Erinnern Sie sich an das ganze Aufsehen um riesige KI-Modelle, die mit Milliarden oder sogar Billionen von Parametern ausgestattet sind? Diese großen Sprachmodelle (LLMs) sind super leistungsfähig und können eine Menge verschiedener Dinge tun. Aber ehrlich gesagt sind sie nicht immer das perfekte Werkzeug für every einzelne Aufgabe.
Es stellt sich heraus, dass es eine andere Art von KI gibt, die wirklich Wellen schlägt: das kleine Sprachmodell (SLM). Diese Modelle zeigen uns, dass man nicht unbedingt massive Skalierung benötigt, um beeindruckende Ergebnisse zu erzielen, insbesondere wenn man sich auf spezifische Aufgaben konzentriert.
In diesem Beitrag werden wir in die Welt der SLMs eintauchen. Wir werden darüber sprechen, was sie sind, wie sie im Vergleich zu ihren größeren Verwandten abschneiden und warum Unternehmen beginnen, ihnen ernsthafte Aufmerksamkeit zu schenken. Außerdem werden wir fünf coole kleine Sprachmodelle hervorheben und uns ansehen, wie Menschen sie tatsächlich auf wirkungsvolle Weise nutzen. Sie werden sehen, wie Effizienz und Fokussierung neue Türen für KI öffnen und wie Plattformen wie eesel AI diese Technologie nutzen, um praktische, leistungsstarke KI-Hilfe für alltägliche Geschäftsanliegen wie Kundenservice anzubieten.
Was sind kleine Sprachmodelle?
Denken Sie an kleine Sprachmodelle (SLMs) wie an die Spezialisten in der KI-Welt. Wenn LLMs Generalisten sind, die ein wenig über alles wissen, sind SLMs die Experten in einem bestimmten Bereich.
Im Kern sind SLMs KI-Modelle, die entwickelt wurden, um menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und zu erzeugen. Der Hauptunterschied, wie der Name schon verrät, ist ihre Größe.
Während große Sprachmodelle Hunderte von Milliarden oder sogar Billionen von Parametern haben können (das sind wie die internen Knöpfe und Regler, die sie während des Trainings anpassen), fallen SLMs typischerweise irgendwo zwischen ein paar Millionen und ein paar Milliarden Parametern. Diese kleinere Größe bedeutet, dass sie nicht annähernd so viel Speicher oder Rechenleistung benötigen, um zu laufen. Oft werden SLMs tatsächlich erstellt, indem man ein größeres Modell nimmt und es mit cleveren Techniken verkleinert. Dies könnte beinhalten, ein kleineres Modell zu lehren, wie ein größeres zu agieren (das nennt man Wissensdistillation), weniger wichtige Teile abzuschneiden (Pruning) oder die Daten weniger präzise, aber schneller zu verarbeiten (Quantisierung). Das Ziel ist es, sie schlanker zu machen, während sie viel von ihrer Schlagkraft für spezifische Aufgaben behalten.
Kleine Sprachmodelle vs große Sprachmodelle
Es geht nicht nur um die Anzahl der Parameter. Es gibt einige wirklich wichtige Unterschiede zwischen kleinen und großen Sprachmodellen, die jedes für verschiedene Situationen besser geeignet machen.
LLMs werden auf enormen, super vielfältigen Datensätzen trainiert, die aus dem gesamten Internet stammen. Das macht sie unglaublich flexibel und in der Lage, eine riesige Bandbreite an offenen Aufgaben zu bewältigen, von kreativen Geschichten bis hin zu komplexen Problemen in vielen verschiedenen Themenbereichen. Aber manchmal, weil sie so allgemein sind, sind sie möglicherweise nicht super genau bei wirklich spezifischen, Nischen-Themen. Sie können auch manchmal sehr überzeugend klingen, während sie etwas völlig Falsches sagen (das ist es, was die Leute mit “Halluzinationen” meinen).
