מה זה מודל שפה גדול?
מודל שפה קטן (Small Language Model), ובקיצור SLM, הוא מודל מתמחה או מומחה, דגם קטן יותר ומזוקק, מה שהופך אותו להבטחה גדולה וממשית לצרכים עסקיים, בעולם האמיתי.
מודלים קטנים של שפה, או כמו שתרגום מכונה מכנה בטעות "מודלים של שפות קטנות", מאפשרים היום אימון בינה מלאכותית על ידע ספציפי לתחומים שונים ובכך להתאימם לתעשיות ספציפיות, משימות וזרימות עבודה תפעוליות.
SLM הוא קצת כמו סוס חזק ומהיר שיכול לבצע משימות ממוקדות, לעומת כרכרות LLM עמוסות, כבדות ולכן גם מוגבלות בתמרון.
שוב ושוב נשאלת השאלה האם יכולים מודלי שפה קטנים (SLMs) לנצח את ה-ChatGPTים או ה-Claudeים למיניהם, את האחים הגדולים והוותיקים, המצוידים, מאומנים ועתירי המשאבים מעולם ה-LLMs?
או במספרים - האם מודל של מיליארד בודד של פרמטרים (1B) יכול לגבור על היכולות של מודל עם 405B פרמטרים, יותר מפי 400 ממנו?
אז כן. בניגוד למודל שפה גדול של עולם ה-LLMs, שמעבד כמויות אדירות של ידע כללי, המודל הקטן מעולם ה-SLMs בנוי במחשבה על דיוק ויעילות. עלות הפעלתו היא נמוכה משמעותית, הוא דורש פחות כוח חישוב ובנוי כדי לספק תובנות רלוונטיות יותר לעסק מאשר מקביליו הגדולים והכלליים.
בעולם המודלים הגדולים של שפה כבר הסתבר שאופטימיזציה של החישובים ב-SLMs כאלה יכולה אכן לעלות את היכולות של הקטנים הללו על אלו של דגמים גדולים יותר, שמנסים ומצליחים להיות חכמים מכולם ויודעי-כל, אבל תפעולם יקר ומסורבל יותר והם לא יעמדו ביכולות ההתמחות של מודל קטן שלא מביט לצדדים ומרוכז רק במשימתו.
מחקרים שבחנו את היעילות של שיטה ששמה Compute-Optimal TTS, למשל, הראו ששיפור הביצועים של מודלים קטנים מאפשר לעלות בהם את הביצועים על אלו של דגמים גדולים יותר, במשימות מתמטיות כמו MATH-500 ו-AIME24 ובשיפור יכולות החשיבה של LLM.
דגמי SLM, שמותאמים להצטיין בתחומים ספציפיים - פיתוח תוכנה, רפואה, פיננסים וכדומה, יספקו תוצאות מדויקות ואמינות יותר, המותאמות לצרכי הארגון הייחודיים וליכולותיו.
ה-SLMs המזוקקים והקטנים יותר מצליחים לשמור על יכולות חשיבה חזקות וממוקדות תחום, ביחד עם יעילות המאפשרת להם לפעול באופן מקומי, מבלי להסתמך על מחשוב ענן.
אז ברור שגם מפתחים של סוכני AI צריכים דגמים קלים, מהירים ומתמחים מאוד, המאומנים על ידע מעמיק וספציפי לתחום בו מתמחה הסוכן. בזכות דרישות המשאבים המצומצמות והגודל הקטן יותר שלהם, שירותי SLM יכולים בדרך כלל להתאים בול למגמת ה-Agentic AI, בכך שהם מאפשרים קבלת החלטות אוטונומית בקצה.
אמנם מודלי SLM עשויים לדרוש הכשרה מיוחדת מלכתחילה, אבל מנגד עומד היתרון של הפחתת הסיכונים הכרוכים בשימוש ב-LLM של צד שלישי וספקים חיצוניים. זהו יתרון עצום, המצטרף לשאר יתרונותיהם: יכולת הסבר גדולה יותר, ביצועים מהירים יותר ויכולת ביצוע מדויק, עקבי ושקוף יותר, המצטרפים לשליטה רבה יותר על פרטיות ואבטחת הנתונים.
כך שאולי LLMs ו-SLMs אינם סותרים אלא משלימים. יתכן שבפועל, SLMs יכולים לחזק את ה-LLMs וליצור פתרונות היברידיים, משולבים, שבהם ה-SLMs ממונים על הביצוע הספציפי והמדויק בעוד ה-LLMs מספקים את הקונטקסט, ההקשר הרחב יותר .
מודל שפה קטן (Small Language Model), ובקיצור SLM, הוא מודל מתמחה או מומחה, דגם קטן יותר ומזוקק, מה שהופך אותו להבטחה גדולה וממשית לצרכים עסקיים, בעולם האמיתי.
מודלים קטנים של שפה, או כמו שתרגום מכונה מכנה בטעות "מודלים של שפות קטנות", מאפשרים היום אימון בינה מלאכותית על ידע ספציפי לתחומים שונים ובכך להתאימם לתעשיות ספציפיות, משימות וזרימות עבודה תפעוליות.
