Când să utilizați modele lingvistice mici în locul modelelor lingvistice mari

Modelele lingvistice mari (LLM) continuă să meargă pe sârmă între eficiență și încredere. Utilizatorii le consideră eficiente, dar se îndoiesc de acuratețea lor.

Acestea pot fi, de asemenea, exagerate pentru unele cazuri de utilizare. De exemplu, utilizarea LLM-urilor poate să nu fie cea mai bună alegere pentru toate sarcinile interne de HR, având în vedere costurile lor computaționale ridicate.

În toate aceste conflicte, un nou tip de model câștigă teren: modelele lingvistice mici (SLM). Acestea sunt modele mai simple antrenate pe un set de date mai mic pentru a îndeplini o funcție foarte specifică. Bifează toate căsuțele privind eficiența ridicată, mai multă încredere și cost redus.

Unele studii recente spun, de asemenea, că modelele lingvistice mici sunt viitorul AI-ului Agentic. În acest articol, am enumerat cazuri de utilizare în care un SLM ar fi mai eficient decât un LLM.

Cele mai bune cazuri de utilizare SLM în diferite funcții de afaceri

Dacă vă întrebați de unde să începeți călătoria cu SLM, am compilat mai jos cele mai bune cazuri de utilizare SLM în funcțiile comune de afaceri. 

Serviciul clienți

Modelele LLM pot fi utile pentru serviciul clienți, dar cu rezerve majore. Aceste modele sunt pre-antrenate pe un set vast de date, adesea extrase de pe internet. O parte din aceste cunoștințe pot sau nu să fie aplicabile serviciului dvs. pentru clienți, mai ales când politicile companiei sunt specifice. Riscați să aveți chatboți orientați către clienți care halucinează. De exemplu, un chatbot de servicii pentru clienți de pe site-ul Air Canada a promis unui client o rambursare pentru deces împotriva unei politici care nu a existat niciodată.

SLM-urile au mai mult sens pentru chatboții pentru clienți și portalurile de reclamații. Aceste portaluri se ocupă adesea de probleme/întrebări foarte repetitive și au un depozit limitat de politici ale companiei la care să se refere. Modelul poate fi antrenat cu ușurință pe date din tichete anterioare ale clienților și politicile companiei. Acest lucru este suficient pentru ca modelul să răspundă clienților.

Desigur, SLM nu poate gestiona totul, iar acolo unde botul nu poate răspunde la întrebare, puteți implica întotdeauna un om. Dacă este un chatbot, puteți oferi un număr de asistență pentru ca clientul să sune. Dacă este o platformă de gestionare a tichetelor, tichetul poate fi rezolvat automat dacă este o problemă cunoscută pentru SLM, sau poate fi atribuit unui executiv de asistență pentru clienți. Cel puțin, puteți fi sigur că automatizarea nu promite ceva unui client care nu este posibil.

​Vânzări/Marketing 

LLM-urile excelează cu siguranță pentru unele cazuri de utilizare în vânzări și marketing, în special crearea de conținut. Datele de antrenament mai mari ajută la gestionarea diferitelor subiecte. Dar utilizarea LLM-urilor pentru sarcini mai de nișă, cum ar fi calificarea/cultivarea lead-urilor și abordarea personalizată, poate să nu fie cea mai bună alegere. Răspunsurile sale generalizate nu vor da o impresie bună potențialilor dvs. clienți.

SLM vă ajută să creați mesaje de abordare mai personalizate. Poate fi antrenat pe setul dvs. de date proprietar pentru a califica lead-urile. Puteți redacta câteva mesaje de abordare care au funcționat pentru dvs. în trecut și puteți utiliza modele SLM pentru a genera mai multe mesaje de abordare bazate pe acestea. SLM-urile vă ajută să vă îndepărtați de mesajele generice de abordare AI.

Finanțe 

LLM-urile pot fi utilizate pentru analiza generală a pieței. Dar rămân în urmă pentru sarcini cu risc ridicat, cum ar fi detectarea fraudelor și monitorizarea conformității. Ratele de fraudă sunt în creștere atât în conturile consumatorilor, cât și în cele de afaceri. În ciuda faptului că companiile construiesc sisteme de detectare a fraudelor, fraudatorii continuă să găsească noi modalități de a le ocoli. Modelul necesită reantrenare continuă. Aici este locul unde SLM strălucește și LLM rămâne în urmă.

Durează mai mult timp și resurse pentru a reantrenă un LLM comparativ cu un SLM. SLM poate fi actualizat continuu cu cele mai recente date despre fraude pentru a face sistemul mai robust.

La fel și pentru datele de conformitate. LLM-urile pot avea chiar informații de conformitate depășite, rezultând în omisiuni. SLM antrenat pe un set mic de date este ușor de revizuit și rafinat pentru a asigura că doar cele mai recente reglementări sunt disponibile în baza de cunoștințe.