SLMs hingegen werden oft mit kleineren, aber qualitativ hochwertigeren Datensätzen trainiert oder feinabgestimmt, die spezifisch für einen bestimmten Bereich sind. Dieser Fokus ermöglicht es ihnen, genauso gut oder sogar besser als LLMs bei Aufgaben innerhalb dieses spezifischen Bereichs abzuschneiden. Da sie kleiner sind, sind SLMs viel effizienter. Sie benötigen weniger teure Hardware und verbrauchen weniger Energie. Das macht sie großartig für den Einsatz an Orten, wo Ressourcen knapp sind, wie auf Ihrem Telefon oder auf kleinen Geräten (Edge-Hardware). Sie können auch auf den eigenen Servern Ihres Unternehmens (On-Premises) betrieben werden, was ein großer Vorteil für Datenschutz und Sicherheit im Vergleich zur ausschließlichen Abhängigkeit von großen cloudbasierten LLMs sein kann. Ihre kleinere Größe bedeutet auch, dass sie schneller reagieren, was entscheidend für Dinge ist, die Echtzeitantworten benötigen.
Hier ist ein schneller Vergleich:
| Aspekt | Kleine Sprachmodelle (SLMs) | Große Sprachmodelle (LLMs) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Größe | Millionen bis ein paar Milliarden Parameter | Hunderte von Milliarden bis Billionen von Parametern | |||||||
| Umfang | Aufgabenspezifisch, domänenfokussiert | Allzweck, breites Wissen | |||||||
| Leistung | Ausgezeichnet bei gezielten Aufgaben | Übertrifft bei komplexen, offenen Aufgaben | |||||||
| Ressourcen | Geringe Rechenleistung, benötigter Speicher | Kosten | Geringere Trainings-, Bereitstellungs-, Betriebskosten | Bereitstellung | Edge-Geräte, mobil, lokal, private Cloud | Datenschutz | Einfacher privat bereitzustellen | Latenz | Langsamere Inferenz |
| Generalisierung | Hoch über verschiedene Themen hinweg |
Warum kleine Sprachmodelle für Unternehmen wichtig sind
Die coolen Dinge über kleine Sprachmodelle übersetzen sich in einige ziemlich große Gewinne für Unternehmen, die KI effektiv nutzen möchten.
- Geld sparen: Mit geringeren Rechenanforderungen geben Sie weniger für Hardware, Strom und Cloud-Dienste aus. Das macht fortschrittliche KI zugänglicher, selbst für kleinere Teams und Startups, die große Modelle als zu kostspielig empfinden.
- Geschwindigkeit und schnelle Antworten: Schnellere Reaktionszeiten machen SLMs ideal für Echtzeitanwendungen wie Kundenservice-Chatbots, die schnellere und reibungslosere Erfahrungen für die Benutzer bieten.
- Besserer Datenschutz und Sicherheit: Das Ausführen von SLMs auf Ihren eigenen Servern oder in der privaten Cloud gibt Ihnen mehr Kontrolle über Daten. Dies ist entscheidend für Branchen wie Gesundheitswesen oder Finanzen, die mit sensiblen Informationen umgehen.
- Einfache Anpassung: SLMs sind einfacher und schneller mit Ihren spezifischen Daten feinabzustimmen. Das bedeutet genauere und markenkonforme Ausgaben, die die Sprache und den Stil Ihres Unternehmens widerspiegeln. Plattformen wie eesel AI machen diese Art der Anpassung einfach und effektiv.
- Flexible Bereitstellung: Ihre Fähigkeit, auf weniger leistungsstarken Geräten zu laufen, bedeutet, dass Sie KI auf Handys, kleinen Geräten oder sogar offline nutzen können, was erweitert, wo und wie Sie KI-gestützten Support bereitstellen.
