Lembra de todo o burburinho sobre os enormes modelos de IA, aqueles com bilhões ou até trilhões de parâmetros? Esses grandes modelos de linguagem (LLMs) são super poderosos e podem fazer uma tonelada de coisas diferentes. Mas, honestamente, eles nem sempre são a ferramenta perfeita para todo trabalho.
Acontece que há outro tipo de IA que está realmente causando impacto: o pequeno modelo de linguagem (SLM). Esses modelos estão nos mostrando que você não precisa necessariamente de uma escala massiva para obter resultados impressionantes, especialmente quando você está focando em tarefas específicas.
Neste post, vamos mergulhar no mundo dos SLMs. Vamos conversar sobre o que eles são, como se comparam aos seus primos maiores e por que as empresas estão começando a prestar muita atenção neles. Além disso, destacaremos cinco pequenos modelos de linguagem legais e veremos como as pessoas estão realmente os usando de maneiras impactantes. Você verá como ser eficiente e focado está abrindo novas portas para a IA, e como plataformas como eesel AI estão usando essa tecnologia para oferecer ajuda prática e poderosa de IA para coisas do dia a dia nos negócios, como suporte ao cliente.
O que são pequenos modelos de linguagem?
Pense nos pequenos modelos de linguagem (SLMs) como os especialistas no mundo da IA. Se os LLMs são generalistas que sabem um pouco sobre tudo, os SLMs são os especialistas em uma área específica.
No seu cerne, os SLMs são modelos de IA construídos para entender, processar e criar linguagem humana. A principal diferença, como o nome sugere, é o tamanho deles.
Enquanto os grandes modelos de linguagem podem ter centenas de bilhões ou até trilhões de parâmetros (que são como os botões e mostradores internos que eles ajustam durante o treinamento), os SLMs geralmente ficam entre alguns milhões e alguns bilhões de parâmetros. Esse tamanho menor significa que eles não precisam de tanta memória ou poder de computação para funcionar. Muitas vezes, os SLMs são realmente criados pegando um modelo maior e reduzindo-o usando técnicas inteligentes. Isso pode envolver ensinar um modelo menor a agir como um maior (isso é chamado de destilação de conhecimento), aparar partes menos importantes (poda) ou tornar os dados menos precisos, mas mais rápidos de processar (quantização). O objetivo é torná-los mais enxutos enquanto mantêm muito de seu impacto para tarefas específicas.
Pequenos modelos de linguagem vs grandes modelos de linguagem
Não se trata apenas da contagem de parâmetros. Existem algumas diferenças realmente importantes entre pequenos e grandes modelos de linguagem que tornam cada um mais adequado para diferentes situações.
Os LLMs são treinados em conjuntos de dados enormes e super variados retirados de toda a internet. Isso os torna incrivelmente flexíveis e capazes de lidar com uma enorme variedade de tarefas abertas, desde escrever histórias criativas até enfrentar problemas complexos em muitos tópicos diferentes. Mas às vezes, por serem tão gerais, eles podem não ser super precisos em assuntos realmente específicos e de nicho. Eles também podem, às vezes, soar muito convincentes enquanto dizem algo completamente errado (é isso que as pessoas querem dizer com “alucinações”).
Os SLMs, por outro lado, são frequentemente treinados ou ajustados usando conjuntos de dados menores, mas de maior qualidade, que são específicos para uma determinada área. Esse foco permite que eles tenham um desempenho tão bom, ou até melhor, do que os LLMs em tarefas dentro desse domínio específico. Por serem menores, os SLMs são muito mais eficientes. Eles precisam de menos hardware caro e usam menos energia. Isso os torna incríveis para funcionar em lugares onde os recursos são limitados, como no seu telefone ou em dispositivos pequenos (hardware de borda). Eles também podem rodar nos próprios servidores da sua empresa (on-premises), o que pode ser uma grande vantagem para a privacidade e segurança dos dados em comparação com a dependência apenas de grandes LLMs baseados em nuvem. Seu tamanho menor também significa que eles respondem mais rápido, o que é crucial para coisas que precisam de respostas em tempo real.
