Os pequenos modelos de linguagem (SLMs) são sistemas de IA compactos, projetados para processamento de alto volume em dispositivos com recursos limitados, como smartphones e dispositivos IoT. Eles são otimizados para eficiência e desempenho em ambientes com conectividade, memória e eletricidade limitadas, tornando-os ideais para implantação em dispositivos locais.

1. Ajuste fino específico para tarefas: SLMs podem ser ajustados de forma mais fácil e econômica para tarefas específicas, alcançando alta precisão em domínios limitados.

2. Contagem reduzida de parâmetros: Com menos parâmetros, os SLMs são mais rápidos e eficientes, ideais para dispositivos com memória limitada e aplicações em tempo real.

3. Hospedagem de nível empresarial no Microsoft Azure: Oferece desenvolvimento e hospedagem simplificados, com alta disponibilidade global e segurança aprimorada.

A redução na contagem de parâmetros permite que os SLMs se ajustem a dispositivos de memória limitada, como smartphones e sistemas embarcados, oferecendo benefícios como menor latência e respostas rápidas, essenciais para aplicações em tempo real. Além disso, a menor complexidade computacional reduz os custos de integração e armazenamento.

- Monitoramento e manutenção simplificados - Maior controle do usuário sobre seus dados - Melhor privacidade e segurança de dados - Necessidades computacionais reduzidas - Retenção de dados reduzida - Infraestrutura mais barata - Funciona offline

Pequenos modelos de linguagem, como a família de modelos Phi e o GPT-4o mini no Azure AI, são opções atraentes para empresas que buscam soluções de IA eficientes e econômicas. Eles democratizam a tecnologia de IA, permitindo que até mesmo organizações menores aproveitem capacidades avançadas de processamento de linguagem.

Os pequenos modelos de linguagem oferecem uma solução eficiente e econômica para empresas que precisam de desempenho de IA em dispositivos com recursos limitados. Com benefícios como ajuste fino específico para tarefas, menor contagem de parâmetros e hospedagem robusta no Microsoft Azure, esses modelos são ideais para uma ampla gama de aplicações. À medida que a tecnologia avança, espera-se que a adoção de SLMs cresça, democratizando ainda mais o acesso à inteligência artificial.

FONTES:

1. Microsoft

2. MobileBERT: a Compact Task-Agnostic BERT for Resource-Limited Devices

3. It’s Not Just Size That Matters: Small Language Models Are Also Few-Shot Learners