- Nachhaltiger: Durch den Einsatz von viel weniger Energie als größere Modelle helfen SLMs, Ihren CO2-Fußabdruck zu reduzieren, was ein großer Vorteil für Unternehmen ist, die sich auf Nachhaltigkeit konzentrieren.
eesel KI-Plattform mit Optionen zum Trainieren kleiner Sprachmodelle auf mehreren Datenquellen.
Die Top 5 kleinen Sprachmodelle und ihre Anwendungsfälle
Die Welt der kleinen Sprachmodelle entwickelt sich schnell, mit ständig neuen Modellen. Einige haben sich jedoch wirklich hervorgetan, aufgrund ihrer Leistung, Effizienz oder der einzigartigen Dinge, die sie tun können. Diese Modelle zeigen, welches Potenzial SLMs für verschiedene Arten von Aufgaben haben.
Lass uns einige der führenden kleinen Sprachmodelle ansehen, die für Aufsehen sorgen, und wie Unternehmen sie tatsächlich nutzen.
1. eesel AI (Plattform, die SLMs/LLMs nutzt)
Zunächst einmal ist es gut zu wissen, dass eesel AI kein grundlegendes Sprachmodell ist, wie die anderen, über die wir sprechen werden. Stattdessen ist eesel AI eine Plattform, die leistungsstarke Sprachmodelle, einschließlich kleinerer, optimierter Modelle, wenn sie passend sind, verwendet, um wirklich effektive KI-Support-Agenten und Co-Piloten zu erstellen. Dieses Setup ermöglicht es Unternehmen, die Vorteile fortschrittlicher KI zu nutzen, wie die Effizienz und Spezialisierung, die man von SLMs erhält, ohne selbst komplizierte Modelle trainieren oder verwalten zu müssen.
eesel AI-Dashboard mit Helpdesk-Integrationen und Schulungsoptionen für kleine Sprachmodelle.
Warum es auf der Liste steht: eesel AI nutzt die Kraft optimierter Sprachmodelle und macht sie praktisch und einfach zu verwenden für spezifische, wirkungsvolle Geschäftsaufgaben wie die Automatisierung des Kundensupports. Es ist ein großartiges Beispiel dafür, wie effiziente KI in der realen Welt eingesetzt werden kann, um greifbare Ergebnisse für Ihr Unternehmen zu erzielen.
Anwendungsfälle:
- Automatische Ticketbearbeitung: Es kann sofort diese grundlegenden, sich wiederholenden Kundenfragen lösen, die Helpdesks wie Zendesk oder Freshdesk fluten.
- Intelligente Ticketkategorisierung: Automatisches Kategorisieren und Taggen von Support-Tickets basierend auf dem, was sie sagen, was der Kunde benötigt und wie dringend es ist.
- Unterstützung für menschliche Agenten: Bereitstellung von Entwurfantworten für Ihr Support-Team, schnelles Finden von Informationen und Vorschläge basierend auf dem Gesprächskontext, oft über eine Browsererweiterung.
- E-Commerce-Hilfe: Abrufen von Details wie Bestellverfolgung oder kundenspezifischen Informationen von Plattformen wie Shopify um häufige Fragen zum Online-Shopping zu beantworten.
- Durchführung benutzerdefinierter Aktionen über APIs: Es kann fortgeschrittenere Aufgaben wie die Bearbeitung von Rückerstattungen oder die Aktualisierung von Kundenkonten durchführen, indem es direkt mit Ihren internen Systemen über APIs verbunden wird.
Sie können tatsächlich sehen, wie eesel AI sich mit Ihren bestehenden Tools verbindet und aus Ihren spezifischen Unternehmensdaten direkt von ihrem Dashboard lernt. Um mehr zu erfahren, besuchen Sie einfach die eesel AI-Website.
2. Phi-3 (Microsoft)
Microsofts Phi-3 Familie von Modellen ist ein fantastisches Beispiel dafür, wie beeindruckende Leistung aus relativ kleiner Größe gewonnen werden kann. Die Leute nennen sie oft “klein, aber mächtig.” Modelle wie Phi-3-mini (das 3,8 Milliarden Parameter hat) haben gezeigt, dass sie bei Tests für logisches Denken und Sprachverständnis wirklich gut abschneiden, manchmal sogar besser als Modelle, die doppelt so groß sind. Sie denken, dass dies daran liegt, dass sie mit wirklich hochwertigen, sorgfältig ausgewählten Daten trainiert wurden.