SLM הוא קצת כמו סוס חזק ומהיר שיכול לבצע משימות ממוקדות, לעומת כרכרות LLM עמוסות, כבדות ולכן גם מוגבלות בתמרון.
שוב ושוב נשאלת השאלה האם יכולים מודלי שפה קטנים (SLMs) לנצח את ה-ChatGPTים או ה-Claudeים למיניהם, את האחים הגדולים והוותיקים, המצוידים, מאומנים ועתירי המשאבים מעולם ה-LLMs?
או במספרים - האם מודל של מיליארד בודד של פרמטרים (1B) יכול לגבור על היכולות של מודל עם 405B פרמטרים, יותר מפי 400 ממנו?
אז כן. בניגוד למודל שפה גדול של עולם ה-LLMs, שמעבד כמויות אדירות של ידע כללי, המודל הקטן מעולם ה-SLMs בנוי במחשבה על דיוק ויעילות. עלות הפעלתו היא נמוכה משמעותית, הוא דורש פחות כוח חישוב ובנוי כדי לספק תובנות רלוונטיות יותר לעסק מאשר מקביליו הגדולים והכלליים.
בעולם המודלים הגדולים של שפה כבר הסתבר שאופטימיזציה של החישובים ב-SLMs כאלה יכולה אכן לעלות את היכולות של הקטנים הללו על אלו של דגמים גדולים יותר, שמנסים ומצליחים להיות חכמים מכולם ויודעי-כל, אבל תפעולם יקר ומסורבל יותר והם לא יעמדו ביכולות ההתמחות של מודל קטן שלא מביט לצדדים ומרוכז רק במשימתו.
מחקרים שבחנו את היעילות של שיטה ששמה Compute-Optimal TTS, למשל, הראו ששיפור הביצועים של מודלים קטנים מאפשר לעלות בהם את הביצועים על אלו של דגמים גדולים יותר, במשימות מתמטיות כמו MATH-500 ו-AIME24 ובשיפור יכולות החשיבה של LLM.
ביצועים, התמחות ואבטחת נתונים
לא מעט חברות וארגונים מבינים שהשאלה היא לא על איזה מודל בינה מלאכותית אנשים קופצים, אלא איזה מודל יספק לחברה או לארגון ערך עסקי אמיתי. SLMs מאפשרים לעסקים לפרוס AI ישירות על מחשבים ניידים, רובוטים וטלפונים ניידים ולהבטיח בכך גם שהנתונים, הדאטה שלהם, יישארו מוגנים.
דגמי SLM, שמותאמים להצטיין בתחומים ספציפיים - פיתוח תוכנה, רפואה, פיננסים וכדומה, יספקו תוצאות מדויקות ואמינות יותר, המותאמות לצרכי הארגון הייחודיים וליכולותיו.
ה-SLMs המזוקקים והקטנים יותר מצליחים לשמור על יכולות חשיבה חזקות וממוקדות תחום, ביחד עם יעילות המאפשרת להם לפעול באופן מקומי, מבלי להסתמך על מחשוב ענן.
סוכני AI
אם SLMs מצוינים עבור עסקים הרוצים לייצר משימות אוטומציה שלא נזקקות לכל הרעש והצלצולים שמציע ה-LLM, אז מה עם סוכני בינה משויפים?
אז ברור שגם מפתחים של סוכני AI צריכים דגמים קלים, מהירים ומתמחים מאוד, המאומנים על ידע מעמיק וספציפי לתחום בו מתמחה הסוכן. בזכות דרישות המשאבים המצומצמות והגודל הקטן יותר שלהם, שירותי SLM יכולים בדרך כלל להתאים בול למגמת ה-Agentic AI, בכך שהם מאפשרים קבלת החלטות אוטונומית בקצה.
אמנם מודלי SLM עשויים לדרוש הכשרה מיוחדת מלכתחילה, אבל מנגד עומד היתרון של הפחתת הסיכונים הכרוכים בשימוש ב-LLM של צד שלישי וספקים חיצוניים. זהו יתרון עצום, המצטרף לשאר יתרונותיהם: יכולת הסבר גדולה יותר, ביצועים מהירים יותר ויכולת ביצוע מדויק, עקבי ושקוף יותר, המצטרפים לשליטה רבה יותר על פרטיות ואבטחת הנתונים.
שילוב של המודלים
כיום מבינים שאמנם אין תחרות ל-LLMs בגודל ובעוצמה, אך הסתמכות יתר עליהם יכולה להוביל לתחושת ביטחון מוגזמת, לשאננות ולטעויות קריטיות שעלולות לחמוק מבלי להתגלות.
כך שאולי LLMs ו-SLMs אינם סותרים אלא משלימים. יתכן שבפועל, SLMs יכולים לחזק את ה-LLMs וליצור פתרונות היברידיים, משולבים, שבהם ה-SLMs ממונים על הביצוע הספציפי והמדויק בעוד ה-LLMs מספקים את הקונטקסט, ההקשר הרחב יותר .
