No universo dos modelos de linguagem, os Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs) emergem como uma alternativa inovadora aos modelos de linguagem grandes (LLMs).
Com uma arquitetura simplificada que utiliza menos parâmetros, os SLMs conseguem realizar tarefas de processamento de linguagem natural para casos de uso mais específicos com eficiência elevada e menor consumo de poder computacional.
Neste artigo vamos nos debruçar sobre o que são Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs), suas principais características, peculiaridades e como identificar as situações em que seu uso é o mais indicado.
O que são Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs)?
Como o nome já diz, os Pequenos Modelos de Linguagem (Small Language Models – SLMs), também chamados de modelos leves (ou lightweight em inglês), são modelos de aprendizado menores comparados aos Large Language Models (LLMs).
Enquanto LLMs podem conter bilhões ou até trilhões de parâmetros, os SLMs funcionam com um número bem menor de parâmetros, geralmente na casa dos milhões ou até milhares.
Essa característica de compactação faz com que os SLMs sejam mais acessíveis em termos de recursos computacionais, permitindo que sejam treinados e executados em hardwares mais modestos.
Além disso, quando treinados com conjuntos de dados reduzidos e específicos para um determinado caso de uso, os Pequenos Modelos de Linguagem podem apresentar precisão e desempenho comparáveis aos dos Large Language Models.
Exemplos de Pequenos Modelos de Linguagem
Nos últimos anos, um número crescente de players – de Big Techs a startups – passou a oferecer opções de Pequenos Modelos de Linguagem. E esse número não para de crescer.
A seguir, vamos conhecer os Pequenos Modelos de Linguagem mais populares atualmente:
- Dentro da família do modelo de linguagem Llama da Meta há alguns LLMs e outros modelos menores que podem ser considerados SLMs.
- Phi da Microsoft.
- Dentro da família do modelo de linguagem Qwen da Alibaba Cloud há alguns LLMs e outros modelos menores que podem ser considerados SLMs.
- Mistral Nemo criado por Mistral AI e NVIDIA.
- DistilBERT, MobileBERT e FastBERT criados pelo Google.
Além disso, no HuugingFace é possível encontrar várias opções de Pequenos Modelos de Linguagem e o melhor, já com feedback da comunidade.
Uma característica interessante é que a grande maioria dos Pequenos Modelos de Linguagem são modelos open source.
Como funcionam os SLMs?
A seguir vamos conhecer as três principais características dos Pequenos Modelos de Linguagem:
1 – Arquitetura
Modelos de linguagem menores são desenvolvidos utilizando versões simplificadas das redes neurais e significativamente menos parâmetros do que grandes modelos de linguagem (LLMs).
Essa arquitetura reduzida permite que os SLMs executem tarefas de processamento de linguagem natural de domínio específico utilizando muito menos poder computacional e muitas vezes obtendo resultados mais assertivos do que LLMs.
2 – Previsão da próxima palavra
Assim como os LLMs, os SLMs operam prevendo qual será a próxima palavra em uma sequência de texto. Eles utilizam os padrões do texto nos quais foram treinados para fazer essas previsões. Embora seja um conceito simples, ele é extremamente eficaz e está no coração de todos os modelos de linguagem.
3 – Arquitetura Transformer
A arquitetura Transformer é essencial para a forma como os Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) e Pequenos (SLMs) compreendem e geram linguagem. Podemos pensar nos Transformers como a “mente” por trás dos modelos de linguagem. Eles utilizam a técnica de auto-atenção para identificar quais palavras em uma frase são mais relevantes entre si.
Essa abordagem inovadora não só facilita a geração de texto mais coerente, mas também eleva a capacidade dos modelos de oferecer respostas precisas e contextualizadas.
5 benefícios dos Pequenos Modelos de Linguagem
Os Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs) apresentam uma série de benefícios que os tornam ideais para uma variedade de situações e contextos.
A seguir, vamos conhecer os o cinco principais vantagens ao adotar Pequenos Modelos de Linguagem:
1 – Acessibilidade e custos reduzidos
Os SLMs são acessíveis para equipes com orçamentos limitados, permitindo que desenvolvedores e pesquisadores explorem modelos de linguagem sem necessidade de infraestrutura robusta ou investimentos em equipamentos especializados. Isso resulta em custos reduzidos para desenvolvimento e operação, tornando-se uma escolha econômica para muitas organizações.
2 – Personalização e flexibilidade
Devido ao seu tamanho compacto, os SLMs são facilmente ajustáveis e adaptáveis a tarefas de nicho e domínios especializados, como suporte ao cliente, saúde e educação. Essa flexibilidade permite que eles sejam moldados para atender a necessidades específicas de maneira eficiente.
3 – Inferência rápida e baixa latência
Com menos parâmetros para processar, os SLMs oferecem tempos de resposta rápidos, essenciais para aplicativos em tempo real, como chatbots e assistentes virtuais. A baixa latência é crucial em ambientes onde decisões rápidas são necessárias, garantindo uma experiência de usuário fluida.
