LLMs, vejo muito potencial na sua adoção no futuro.

Inovações e tendências

As arquiteturas híbridas que juntam LLMs e SLMs estão dando às empresas um novo nível de flexibilidade. Ter modelos multimodais como o Phi-4 que juntam visão e linguagem num único modelo poderoso abre novas possibilidades.

Com os avanços na computação de ponta, podemos ver SLMs mais complexos sendo desenvolvidos e assumindo tarefas cada vez mais desafiadoras. A computação neuromórfica e quântica, embora pareçam distantes, podem quebrar algumas das barreiras computacionais que estamos vendo nos modelos de linguagem, mesmo com seu tamanho enorme.

No geral, precisamos continuar a crescer e desenvolver a IA de forma responsável. Cada vez mais, a gente vê a adoção da IA em vários setores pra ajudar a aumentar a produção e a eficiência. Ao adotar modelos menores e mais econômicos, como os SLMs, podemos ver práticas de sustentabilidade melhores sem perder o desempenho.

Consequências a longo prazo

O futuro da IA provavelmente vai ser bem variado: modelos grandes com um monte de recursos, enquanto os modelos pequenos vão trazer eficiência e conhecimento específico. As empresas vão cada vez mais usar SLMs como soluções especializadas para seus casos específicos.

Conclusão

Modelos de linguagem pequenos e grandes têm seus pontos fortes e limitações. Os LLMs são os melhores em raciocínio geral e criatividade, enquanto os SLMs são ótimos em eficiência, especialização e custo-benefício.

No fim das contas, a escolha certa depende do seu caso de uso, dos recursos e das prioridades do seu negócio. À medida que a IA evolui, combinar as duas abordagens vai permitir que as organizações aproveitem ao máximo os benefícios e, ao mesmo tempo, minimizem os custos e o impacto ambiental. Para saber mais sobre LLMs e modelos de linguagem em geral, confira os seguintes recursos:

• Curso de Conceitos de LLM
• Conceitos LLMOps
• Perguntas da entrevista para o LLM
• Projetos LLM