¿Recuerdas todo el alboroto sobre los enormes modelos de IA, esos con miles de millones o incluso billones de parámetros? Esos grandes modelos de lenguaje (LLMs) son súper poderosos y pueden hacer un montón de cosas diferentes. Pero, honestamente, no siempre son la herramienta perfecta para cada trabajo.
Resulta que hay otro tipo de IA que realmente está causando sensación: el modelo de lenguaje pequeño (SLM). Estos modelos nos están mostrando que no necesariamente necesitas una escala masiva para obtener resultados impresionantes, especialmente cuando te enfocas en tareas específicas.
En esta publicación, vamos a sumergirnos en el mundo de los SLMs. Hablaremos sobre qué son, cómo se comparan con sus primos más grandes y por qué las empresas están comenzando a prestarles atención seria. Además, destacaremos cinco modelos de lenguaje pequeños interesantes y veremos cómo las personas los están utilizando de maneras impactantes. Verás cómo ser eficiente y estar enfocado está abriendo nuevas puertas para la IA, y cómo plataformas como eesel AI están utilizando esta tecnología para ofrecer ayuda práctica y poderosa de IA para tareas comerciales cotidianas, como el soporte al cliente.
¿Qué son los modelos de lenguaje pequeños?
Piensa en los modelos de lenguaje pequeños (SLMs) como los especialistas en el mundo de la IA. Si los LLMs son generalistas que saben un poco de todo, los SLMs son los expertos en un área particular.
En su esencia, los SLMs son modelos de IA diseñados para entender, procesar y crear lenguaje humano. La principal diferencia, como su nombre indica, es su tamaño.
Mientras que los grandes modelos de lenguaje pueden tener cientos de miles de millones o incluso billones de parámetros (esos son como los controles internos que ajustan durante el entrenamiento), los SLMs típicamente tienen entre unos pocos millones y unos pocos miles de millones de parámetros. Este tamaño más pequeño significa que no necesitan casi tanta memoria o potencia de computación para funcionar. A menudo, los SLMs se crean tomando un modelo más grande y reduciéndolo utilizando técnicas ingeniosas. Esto podría implicar enseñar a un modelo más pequeño a actuar como uno más grande (eso se llama destilación de conocimiento), recortando partes menos importantes (poda), o haciendo que los datos sean menos precisos pero más rápidos de procesar (cuantización). El objetivo es hacerlos más ligeros mientras se mantiene gran parte de su efectividad para tareas específicas.
Modelos de lenguaje pequeños vs modelos de lenguaje grandes
No se trata solo de la cantidad de parámetros. Hay algunas diferencias realmente importantes entre los modelos de lenguaje pequeños y grandes que hacen que cada uno sea más adecuado para diferentes situaciones.
Los LLMs se entrenan en enormes y muy variados conjuntos de datos extraídos de todo internet. Esto los hace increíblemente flexibles y capaces de manejar una amplia gama de tareas abiertas, desde escribir historias creativas hasta abordar problemas complejos en muchos temas diferentes. Pero a veces, debido a que son tan generales, pueden no ser muy precisos en temas realmente específicos y de nicho. También pueden sonar muy convincentes mientras dicen algo completamente incorrecto (eso es lo que la gente quiere decir con “alucinaciones”).
Los SLMs, por otro lado, a menudo se entrenan o ajustan utilizando conjuntos de datos más pequeños, pero de mayor calidad, que son específicos de un área determinada. Este enfoque les permite desempeñarse tan bien, o incluso mejor, que los LLMs en tareas dentro de ese dominio específico. Debido a que son más pequeños, los SLMs son mucho más eficientes. Necesitan hardware menos costoso y utilizan menos energía. Esto los hace geniales para funcionar en lugares donde los recursos son limitados, como en tu teléfono o en dispositivos pequeños (hardware de borde). También pueden ejecutarse en los propios servidores de tu empresa (en las instalaciones), lo que puede ser una gran ventaja para la privacidad y seguridad de los datos en comparación con depender solo de grandes LLMs basados en la nube. Su tamaño más pequeño también significa que responden más rápido, lo cual es crucial para cosas que necesitan respuestas en tiempo real.
