Los SLMs son versiones más compactas de los LLMs, con menos parámetros y diseños más simples. A diferencia de los LLMs, que pueden contener billones de parámetros, los SLMs se enfocan en la eficiencia y la accesibilidad. Aquí están algunas de sus ventajas:
- Tamaño y complejidad del modelo:
- Los SLMs son más pequeños en términos de parámetros. Por ejemplo, mientras que un LLM como ChatGPT (GPT-4) puede contener 1.76 billones de parámetros, un SLM de código abierto como Mistral 7B tiene solo 7 mil millones de parámetros.
- La menor complejidad del modelo hace que los SLMs sean más fáciles de entender y depurar.
- Eficiencia en recursos:
- Entrenar un LLM es un proceso intensivo en recursos y requiere unidades de procesamiento gráfico (GPU) en la nube a gran escala.
- En cambio, los SLMs pueden ejecutarse en máquinas locales y generar datos en un tiempo aceptable. Esto es especialmente útil en entornos con recursos limitados.
- Menor sesgo:
- Los LLMs tienden a tener sesgos inherentes debido a los datos con los que se entrenan.
- Los SLMs, al ser más pequeños y entrenados en dominios específicos, pueden mitigar algunos de estos sesgos.
- Implementación rápida:
- Los SLMs requieren menos datos y tiempo de entrenamiento. Pueden estar listos en minutos u horas, en contraste con el tiempo necesario para los LLMs.
- Esto facilita su implementación en dispositivos más pequeños o en entornos locales.
Tendencia en Auge
Los SLMs están ganando popularidad debido a su practicidad y versatilidad. Son ideales para aplicaciones específicas, como chatbots, asistentes virtuales y sistemas de recomendación. Además, su menor tamaño y requisitos de recursos los hacen más accesibles para una amplia gama de usuarios.
En resumen, aunque los LLMs ofrecen capacidades avanzadas y sobresalen en tareas complejas, los SLMs proporcionan una solución más eficiente y accesible. Xira cuenta con SLM’s dedicados en ser expertos en cobranza, ventas y servicio al cliente, Agenda una cita para conocerlos.