4 – Maior controle de privacidade e segurança
Os SLMs podem ser implementados em ambientes de computação em nuvem privados ou no local, proporcionando maior proteção de dados e facilitando o gerenciamento de ameaças de segurança da informação. Isso é especialmente valioso em setores como finanças e saúde, onde a segurança é uma prioridade.
5 – Sustentabilidade ambiental
Por exigirem menos recursos computacionais, os SLMs consomem menos energia, o que por si só já é uma prática mais sustentáveis e que contribui para a redução da pegada de carbono das empresas.
Quais as limitações dos Pequenos Modelos de Linguagem?
Os SLMs são desenvolvidos para oferecer eficiência e leveza, mas enfrentam limitações em determinadas áreas, especialmente em aplicações que exigem processamento de linguagem avançado.
Capacidade limitada de compreensão de linguagem complexa
Diferente dos LLMs, que possuem uma biblioteca abrangente de informações, os SLMs trabalham com um escopo mais restrito. Isso pode impactar negativamente sua capacidade de entender nuances, sutilezas contextuais e relacionamentos complexos na linguagem, levando a interpretações simplificadas do texto.
Dificuldade em tarefas complexas
Devido ao poder de processamento e aos conjuntos de dados de treinamento reduzidos, os SLMs podem ter dificuldade em manter a precisão em cenários complexos de resolução de problemas.
Isso pode resultar em maior taxa de erros e desempenho insatisfatório em aplicações que exigem alta precisão, como diagnósticos médicos ou pesquisa científica.
Generalização reduzida
Devido à sua estrutura mais compacta, os pequenos modelos de linguagem têm uma capacidade limitada para generalizar em diferentes contextos ou domínios, o que pode restringir sua versatilidade. Em outras palavras, em interações que exigem respostas mais detalhadas ou criativas, os SLMs podem produzir resultados mais simplificados
Viéses e riscos associados à IA
Os SLMs podem herdar vieses de modelos maiores, influenciando a qualidade de suas produções. Por isso, é crucial validar os resultados dos SLMs para assegurar que as informações geradas estão corretas.
Empresas que consideram integrar SLMs em seus fluxos de trabalho devem estar atentas a esses riscos e adotar estratégias de mitigação, como em qualquer solução que envolva Gen AI.
LLMs vs SLMs
A escolha entre LLM ou SLM é uma decisão estratégica que pode impactar diretamente os resultados do seu projeto ou negócio. Cada abordagem tem suas vantagens e é mais adequada para diferentes contextos.
A seguir, temos um quadro comparativo para te ajudar de decidir qual o modelo de linguagem usar:
| LLMs | SLMs | |
| Complexidade da tarefa | Ideal para tarefas complexas, sofisticadas ou generalistas. | Melhor para tarefas mais específicas e simples. |
| Uso de recursos | Necessitam de poder computacional e memória significativos, o que demanda hardware e GPUs especializados, elevando os custos operacionais. | Mais econômico em relação a recursos, podendo rodar até em smartphones. |
| Volume de dados | Projetos que possuem grandes volumes de dados vão necessitar do alto volume de parâmetros de LLMs. | Projetos mais específicos (como soluções para um determinado caso de uso ou indústria) são mais indicados para SLMs, assim garantimos a precisão das respostas. |
| Segurança e privacidade | Um risco em potencial dos LLMs é a exposição de dados confidenciais, seja por meio de APIs ou mesmo pessoas usuárias usando esses dados em técnicas de fine-tuning. | Já SLMs podem apresentar um risco menor de vazamento de dados porque oferecem um grau maior de controle. |
Escolhendo o modelo correto
Podemos resumir da seguinte maneira:
SLMs são a melhor opção para tarefas específicas, econômicas e ambientais, onde a privacidade é uma prioridade.
Já os LLMs são ideais para aplicações que requerem processamento intensivo e capacidade de lidar com uma ampla gama de tópicos.
A verdade é que muitas vezes, uma mesma organização vai ter necessidades diferentes em relação ao uso de Generative AI. Por isso, uma abordagem híbrida pode ser a ideal. Integrando LLMs e SLMs diversas, combinando os diferentes modelos de linguagem de forma inteligente e orquestrada.
Principais aplicações dos Pequenos Modelos de Linguagem
A flexibilidade dos Pequenos Modelos de Linguagem é crucial em setores onde a linguagem e os dados são altamente específicos. Com a capacidade de se ajustar a tarefas e terminologias próprias, os SLMs oferecem resultados eficazes e alinhados às necessidades únicas de cada negócio.
Na área da saúde, eles auxiliam no diagnóstico de doenças e na análise de prontuários médicos, promovendo uma abordagem mais precisa e personalizada.
No setor educacional, os SLMs possibilitam a personalização do aprendizado, fornecendo feedback individualizado a estudantes, tornando assim o ensino mais dinâmico e eficaz.