Aquí hay una rápida comparación lado a lado:
| Aspecto | Modelos de Lenguaje Pequeños (SLMs) | Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) |
|---|---|---|
| Tamaño | Millones a unos pocos miles de millones de parámetros | Cientos de miles de millones a billones de parámetros |
| Alcance | Específico de tareas, enfocado en el dominio | Propósito general, amplio conocimiento |
| Rendimiento | Excelente en tareas específicas | Destaca en tareas complejas y abiertas |
| Recursos | Bajo poder computacional, memoria requerida | Alto poder computacional, memoria requerida |
| Costo | Menor costo de entrenamiento, implementación y operación | Mayor costo de entrenamiento, implementación y operación |
| Implementación | Dispositivos de borde, móviles, locales, nube privada | Generalmente requiere servidores en la nube potentes |
| Privacidad | Más fácil de implementar de forma privada | A menudo depende de la infraestructura en la nube |
| Latencia | Inferencia más rápida | Inferencia más lenta |
| Generalización | Limitada fuera del dominio de entrenamiento | Alta en diversos temas |
¿Por qué los modelos de lenguaje pequeños son importantes para las empresas?
Las cosas interesantes sobre los modelos de lenguaje pequeños se traducen en grandes beneficios para las empresas que buscan utilizar la IA de manera efectiva.
- Ahorro de dinero: Con menores necesidades de computación, gastas menos en hardware, electricidad y servicios en la nube. Esto hace que la IA avanzada sea más accesible, incluso para equipos más pequeños y startups que encuentran que los modelos grandes son demasiado costosos.
- Velocidad y respuestas rápidas: Tiempos de respuesta más rápidos hacen que los SLMs sean ideales para tareas en tiempo real como chatbots de servicio al cliente, ofreciendo experiencias más rápidas y fluidas para los usuarios.
- Mejor privacidad y seguridad: Ejecutar SLMs en tus propios servidores o nube privada te da un mayor control sobre los datos. Esto es crucial para industrias como la salud o las finanzas que manejan información sensible.
- Fácil personalización: Los SLMs son más fáciles y rápidos de ajustar con tus datos específicos. Esto significa resultados más precisos y alineados con la marca que reflejan el lenguaje y estilo de tu empresa. Plataformas como eesel AI hacen que este tipo de personalización sea simple y efectiva.
- Implementación flexible: Su capacidad para funcionar en dispositivos menos potentes significa que puedes usar IA en teléfonos, gadgets pequeños o incluso sin conexión, ampliando dónde y cómo ofreces soporte impulsado por IA.
- Más sostenible: Usando mucha menos energía que los modelos más grandes, los SLMs ayudan a reducir tu huella de carbono, lo cual es un gran plus para las empresas enfocadas en la sostenibilidad.
plataforma de IA de eesel con opciones para entrenar modelos de lenguaje pequeños en múltiples fuentes de datos.
Top 5 modelos de lenguaje pequeños y sus casos de uso
El mundo de los modelos de lenguaje pequeños se mueve rápido, con nuevos surgiendo todo el tiempo. Pero algunos realmente se han destacado por lo bien que funcionan, cuán eficientes son, o qué cosas únicas pueden hacer. Estos modelos muestran cuánto potencial tienen los SLM para diferentes tipos de tareas.
Veamos algunos de los principales modelos de lenguaje pequeños que están causando revuelo y cómo las empresas los están utilizando en la práctica.
1. eesel AI (Plataforma que aprovecha SLMs/LLMs)
Bien, para empezar, es bueno saber que eesel AI no es un modelo de lenguaje fundamental en sí mismo, como los otros de los que hablaremos. En cambio, eesel AI es una plataforma que utiliza modelos de lenguaje poderosos, incluidos los más pequeños y optimizados cuando son adecuados, para crear agentes de soporte de IA y copilotos realmente efectivos. Esta configuración permite a las empresas aprovechar los beneficios de la IA avanzada, como la eficiencia y especialización que obtienes de los SLMs, sin tener que entrenar o gestionar modelos complicados por sí mismas.
tablero de eesel AI con integraciones de mesa de ayuda y opciones de capacitación para pequeños modelos de lenguaje.
