Das 'bigger is better'-Paradigma verschiebt sich. Kleine Sprachmodelle (SLMs) sind kompakte, effiziente KI-Modelle, die auf spezialisierten Datensätzen trainiert wurden und eine praktische Alternative zu massiven Modellen für spezifische Aufgaben bieten.
Die Ära massiver, ressourcenintensiver KI-Modelle wie GPT-4 weicht einem neuen Fokus auf Effizienz und Spezialisierung. Kleine Sprachmodelle (SLMs) repräsentieren diesen Wandel und bieten hochkompakte und effiziente KI-Lösungen. Im Gegensatz zu ihren größeren Pendants werden SLMs auf hochwertigen, spezialisierten Datensätzen trainiert, wodurch sie bei bestimmten Aufgaben außergewöhnlich gut sind, ohne den damit verbundenen Overhead. Der Reiz von SLMs ist vielfältig: Sie können lokal auf Geräten (Laptops, Smartphones) ohne Internet ausgeführt werden, was eine verbesserte Privatsphäre, geringere Latenz und erhebliche Kosteneinsparungen durch Vermeidung von Cloud-Kosten bietet. Wichtige Technologien, die diesen Trend vorantreiben, sind Microsoft Phi-3, Google Gemma, Apple OpenELM und Mistral 7B, die eine Zukunft aufzeigen, in der leistungsstarke KI zugänglich, privat und kostengünstig ist.
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