Aqui está uma rápida comparação lado a lado:
| Aspecto | Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs) | Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) |
|---|---|---|
| Tamanho | Milhões a alguns bilhões de parâmetros | Centenas de bilhões a trilhões de parâmetros |
| Escopo | Específico para tarefas, focado em domínios | Propósito geral, conhecimento amplo |
| Desempenho | Excelente em tarefas direcionadas | Excelente em tarefas complexas e abertas |
| Recursos | Baixo poder computacional, memória necessária | Alto poder computacional, memória necessária |
| Custo | Treinamento, implantação, operacional mais baixos | Treinamento, implantação, operacional mais altos |
| Implantação | Dispositivos de borda, móveis, locais, nuvem privada | Normalmente requer servidores de nuvem poderosos |
| Privacidade | Mais fácil de implantar privadamente | Frequentemente depende de infraestrutura de nuvem |
| Latência | Inferência mais rápida | Inferência mais lenta |
| Generalização | Limitada fora do domínio de treinamento | Alta em tópicos diversos |
Por que os pequenos modelos de linguagem são importantes para as empresas
As coisas legais sobre pequenos modelos de linguagem se traduzem em alguns grandes ganhos para empresas que procuram usar IA de forma eficaz.
- Economizando dinheiro: Com necessidades computacionais mais baixas, você gasta menos em hardware, eletricidade e serviços de nuvem. Isso torna a IA avançada mais acessível, mesmo para equipes menores e startups que acham os grandes modelos muito caros.
- Velocidade e respostas rápidas: Tempos de resposta mais rápidos tornam os SLMs ideais para tarefas em tempo real, como chatbots de atendimento ao cliente, oferecendo experiências mais rápidas e suaves para os usuários.
- Melhor privacidade e segurança: Executar SLMs em seus próprios servidores ou nuvem privada dá a você maior controle sobre os dados. Isso é crucial para indústrias como saúde ou finanças que lidam com informações sensíveis.
- Fácil personalização: Os SLMs são mais fáceis e rápidos de ajustar com seus dados específicos. Isso significa saídas mais precisas e alinhadas à marca que refletem a linguagem e o estilo da sua empresa. Plataformas como eesel AI tornam esse tipo de personalização simples e eficaz.
- Implantação flexível: A capacidade de rodar em dispositivos menos potentes significa que você pode usar IA em telefones, pequenos gadgets ou até mesmo offline, expandindo onde e como você oferece suporte com IA.
- Mais sustentável: Usando muito menos energia do que modelos maiores, os SLMs ajudam a reduzir sua pegada de carbono, o que é um grande ponto positivo para empresas focadas em sustentabilidade.
plataforma eesel AI com opções para treinar pequenos modelos de linguagem em múltiplas fontes de dados.
Top 5 pequenos modelos de linguagem e seus casos de uso
O mundo dos pequenos modelos de linguagem está avançando rapidamente, com novos surgindo o tempo todo. Mas alguns realmente se destacaram por causa de seu desempenho, eficiência ou pelas coisas únicas que podem fazer. Esses modelos mostram o quanto os SLMs têm potencial para diferentes tipos de tarefas.
Vamos conferir alguns dos principais pequenos modelos de linguagem que estão chamando a atenção e como as empresas estão realmente os utilizando.
1. eesel AI (Plataforma que aproveita SLMs/LLMs)
Primeiro, é bom saber que eesel AI não é um modelo de linguagem fundamental em si, como os outros que vamos discutir. Em vez disso, eesel AI é uma plataforma que usa modelos de linguagem poderosos, incluindo os menores e otimizados quando são mais adequados, para criar agentes de suporte de IA e copilotos realmente eficazes. Essa configuração permite que as empresas aproveitem os benefícios da IA avançada, como a eficiência e especialização que você obtém dos SLMs, sem precisar treinar ou gerenciar modelos complicados por conta própria.
painel de controle eesel AI com integrações de helpdesk e opções de treinamento para pequenos modelos de linguagem.
