1. Konzeptdefinition
- Large Language Model (LLM): Die Parameterskala liegt in der Regel zwischen Milliarden und Hunderten von Milliarden. Es wurde mit umfangreichen und vielfältigen Daten trainiert und verfügt über leistungsstarke Funktionen zum Sprachverständnis und zur Sprachgenerierung, die für komplexe Aufgaben und allgemeine Szenarien geeignet sind.
- Kleines Sprachmodell (SLM): Die Parameter reichen von einigen Millionen bis zu Milliarden und konzentrieren sich auf bestimmte Aufgaben oder Domänen, und lokalisiertes Training und Bereitstellung sind effizienter.
2. Hauptunterschiede
- Modellskala und Trainingsdaten
- < li class="ql-indent-1"> LLM: Die Trainingsdaten sind riesig und es gibt viele Parameter (Milliarden bis Billionen).
- SLM: Begrenzter Datensatz, wenige Parameter, oft auf bestimmte Aufgabenbereiche trainiert.
- Funktionen und anwendbare Szenarien
- LLM: Hervorragende Leistung bei der Dialoggenerierung, dem domänenübergreifenden Verständnis und der Argumentation für komplexe Inhalte.
- SLM: Effizienter und genauer bei der Bearbeitung von strukturierten Aufgaben, Fachtexten oder Echtzeitanwendungen.
- Ressourcenverbrauch und Bereitstellungseffizienz
- LLM: Training und Inferenz erfordern Server mit hoher Rechenleistung und GPU-Unterstützung, was hohe Kosten und Latenzzeiten mit sich bringt.
- SLM: Es kann schnell bereitgestellt und auf gewöhnlichen Servern oder Geräten (wie Mobiltelefonen und eingebetteten Geräten) ausgeführt werden.
- Kosteneffizienz und Anpassbarkeit<
- li class="ql-indent-1"> LLM: Leistungsstark, aber hohe Schulungskosten und schwer anzupassen.
- SLM: Niedrige Schulungs- und Betriebskosten, geeignet für schnell anpassbare und privatisierte Anwendungen.
3. Anwendungstrends
- Viele Unternehmen setzen SLM für interne Aufgaben wie die Analyse von Rechtsdokumenten, den Kundenservice, die Erstellung von Finanzberichten und mehr ein, da es effizienter und kontrollierbarer ist und den Datenschutz gewährleistet.
- LLMs spielen weiterhin ihre Vorteile bei der kreativen Erstellung von Inhalten, dem mehrstufigen Dialogdenken und multimodalen Aufgaben aus.
- Immer mehr Systeme tendieren zu hybriden Architekturen und nutzen LLMs in Verbindung mit SLMs, um eine präzise und effiziente Zusammenarbeit zu erreichen.
4. Zusammenfassung
- Der Vorteil von großen Modellen (LLMs) liegt in ihrer Vielseitigkeit und Ausdruckskraft, die für komplexe und offene Aufgaben geeignet sind;
- Die Vorteile kleiner Modelle (SLMs) sind Effizienz, Kosten und Steuerbarkeit und sind für bestimmte Aufgaben genauer.
- Die Kombination der beiden kann ein Gleichgewicht zwischen Kosten und Leistung herstellen, was derzeit die empfohlene KI-Architekturstrategie in der Branche ist.
