𝗦𝗺𝗮𝗹𝗹 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀 x 𝗟𝗮𝗿𝗴𝗲 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀

Começando o ano falando das 𝗽𝗲𝗿𝘀𝗽𝗲𝗰𝘁𝗶𝘃𝗮𝘀 𝗱𝗮 𝗜𝗔 𝗽𝗮𝗿𝗮 𝟮𝟬𝟮𝟱, vou apresentar um novo conceito que estamos trabalhando para este ano chamado 𝗦𝗺𝗮𝗹𝗹 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀 ou 𝗦𝗟𝗠𝘀. Este conceito refere-se a modelos de linguagem natural que possuem 𝗺𝗲𝗻𝗼𝘀 𝗽𝗮𝗿â𝗺𝗲𝘁𝗿𝗼𝘀 em comparação com 𝗟𝗮𝗿𝗴𝗲 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀 ou 𝗟𝗟𝗠𝘀 como o GPT-3 ou o LLaMA. Ao contrário dos LLMs, esses modelos são projetados para serem mais leves, eficientes e capazes de executar tarefas específicas, frequentemente usados em dispositivos com recursos computacionais limitados.

Ao invés de abranger uma ampla gama de tarefas, os SLMs são geralmente treinados ou otimizados para cenários específicos, como classificação de texto, análise de sentimentos ou tradução básica. Essa abordagem reduz a necessidade de grandes volumes de dados e tempo para treinamento ou fine-tuning, permitindo que esses modelos sejam facilmente adaptados a problemas locais, sem depender de infraestruturas robustas.

Os SLMs oferecem vantagens significativas, especialmente para aplicações que demandam privacidade, como assistentes virtuais locais ou aplicativos em smartphones. Por serem menos exigentes em termos de infraestrutura de hardware, podem ser executados em dispositivos comuns. Além disso, sua menor complexidade torna mais fácil analisar e compreender como suas decisões são tomadas.

Os pontos de atenção desse conceito indicam que os SLMs podem não ser capazes de lidar com tarefas complexas ou realizar inferências contextuais profundas como os LLMs. Além disso, são menos eficazes para resolver uma ampla gama de problemas utilizando uma única arquitetura.

Entre os exemplos de SLMs, destacam-se o FastText, desenvolvido pelo Facebook, utilizado para classificação e representação de texto; o DistilBERT, uma versão compacta do BERT criada pela Hugging Face, que oferece desempenho semelhante com menor complexidade; e o ALBERT, uma variante eficiente do BERT desenvolvida pelo Google, que reduz significativamente o número de parâmetros sem comprometer a performance em tarefas de linguagem natural.

As tendências futuras para os SLMs incluem o desenvolvimento de fine-tuning especializado para setores específicos, como saúde e finanças, permitindo maior personalização e eficiência; a interoperabilidade com LLMs, onde os SLMs podem lidar com tarefas leves enquanto os LLMs processam demandas mais complexas; e a crescente acessibilidade da IA, possibilitando a implementação de modelos leves em dispositivos de baixo custo e conectividade limitada, democratizando ainda mais o uso da inteligência artificial em diversas aplicações.