Microsoft Phi-3 kleines Sprachmodell visualisiert als "klein, aber mächtig."
Anwendungsfälle:
- Zusammenfassen von Dokumenten: Schnell Zusammenfassungen von langen, komplizierten oder spezialisierten Dokumenten erstellen, wie rechtlichen Unterlagen oder Forschungsberichten.
- Antrieb von Chatbots: Betrieb von genauen und schnellen Kundenservice-Chatbots, die Sie auf Ihrer Website oder in Apps einsetzen können, möglicherweise verbunden mit Systemen wie Ihrem CRM.
- Inhaltserstellung: Unterstützung beim Schreiben verschiedener Arten von Inhalten, von Marketingmaterialien bis hin zu Produktbeschreibungen oder internen Unternehmensnachrichten.
- KI auf Ihrem Gerät: Ihre kleine Größe bedeutet, dass Sie sie auf Mobiltelefonen einsetzen können, was KI-Funktionen ermöglicht, die auch offline funktionieren, wie das Analysieren von Text oder das Zusammenfassen unterwegs.
3. Llama 3 (Meta)
Metas Llama 3 ist eine bekannte Open-Source-Sprachmodellfamilie, die kleinere, zugänglichere Versionen umfasst, wie Llama 3.2 mit 1 Milliarde und 3 Milliarden Parametern. Es wurde mit einer riesigen Menge an Daten trainiert und zeigt verbesserte Denkfähigkeiten sowie starke Leistungen bei verschiedenen Sprachaufgaben, was es zu einem soliden Basis-Modell macht, mit dem man beginnen kann.
Meta Llama 3 kleines Sprachmodell, das in Apps wie Instagram und WhatsApp verwendet wird.
Anwendungsfälle:
- Verstehen & Schreiben von Text: Es ist hervorragend darin, längere und komplexere Texte zu verstehen und zu erstellen. Dies ist nützlich für Dinge wie die Erstellung von Inhalten, die Analyse von Dokumenten oder den Aufbau von Systemen, die Gespräche führen.
- Echtzeitinformationen: Es ist in Meta AI in Apps wie Instagram und WhatsApp integriert, um den Nutzern sofortige Antworten und Informationen zu geben, ohne dass sie die App verlassen müssen.
- Zusammenfassen: Es kann Gespräche, Artikel oder Dokumente zusammenfassen, wobei die kleineren Versionen so konzipiert sind, dass sie selbst auf Mobiltelefonen reibungslos laufen.
- Anpassen: Da es Open Source ist, ist Llama 3 eine beliebte Wahl für Entwickler und Unternehmen, die ein leistungsstarkes Basis-Modell nehmen und es für ihren spezifischen Bereich oder ihre Aufgabe optimieren möchten.
4. Mixtral (Mistral AI)
Mistral AIs Mixtral Modelle, wie Mixtral 8x7B, verwenden ein cooles Setup namens “Mixture of Experts” (MoE). Obwohl das Modell insgesamt Milliarden von Parametern haben kann, verwendet es nur einen Teil davon (wie 12,9 Milliarden für Mixtral 8x7B) für jede gegebene Aufgabe oder Textstelle, die es verarbeitet. Dies ermöglicht es, komplizierte Aufgaben sehr effizient zu bewältigen, manchmal ebenso gut wie viel größere, traditionelle Modelle wie GPT-3.5, jedoch ohne nahezu so viel Rechenleistung, wenn es läuft.
Diagramm, das die Mischung von Expertenarchitekturen in Mixtral veranschaulicht.