¿Por qué está en la lista: eesel AI aprovecha el poder de los modelos de lenguaje optimizados y los hace prácticos y fáciles de usar para trabajos empresariales específicos y de alto impacto, como la automatización del soporte al cliente. Es un gran ejemplo de cómo la IA eficiente puede ser utilizada en el mundo real para obtener resultados tangibles para tu negocio.
Casos de Uso:
- Manejo automático de tickets: Puede resolver instantáneamente esas preguntas básicas y repetitivas de los clientes que inundan los centros de ayuda como Zendesk o Freshdesk.
- Clasificación inteligente de tickets: Categorizando y etiquetando automáticamente los tickets de soporte según lo que dicen, lo que necesita el cliente y cuán urgente es.
- Ayuda a agentes humanos: Proporcionando a tu equipo de soporte respuestas en borrador, encontrando información rápidamente y sugiriendo cosas basadas en el contexto de la conversación, a menudo a través de una extensión de navegador.
- Ayuda en comercio electrónico: Recuperando detalles como el seguimiento de pedidos o información específica del cliente de plataformas como Shopify para responder preguntas comunes sobre compras en línea.
- Realización de acciones personalizadas a través de APIs: Puede realizar tareas más avanzadas como procesar reembolsos o actualizar cuentas de clientes conectándose directamente a tus sistemas internos utilizando APIs.
Puedes ver cómo eesel AI se conecta a tus herramientas existentes y aprende de los datos específicos de tu empresa directamente desde su panel de control. Para saber más, simplemente dirígete al sitio web de eesel AI.
2. Phi-3 (Microsoft)
Phi-3 de Microsoft es una familia de modelos que es un ejemplo fantástico de cómo obtener un rendimiento impresionante de un tamaño relativamente pequeño. La gente a menudo los llama “pequeños pero poderosos.” Modelos como Phi-3-mini (que tiene 3.8 mil millones de parámetros) han demostrado que pueden desempeñarse muy bien en pruebas de razonamiento y comprensión del lenguaje, a veces incluso mejor que modelos del doble de su tamaño. Creen que esto se debe a que fueron entrenados con datos de muy alta calidad, cuidadosamente seleccionados.
Modelo de lenguaje pequeño Microsoft Phi-3 visualizado como "pequeño pero poderoso."
Casos de Uso:
- Resumir documentos: Crear rápidamente resúmenes de documentos largos, complicados o especializados, como documentos legales o informes de investigación.
- Impulsar chatbots: Ejecutar chatbots de servicio al cliente precisos y rápidos que puedes poner en tu sitio web o en aplicaciones, potencialmente conectándose con sistemas como tu CRM.
- Crear contenido: Ayudar en la redacción de diferentes tipos de contenido, desde material de marketing hasta descripciones de productos o mensajes internos de la empresa.
- IA en tu dispositivo: Su pequeño tamaño significa que puedes ponerlos en teléfonos móviles, permitiendo características de IA que funcionan incluso cuando estás desconectado, como analizar texto o resumir sobre la marcha.
3. Llama 3 (Meta)
Llama 3 de Meta es una familia de modelos de lenguaje de código abierto bien conocida que incluye versiones más pequeñas y accesibles, como Llama 3.2 con 1 mil millones y 3 mil millones de parámetros. Fue entrenada con una gran cantidad de datos y muestra habilidades de razonamiento mejoradas y un rendimiento sólido en varias tareas de lenguaje, lo que la convierte en un modelo base sólido para comenzar.
Modelo de lenguaje pequeño Meta Llama 3 utilizado en aplicaciones como Instagram y WhatsApp.
Casos de Uso:
- Comprender y escribir texto: Es excelente para entender y crear piezas de escritura más largas y complejas. Esto es útil para cosas como crear contenido, analizar documentos o construir sistemas que tengan conversaciones.