Por que está na lista: eesel AI aproveita o poder dos modelos de linguagem otimizados e os torna práticos e fáceis de usar para trabalhos empresariais específicos e de alto impacto, como a automação do suporte ao cliente. É um ótimo exemplo de como a IA eficiente pode ser usada no mundo real para obter resultados tangíveis para o seu negócio.
Casos de Uso:
- Tratamento automático de tickets: Pode resolver instantaneamente aquelas perguntas básicas e repetitivas dos clientes que inundam os helpdesks como Zendesk ou Freshdesk.
- Classificação inteligente de tickets: Categoriza e etiqueta automaticamente os tickets de suporte com base no que dizem, no que o cliente precisa e na urgência.
- Ajudando agentes humanos: Fornece à sua equipe de suporte respostas preliminares, encontra informações rapidamente e sugere ações com base no contexto da conversa, muitas vezes através de uma extensão de navegador.
- Ajuda no e-commerce: Obtém detalhes como rastreamento de pedidos ou informações específicas do cliente de plataformas como Shopify para responder a perguntas comuns de compras online.
- Realização de ações personalizadas via APIs: Pode executar tarefas mais avançadas, como processar reembolsos ou atualizar contas de clientes, conectando-se diretamente aos seus sistemas internos usando APIs.
Você pode realmente ver como eesel AI se conecta às suas ferramentas existentes e aprende com os dados específicos da sua empresa diretamente do painel deles. Para saber mais, basta visitar o site da eesel AI.
2. Phi-3 (Microsoft)
A família de modelos Phi-3 da Microsoft é um exemplo fantástico de como obter um desempenho impressionante a partir de um tamanho relativamente pequeno. As pessoas costumam chamá-los de “pequenos, mas poderosos”. Modelos como o Phi-3-mini (que possui 3,8 bilhões de parâmetros) mostraram que podem se sair muito bem em testes de raciocínio e compreensão de linguagem, às vezes até melhor do que modelos com o dobro do tamanho. Eles acreditam que isso se deve ao fato de terem sido treinados com dados de altíssima qualidade e cuidadosamente selecionados.
Modelo de linguagem pequeno da Microsoft Phi-3 visualizado como "pequeno mas poderoso."
Casos de Uso:
- Resumir documentos: Criar rapidamente resumos de documentos longos, complicados ou especializados, como documentos legais ou relatórios de pesquisa.
- Potencializar chatbots: Executar chatbots de atendimento ao cliente precisos e rápidos que você pode colocar em seu site ou em aplicativos, potencialmente integrando com sistemas como seu CRM.
- Criar conteúdo: Ajudar na redação de diferentes tipos de conteúdo, desde materiais de marketing até descrições de produtos ou mensagens internas da empresa.
- IA no Seu Dispositivo: Seu tamanho reduzido permite que você os coloque em telefones móveis, permitindo recursos de IA que funcionam mesmo quando você está offline, como analisar texto ou resumir em movimento.
3. Llama 3 (Meta)
Llama 3 da Meta é uma conhecida família de modelos de linguagem de código aberto que inclui versões menores e mais acessíveis, como o Llama 3.2 com 1 bilhão e 3 bilhões de parâmetros. Foi treinado em uma enorme quantidade de dados e demonstra habilidades de raciocínio aprimoradas e forte desempenho em várias tarefas de linguagem, tornando-o um modelo base sólido para começar.
Modelo de linguagem pequeno Meta Llama 3 usado em aplicativos como Instagram e WhatsApp.
Casos de Uso:
- Compreensão & escrita de texto: É excelente em entender e criar textos mais longos e complexos. Isso é útil para coisas como criar conteúdo, analisar documentos ou construir sistemas que realizam conversas.