No atendimento ao cliente, a utilização de SLMs em chatbots e assistentes virtuais resulta em interações mais naturais e eficientes, melhorando a experiência da pessoa usuária.
Já na indústria, eles otimizam processos de produção e realizam análises preditivas, prevenindo falhas em equipamentos de maneira proativa.
Principais casos de uso
Respostas a perguntas: Esses modelos podem fornecer respostas detalhadas e informativas para perguntas, tornando-os úteis em sistemas de suporte ao cliente e assistentes virtuais.
Resumo de textos: SLMs podem condensar textos longos em resumos claros e informativos, facilitando a análise de grandes volumes de informação em tempo reduzido.
Chatbots: Pela sua capacidade de interagir de forma natural e envolvente, os SLMs são amplamente utilizados em chatbots e assistentes virtuais, melhorando a experiência do usuário em diversas plataformas.
Técnicas de compressão de modelos
Os Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs) são desenvolvidos com técnicas avançadas para serem mais compactos, rápidos e eficientes sem sacrificar significativamente a precisão.
Essas técnicas são fundamentais para criar soluções de IA que oferecem uma combinação de desempenho superior e eficiência, alinhadas às necessidades específicas de cada caso de uso.
A seguir, exploramos as principais abordagens usadas para alcançar isso:
Destilação de conhecimento
A destilação de conhecimento é um método onde um modelo maior, conhecido como “professor”, transmite seu aprendizado a um modelo menor, o “aluno”. Este processo permite que o modelo menor retenha a precisão do maior, mas com um tamanho e necessidade computacional muito menores. Essa abordagem apoia que modelos menores mantenham o desempenho robusto em tarefas específicas.
Poda
A poda é semelhante a aparar o que não é necessário. Durante este processo, parâmetros ou neurônios que contribuem pouco para o desempenho geral são removidos. Isso ajuda a tornar o modelo mais leve sem comprometer sua precisão. No entanto, é importante podar com cuidado para não comprometer o desempenho do modelo.
Quantização
A quantização reduz a precisão dos dados, utilizando menos bits para armazenar números. Por exemplo, converter números de 32 bits para 8 bits. Esta técnica diminui o espaço ocupado e aumenta a velocidade de execução do modelo, sendo essencial para dispositivos com recursos limitados, como smartphones. Mesmo com a precisão reduzida, a eficácia do modelo é mantida.
Fatoração de baixa ordem
Esta técnica decompõe grandes matrizes de pesos em matrizes menores, simplificando operações complexas e reduzindo o número de parâmetros. Embora exija ajustes finos após a aplicação, contribui significativamente para a eficiência do modelo.
Treinamento específico
Os SLMs se destacam na especialização. Ao treinar SLMs com dados específicos (por exemplo: notas médicas ou transações financeiras) conseguimos evitar as armadilhas de generalização dos LLMs, tornando os modelos leves ideais para ambientes onde a precisão é indispensável.
Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs) na StackSpot AI
A StackSpot AI é uma plataforma multiagentes que suporta multi modelos de linguagem, o que inclui Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs). Assim, é possível configurar as contas para incorporar diversos modelos, permitindo uma verdadeira orquestração entre LLMs e SLMs dentro da plataforma.
Além disso, a plataforma possibilita a interação entre agentes de IA que operam em diferentes modelos de LLM, assegurando que as interações sejam adaptadas às necessidades únicas de cada pessoa usuária e empresa.
Pequenos Modelos de Linguagem: eficiência com consumo menor de recursos
Os SLMs representam uma solução prática e eficiente para diversas tarefas de processamento de linguagem natural, especialmente quando os recursos são limitados.
Enquanto os LLMs oferecem capacidades para lidar com tarefas de linguagem extremamente complexas, os SLMs se destacam por sua agilidade e adaptabilidade, tornando-se uma ferramenta valiosa em um ambiente de negócios dinâmico e em constante evolução.
Ao optar por SLMs, empresas e profissionais de desenvolvimento podem iniciar projetos rapidamente e ajustar os modelos conforme necessário, aproveitando ao máximo os recursos disponíveis.
E você, já usa Pequenos Modelos de Linguagem no seu dia a dia? Então conte suas experiências com SLMs para gente nos comentários.
Referências
- O que são os Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs)? | Blog Conteudize
- Pequenos modelos de linguagem: o que são e porque o setor financeiro deveria se importar com eles? | Blog Red Hat
- Small language models are gaining traction — here’s what you need to know – CB Insights Research
- Modelos LLMs Open Source ou Proprietário: Qual escolher? – StackSpot AI
- Small Language Models: A Guide With Examples – DataCamp
- Top 15 Small Language Models for 2025 – DataCamp
- O que são Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs)? – Microsoft Azure
- What are Small Language Models (SLM)? – IBM
- Unlocking the Power of Small Language Models (SLMs) – mroads blog
- Small Language Models (SLMs) – Vantagens e Desvantagens – Data Science Academy
- SLMs vs LLMs: What are small language models? | Blog Red Hat