- Obtener información en tiempo real: Está integrado en Meta AI a través de aplicaciones como Instagram y WhatsApp para dar a los usuarios respuestas e información instantáneas sin que tengan que salir de la aplicación.
- Resumir: Puede resumir conversaciones, artículos o documentos, con versiones más pequeñas diseñadas para funcionar sin problemas incluso en teléfonos móviles.
- Personalizar: Dado que es de código abierto, Llama 3 es una opción popular para desarrolladores y empresas que desean tomar un modelo base potente y ajustarlo para su área o tarea específica.
4. Mixtral (Mistral AI)
Los modelos Mixtral de Mistral AI , como Mixtral 8x7B, utilizan una configuración interesante llamada “mezcla de expertos” (MoE). Aunque el modelo puede tener miles de millones de parámetros en total, solo utiliza una parte de ellos (como 12.9 mil millones para Mixtral 8x7B) para cualquier tarea o pieza de texto que esté procesando. Esto le permite manejar trabajos complicados de manera muy eficiente, a veces tan bien como modelos tradicionales mucho más grandes como GPT-3.5, pero sin necesitar casi tanta potencia de cálculo cuando está en funcionamiento.
Diagrama que ilustra la arquitectura de Mezcla de Expertos en Mixtral.
Casos de Uso:
- Manejo de tareas complejas: Es bueno en trabajos que requieren extraer conocimiento de diferentes áreas, lo que lo hace adecuado para preguntas que son un poco más complejas que las que pueden manejar los SLM más simples.
- Más fácil de implementar: La estructura MoE significa que puede funcionar de manera eficiente en hardware que es menos potente que lo que necesitan los modelos grandes tradicionales, lo que lo hace más accesible para comenzar a usarlo.
- Mejor razonamiento: Su diseño le ayuda con el pensamiento lógico y el análisis, dándole capacidades avanzadas para un tamaño de modelo más pequeño.
5. DeepSeek-Coder-V2 (DeepSeek AI)
Si estás buscando específicamente tareas relacionadas con la escritura de software, DeepSeek-Coder-V2 es un modelo de lenguaje pequeño realmente capaz. Este es otro modelo MoE, y está construido y entrenado específicamente en un masivo conjunto de datos de 6 billones de tokens, enfocándose fuertemente en la codificación y las matemáticas. Puede manejar una gran cantidad de texto a la vez (una longitud de contexto de 128k), lo cual es excelente para trabajar con grandes bases de código.
DeepSeek-Coder-V2 modelo de lenguaje pequeño diseñado para tareas de codificación.
Casos de uso:
- Escritura de código: Puede ayudar a los desarrolladores generando fragmentos de código, funciones o incluso bloques más grandes de código solo a partir de descripciones en lenguaje sencillo.
- Explicación y traducción de código: Puede entender el código existente y explicarlo en términos simples, o incluso traducir código de un lenguaje de programación a otro.
- Verificaciones de código automatizadas: Puede ayudar a encontrar errores, sugerir formas de mejorar el código o verificar si el código sigue las reglas de estilo de tu equipo.
- Codificación segura localmente: Dado que puede ejecutarse en tu propia computadora, es una opción sólida para tareas de codificación que involucran información sensible donde mantener los datos privados es absolutamente crítico.
Comparando los mejores modelos de lenguaje pequeños
Cada uno de estos modelos de lenguaje pequeños aporta sus propias fortalezas. A menudo están optimizados para diferentes tipos de tareas o para el lugar donde planeas ejecutarlos. Mientras que eesel AI es una plataforma que usa modelos, los modelos fundamentales enumerados aquí tienen habilidades distintas.