Resurse Umane 

LLM-urile sunt excelente pentru redactarea descrierilor generale ale posturilor, comunicarea cu angajații sau conținutul de formare. Sarcinile cu riscuri ridicate de conformitate (exemplu: crearea documentelor de politică, acordurilor de angajare și documentelor de imigrare) sunt cele în care lucrurile devin complicate.

Țările sau chiar statele continuă să-și actualizeze legile muncii.  De exemplu, guvernul australian a crescut concediul parental la 24 de săptămâni în 2025, și va fi extins cu încă două săptămâni începând din 2026. New York crește salariul minim pe oră pentru lucrătorii ocazionali recent. Japonia a început să promoveze echilibrul dintre viața profesională și cea personală și aranjamente de lucru flexibile pentru noii părinți.

Utilizarea LLM-urilor înseamnă verificarea continuă că baza de cunoștințe din backend este precisă și actualizată. Omiterea oricărui fișier de politică vechi din greșeală în baza de date ar duce la halucinații.  

Modelele lingvistice mici înseamnă mult mai mult control asupra bazei de cunoștințe și mai multă asigurare pentru conformitate. De exemplu, Deel AI este un model lingvistic mic curat de experții săi în conformitate. Acești experți actualizează continuu baza de cunoștințe, astfel încât să obțineți cele mai actualizate și precise răspunsuri.

Operațiuni de afaceri

Un nou sondaj de adoptare AI de la G2 arată că aproape 75% dintre afaceri utilizează multiple funcții AI în operațiunile zilnice de afaceri. AI conduce eficiența operațională și îmbunătățește productivitatea. Atât SLM, cât și LLM au un rol de jucat în acest sens.

LLM-urile strălucesc în sarcini strategice precum managementul riscului, prognoza cererii, revizuirea furnizorilor și altele. Baza sa vastă de cunoștințe îl ajută să ia în considerare toate unghiurile înainte de a face o sugestie. Pe de altă parte, SLM funcționează cel mai bine pentru muncă repetitivă de rutină. Gândiți-vă la gestionarea facturilor, urmărirea expedițiilor, optimizarea rutelor, verificările de fond sau întreținerea predictivă. Sarcinile pot rula pe un set limitat de reguli și date anterioare ale companiei.

Companiile beneficiază de utilizarea SLM în sarcini de rutină, repetitive. De exemplu, Checkr, o platformă de verificare a antecedentelor angajaților, a trecut de la LLM la SLM pentru a automatiza verificările de fond și a observat o acuratețe mai bună, timpi de răspuns mai rapizi și o reducere de 5X a costurilor.

SLM vs LLM: Cine câștigă bătălia?

În comparația dintre SLM și LLM, răspunsul nu este să alegeți între SLM și LLM. Abordarea mai bună este să le utilizați împreună ca model hibrid. Atât SLM, cât și LLM au propriile puncte forte și slabe. SLM face o treabă bună în sarcini cu domenii de aplicare bine definite și seturi de date limitate. Dar pentru sarcini care necesită raționament, LLM este o alegere mult mai bună.

Să luăm managementul lanțului de aprovizionare ca exemplu. O abordare hibridă este mai bună pentru managementul lanțului de aprovizionare unde:

• LLM preia sarcini strategice precum analiza riscurilor, prognoza cererii și altele
• SLM automatizează sarcini operaționale de volum mare și repetitive, cum ar fi gestionarea rutelor, procesarea facturilor etc.

Utilizarea atât a SLM, cât și a LLM împreună creează un model complet pentru a gestiona toate aspectele lanțului de aprovizionare. ​

Cele mai bune modele SLM gata pentru antrenament personalizat

Un lucru bun despre începerea implementării SLM este că există modele disponibile pentru reglare fină. Puteți alege unul dintre acestea în funcție de cazul dvs. de utilizare:

1. Meta Llama 3.1 (8B parametri): Un model de eficiență ridicată care se remarcă pentru cazuri de utilizare care necesită suport multilingv
2. Microsoft Phi-3 (3.8B parametri): Un model mic perfect când aveți o sarcină super-specifică care necesită raționament puternic.
3. Google Gemma 2 (2B parametri): Un model ușor cu capacități multimodale, ajutându-vă să gestionați atât text, cât și imagini.

Utilizarea SLM-urilor nu a fost niciodată atât de ușoară

Cu mai multe modele SLM lansate, nici măcar nu trebuie să creați vreun model de la zero. Alegeți pur și simplu un model existent care se potrivește cazului dvs. de utilizare, construiți o bază de cunoștințe de informații pentru acesta, și sunteți gata de start.  

\n