Anwendungsfälle:
- Komplexe Aufgaben bewältigen: Es ist gut geeignet für Aufgaben, die Wissen aus verschiedenen Bereichen erfordern, was es für Fragen geeignet macht, die etwas komplexer sind als das, was einfachere SLMs bewältigen können.
- Einfacher zu implementieren: Die MoE-Struktur bedeutet, dass es effizient auf Hardware laufen kann, die weniger leistungsstark ist als das, was traditionelle große Modelle benötigen, was es zugänglicher macht, um in Betrieb genommen zu werden.
- Besseres Denken: Sein Design hilft ihm beim logischen Denken und der Analyse, was ihm fortgeschrittene Fähigkeiten für eine kleinere Modellgröße verleiht.
5. DeepSeek-Coder-V2 (DeepSeek AI)
Wenn Sie speziell an Aufgaben im Zusammenhang mit der Softwareentwicklung interessiert sind, DeepSeek-Coder-V2 ist ein ernsthaft fähiges kleines Sprachmodell. Dies ist ein weiteres MoE-Modell, das speziell auf einer massiven Menge von 6 Billionen Tokens Daten aufgebaut und trainiert wurde, mit einem starken Fokus auf Codierung und Mathematik. Es kann eine riesige Menge an Text auf einmal verarbeiten (eine Kontextlänge von 128k), was großartig ist, um mit großen Codebasen zu arbeiten.
DeepSeek-Coder-V2 kleines Sprachmodell, das für Programmieraufgaben entwickelt wurde.
Anwendungsfälle:
- Code schreiben: Es kann Entwicklern helfen, indem es Code-Schnipsel, Funktionen oder sogar größere Code-Abschnitte nur aus Beschreibungen in einfacher Sprache generiert.
- Code erklären & übersetzen: Es kann bestehenden Code verstehen und in einfachen Worten erklären oder sogar Code von einer Programmiersprache in eine andere übersetzen.
- Automatisierte Code-Prüfungen: Es kann potenziell helfen, Bugs zu finden, Vorschläge zur Verbesserung des Codes zu machen oder zu überprüfen, ob der Code den Stilregeln Ihres Teams entspricht.
- Sichere Programmierung lokal: Da es auf Ihrem eigenen Computer ausgeführt werden kann, ist es eine starke Option für Programmieraufgaben, die sensible Informationen beinhalten, bei denen die Wahrung der Privatsphäre der Daten von entscheidender Bedeutung ist.
Vergleich der besten kleinen Sprachmodelle
Jedes dieser kleinen Sprachmodelle bringt seine eigenen Stärken mit. Sie sind oft für verschiedene Arten von Aufgaben oder für die Umgebung, in der Sie sie ausführen möchten, optimiert. Während eesel AI eine Plattform ist, die Modelle verwendet, haben die hier aufgeführten Grundmodelle unterschiedliche Fähigkeiten.
| Modell | Entwickler | Stärke | Größe | Hauptverwendungen | Wo es läuft |
|---|---|---|---|---|---|
| Phi-3 | Microsoft | Schlussfolgerungen, Effizienz | 3.8B | Zusammenfassungen, Chatbots, Funktionen auf dem Gerät | Edge, mobil, Cloud |
| Llama 3 | Meta | Allgemeine Sprachaufgaben | 1B, 3B | Textgenerierung, Echtzeitinformationen, Feinabstimmung | Mobil, PC, Cloud |
| Mixtral | Mistral AI | Komplexe Aufgaben effizient | 12.9B aktiv | Fortgeschrittene Schlussfolgerungen, effiziente Bereitstellung | PC, Cloud |
| DeepSeek-Coder-V2 | DeepSeek AI | Programmierung, mathematische Schlussfolgerungen | ~12.9B aktiv | Code-Generierung, Erklärung, Überprüfung | PC, Cloud |
Das richtige kleine Sprachmodell für Ihre Bedürfnisse auswählen
Das beste kleine Sprachmodell zu finden, geht nicht wirklich darum, das einzige beste Modell zu finden. Es geht vielmehr darum, die beste Passform für ihre spezifischen Bedürfnisse zu finden. Da SLMs oft spezialisiert sind, ist es am wichtigsten, darüber nachzudenken, wofür Sie es verwenden möchten.