- Obtendo Informações em tempo real: Está integrado no Meta AI em aplicativos como Instagram e WhatsApp para fornecer aos usuários respostas e informações instantâneas sem que eles precisem sair do aplicativo.
- Resumindo: Pode resumir conversas, artigos ou documentos, com as versões menores projetadas para funcionar suavemente até mesmo em telefones celulares.
- Personalizando: Como é de código aberto, o Llama 3 é uma escolha popular para desenvolvedores e empresas que desejam pegar um modelo base poderoso e ajustá-lo para sua área ou tarefa específica.
4. Mixtral (Mistral AI)
Mixtral da Mistral AI modelos, como o Mixtral 8x7B, usam uma configuração interessante chamada “mistura de especialistas” (MoE). Mesmo que o modelo possa ter bilhões de parâmetros no total, ele usa apenas uma parte deles (como 12,9 bilhões para o Mixtral 8x7B) para qualquer tarefa ou texto que esteja processando. Isso permite que ele lide com trabalhos complicados de forma muito eficiente, às vezes tão bem quanto modelos tradicionais muito maiores como o GPT-3.5, mas sem precisar de tanto poder computacional quando está em execução.
Diagrama ilustrando a arquitetura Mixture of Experts no Mixtral.
Casos de Uso:
- Lidando com tarefas complexas: É eficaz em trabalhos que exigem a integração de conhecimentos de diferentes áreas, tornando-o adequado para questões um pouco mais complexas do que aquelas que modelos de linguagem simples podem lidar.
- Mais fácil de implantar: A estrutura MoE permite que ele funcione eficientemente em hardware menos potente do que o necessário para modelos grandes tradicionais, tornando-o mais acessível para iniciar e operar.
- Melhor raciocínio: Seu design o ajuda no pensamento lógico e análise, proporcionando capacidades avançadas para um modelo de tamanho menor.
5. DeepSeek-Coder-V2 (DeepSeek AI)
Se você está focado especificamente em tarefas relacionadas à escrita de software, DeepSeek-Coder-V2 é um modelo de linguagem pequeno extremamente capaz. Este é outro modelo MoE, e é especificamente construído e treinado em um massivo conjunto de dados de 6 trilhões de tokens, com foco intenso em codificação e matemática. Ele pode lidar com uma enorme quantidade de texto de uma vez (um comprimento de contexto de 128k), o que é ótimo para trabalhar com grandes bases de código.
Modelo de linguagem pequeno DeepSeek-Coder-V2 projetado para tarefas de codificação.
Casos de Uso:
- Escrever código: Pode ajudar desenvolvedores gerando pedaços de código, funções ou até mesmo partes maiores de código apenas a partir de descrições em linguagem natural.
- Explicar & traduzir código: Pode entender o código existente e explicá-lo em termos simples, ou até mesmo traduzir código de uma linguagem de programação para outra.
- Verificações automáticas de código: Pode potencialmente ajudar a encontrar bugs, sugerir maneiras de melhorar o código ou verificar se o código segue as regras de estilo da sua equipe.
- Codificação segura localmente: Como pode ser executado no seu próprio computador, é uma opção forte para tarefas de codificação que envolvem informações sensíveis onde manter os dados privados é absolutamente crítico.
Comparando os principais modelos de linguagem pequenos
Cada um desses modelos de linguagem pequenos traz suas próprias forças para a mesa. Eles são frequentemente otimizados para diferentes tipos de tarefas ou onde você planeja executá-los. Enquanto eesel AI é uma plataforma que usa modelos, os modelos fundamentais listados aqui têm habilidades distintas.