| Modelo | Desarrollador | Fortaleza | Tamaño | Usos principales | Dónde se ejecuta |
|---|---|---|---|---|---|
| Phi-3 | Microsoft | Razonamiento, eficiencia | 3.8B | Resumir, chatbots, características en el dispositivo | Edge, móvil, nube |
| Llama 3 | Meta | Tareas generales de lenguaje | 1B, 3B | Generación de texto, información en tiempo real, ajuste fino | Móvil, PC, nube |
| Mixtral | Mistral AI | Tareas complejas de manera eficiente | 12.9B activos | Razonamiento avanzado, implementación eficiente | PC, nube |
| DeepSeek-Coder-V2 | DeepSeek AI | Codificación, razonamiento matemático | ~12.9B activos | Generación de código, explicación, revisión | PC, nube |
Elegir el modelo de lenguaje pequeño adecuado para tus necesidades
Elegir el mejor modelo de lenguaje pequeño no se trata realmente de encontrar el mejor de todos. Se trata más de encontrar el que mejor se adapte a tus necesidades específicas. Dado que los SLM a menudo están especializados, lo que planeas usar es lo más importante a considerar.
- Define tu tarea: ¿Qué problema estás resolviendo? ¿Estás automatizando correos electrónicos, construyendo un bot interno o escribiendo código? Saber esto te ayuda a elegir el modelo adecuado.
- Considera tus recursos: ¿Dónde se ejecutará? Si necesita funcionar en un teléfono o dispositivo pequeño, necesitarás un modelo realmente eficiente. Con acceso a servidores más potentes o nube privada, modelos SLM más grandes o modelos MoE podrían funcionar.
- Verifica tus datos: ¿Tienes datos sólidos y específicos? Si es así, elige un modelo o plataforma que soporte un ajuste fino fácil con tu información.
- Prioriza la privacidad: Si manejas datos sensibles, ejecutar un SLM en tus propios servidores o nube privada es a menudo más seguro que depender de modelos de nube pública.
- Piensa en la integración: ¿Cómo se conectará con tus herramientas como mesas de ayuda o CRM? Algunos modelos y plataformas, como eesel AI, facilitan esto con conexiones integradas.
- Entiende los costos: Verifica cómo funciona la fijación de precios. ¿Se basa en el uso, agentes o poder de cómputo? Asegúrate de que escale de manera predecible con tu crecimiento.
Cómo los modelos de lenguaje pequeños potencian agentes de soporte más inteligentes
Mientras que los SLM básicos pueden entender el lenguaje, las plataformas construidas para soporte, como eesel AI, llevan esto más allá. Automatizan flujos de trabajo, se conectan con tus herramientas existentes y permiten una personalización completa. eesel AI hace que los modelos de lenguaje optimizados sean prácticos para el soporte al cliente al manejar la capacitación de datos, integrándose con mesas de ayuda como Zendesk y Freshdesk, y realizando acciones complejas que los modelos independientes no pueden.
¿Listo para aprovechar los modelos de lenguaje pequeños para tu soporte?
Los modelos de lenguaje pequeños hacen que la IA poderosa sea más accesible, eficiente y especializada. Ofrecen velocidad, costos más bajos, mejor privacidad y fácil personalización para tareas específicas. En muchos casos, son incluso mejores que, o un fuerte complemento a, los modelos de lenguaje grandes.
Elegir el modelo o plataforma adecuada depende de tus objetivos, recursos disponibles y necesidades de privacidad. Ya sea que necesites IA para dispositivos, codificación o aplicaciones comerciales como soporte al cliente, hay un SLM o una plataforma que se adapta.
Imagina poner este poder a trabajar para tu equipo de soporte. Eso es exactamente para lo que eesel AI está diseñado. Utiliza modelos de lenguaje optimizados para crear Agentes y Asistentes de IA que automatizan y agilizan los flujos de trabajo de soporte. Puedes conectar fácilmente eesel AI con mesas de ayuda como Zendesk, Freshdesk, o Intercom, enseñarle usando los datos de tu empresa, establecer el tono y definir acciones. Además, el precio se basa en interacciones, no por agente.
Ve cómo eesel AI puede manejar automáticamente tickets comunes de Nivel 1, apoyar a tu equipo y reducir costos utilizando IA eficiente y personalizada.
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