- Definieren Sie Ihre Aufgabe: Welches Problem lösen Sie? Automatisieren Sie E-Mails, bauen Sie einen internen Bot oder schreiben Sie Code? Dies zu wissen hilft Ihnen, das richtige Modell auszuwählen.
- Berücksichtigen Sie Ihre Ressourcen: Wo wird es ausgeführt? Wenn es auf einem Telefon oder einem kleinen Gerät funktionieren muss, benötigen Sie ein wirklich effizientes Modell. Mit Zugang zu stärkeren Servern oder einer privaten Cloud könnten größere SLMs oder MoE-Modelle funktionieren.
- Überprüfen Sie Ihre Daten: Haben Sie starke, spezifische Daten? Wenn ja, wählen Sie ein Modell oder eine Plattform, die eine einfache Feinabstimmung mit Ihren Informationen unterstützt.
- Priorisieren Sie die Privatsphäre: Wenn Sie mit sensiblen Daten umgehen, ist es oft sicherer, ein SLM auf Ihren eigenen Servern oder in einer privaten Cloud auszuführen, als sich auf öffentliche Cloud-Modelle zu verlassen.
- Denken Sie an die Integration: Wie wird es mit Ihren Tools wie Helpdesks oder CRMs verbunden? Einige Modelle und Plattformen, wie eesel AI, erleichtern dies mit integrierten Verbindungen.
- Verstehen Sie die Kosten: Überprüfen Sie, wie die Preisgestaltung funktioniert. Basieren die Kosten auf Nutzung, Agenten oder Rechenleistung? Stellen Sie sicher, dass es mit Ihrem Wachstum vorhersehbar skaliert.
Wie kleine Sprachmodelle intelligentere Support-Agenten unterstützen
Während grundlegende SLMs Sprache verstehen können, gehen Plattformen, die für den Support entwickelt wurden, wie eesel AI, einen Schritt weiter. Sie automatisieren Arbeitsabläufe, verbinden sich mit Ihren bestehenden Tools und ermöglichen vollständige Anpassungen. eesel AI macht optimierte Sprachmodelle für den Kundenservice praktisch, indem es das Training von Daten übernimmt, sich mit Helpdesks wie Zendesk und Freshdesk integriert und komplexe Aktionen ausführt, die eigenständige Modelle nicht können.
Bereit, kleine Sprachmodelle für Ihren Support zu nutzen?
Kleine Sprachmodelle machen leistungsstarke KI zugänglicher, effizienter und spezialisierter. Sie bieten Geschwindigkeit, niedrigere Kosten, bessere Privatsphäre und einfache Anpassung für spezifische Aufgaben. In vielen Fällen sind sie sogar besser als große Sprachmodelle oder eine starke Ergänzung dazu.
Die Wahl des richtigen Modells oder der richtigen Plattform hängt von Ihren Zielen, verfügbaren Ressourcen und Datenschutzbedürfnissen ab. Egal, ob Sie KI für Geräte, Programmierung oder Geschäftsanwendungen wie Kundenservice benötigen, es gibt ein SLM oder eine Plattform, die passt.
Stellen Sie sich vor, diese Kraft für Ihr Support-Team zu nutzen. Genau dafür wurde eesel AI entwickelt. Es verwendet optimierte Sprachmodelle, um KI-Agenten und -Assistenten zu erstellen, die Support-Workflows automatisieren und optimieren. Sie können eesel AI einfach mit Helpdesks wie Zendesk, Freshdesk oder Intercom verbinden, es mit Ihren Unternehmensdaten trainieren, den Ton festlegen und Aktionen definieren. Außerdem basiert die Preisgestaltung auf Interaktionen, nicht pro Agent.
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