| Modelo | Desenvolvedor | Força | Tamanho | Principais Usos | Onde Roda |
|---|---|---|---|---|---|
| Phi-3 | Microsoft | Raciocínio, eficiência | 3.8B | Resumir, chatbots, recursos no dispositivo | Edge, mobile, cloud |
| Llama 3 | Meta | Tarefas gerais de linguagem | 1B, 3B | Geração de texto, informações em tempo real, ajuste fino | Mobile, PC, cloud |
| Mixtral | Mistral AI | Tarefas complexas de forma eficiente | 12.9B ativo | Raciocínio avançado, implantação eficiente | PC, cloud |
| DeepSeek-Coder-V2 | DeepSeek AI | Codificação, raciocínio matemático | ~12.9B ativo | Geração de código, explicação, revisão | PC, cloud |
Escolhendo o modelo de linguagem pequeno certo para suas necessidades
Escolher o melhor modelo de linguagem pequeno não é realmente sobre encontrar o único melhor disponível. É mais sobre encontrar o melhor ajuste para suas necessidades específicas. Como os SLMs são frequentemente especializados, o que você planeja usar é a coisa mais importante a considerar.
- Defina sua tarefa: Qual problema você está resolvendo? Você está automatizando e-mails, construindo um bot interno ou escrevendo código? Saber isso ajuda a escolher o modelo certo.
- Considere seus recursos: Onde ele será executado? Se precisar funcionar em um telefone ou dispositivo pequeno, você precisará de um modelo realmente eficiente. Com acesso a servidores mais potentes ou nuvem privada, modelos SLM maiores ou modelos MoE podem funcionar.
- Verifique seus dados: Você tem dados fortes e específicos? Se sim, escolha um modelo ou plataforma que suporte fácil ajuste fino com suas informações.
- Priorize a privacidade: Se você lida com dados sensíveis, executar um SLM em seus próprios servidores ou nuvem privada é muitas vezes mais seguro do que depender de modelos de nuvem pública.
- Pense na integração: Como ele se conectará com suas ferramentas como helpdesks ou CRMs? Alguns modelos e plataformas, como eesel AI, facilitam isso com conexões integradas.
- Entenda os custos: Verifique como funciona a precificação. É baseado no uso, agentes ou poder de computação? Certifique-se de que ele escala de forma previsível com seu crescimento.
Como os modelos de linguagem pequenos impulsionam agentes de suporte mais inteligentes
Enquanto os SLMs básicos podem entender a linguagem, plataformas construídas para suporte, como eesel AI, levam isso adiante. Elas automatizam fluxos de trabalho, conectam-se com suas ferramentas existentes e permitem total personalização. eesel AI torna os modelos de linguagem otimizados práticos para suporte ao cliente ao lidar com treinamento de dados, integrando-se com helpdesks como Zendesk e Freshdesk, e realizando ações complexas que modelos independentes não podem.
Pronto para aproveitar os modelos de linguagem pequenos para seu suporte?
Os modelos de linguagem pequenos tornam a IA poderosa mais acessível, eficiente e especializada. Eles oferecem velocidade, custos mais baixos, melhor privacidade e fácil personalização para tarefas específicas. Em muitos casos, eles são até melhores do que, ou um forte complemento para, grandes modelos de linguagem.
Escolher o modelo ou plataforma certa depende de seus objetivos, recursos disponíveis e necessidades de privacidade. Se você precisa de IA para dispositivos, codificação ou aplicações de negócios como suporte ao cliente, há um SLM ou uma plataforma que se encaixa.
Imagine colocar esse poder para trabalhar para sua equipe de suporte. É exatamente isso que eesel AI foi construído para fazer. Ele usa modelos de linguagem otimizados para criar Agentes e Assistentes de IA que automatizam e simplificam fluxos de trabalho de suporte. Você pode facilmente conectar eesel AI com helpdesks como Zendesk, Freshdesk, ou Intercom, ensiná-lo usando os dados da sua empresa, definir o tom e definir ações. Além disso, a precificação é baseada em interações, não por agente.
Veja como eesel AI pode automaticamente lidar com tickets comuns de Nível 1, apoiar sua equipe e reduzir custos usando IA eficiente e personalizada.
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