1. Définition de concept
- Large Language Model (LLM) : L’échelle des paramètres est généralement de milliards à des centaines de milliards. Formé sur des données diversifiées et à grande échelle, il dispose de puissantes capacités de compréhension et de génération de langage, adaptées aux tâches complexes et aux scénarios généraux.
- Small Language Model (SLM) : les paramètres vont de quelques millions à des milliards, en se concentrant sur des tâches ou des domaines spécifiques, et la formation et le déploiement localisés sont plus efficaces.
2. Principales différences
- Échelle du modèle et données d’entraînement
- < li class="ql-indent-1"> LLM : Les données d’entraînement sont énormes et il existe de nombreux paramètres (des milliards à des billions).
- SLM : Jeu de données limité, peu de paramètres, souvent entraîné sur des domaines de tâches spécifiques.
- Capacités et scénarios applicables
- LLM : Excellentes performances dans la génération de dialogues, la compréhension inter-domaines et le raisonnement pour des contenus complexes.
- SLM : Plus efficace et plus précis pour la gestion de tâches structurées, de texte spécialisé ou d’applications en temps réel.
- Consommation des ressources et efficacité du déploiement
- LLM : L’entraînement et l’inférence nécessitent des serveurs puissants et une prise en charge GPU, ce qui entraîne un coût et une latence élevés.
- SLM : Il peut être rapidement déployé et exécuté sur des serveurs ou des appareils ordinaires (tels que les téléphones mobiles et les appareils intégrés).
- Rentabilité et personnalisation<
- li class="ql-indent-1"> LLM : Puissant mais coût de formation élevé et difficile à personnaliser.
- SLM : Faibles coûts de formation et de fonctionnement, adapté aux applications rapidement personnalisables et privatisées.
3. Tendances des applications
- De nombreuses entreprises adoptent la SLM pour des tâches internes telles que l’analyse de documents juridiques, le service client, la génération de rapports financiers, etc., car elle est plus efficace, contrôlable et garantit la confidentialité des données.
- Les LLM continuent d’exercer leurs avantages dans la génération de contenu créatif, le raisonnement de dialogue à plusieurs tours et les tâches multimodales.
- De plus en plus de systèmes s’orientent vers des architectures hybrides, utilisant les LLM en conjonction avec les SLM pour obtenir une collaboration précise et efficace.
4. Résumé
- L’avantage des grands modèles (LLM) réside dans leur polyvalence et leur expressivité, qui conviennent aux tâches complexes et ouvertes ;
- Les avantages des petits modèles (SLM) sont l’efficacité, le coût et la contrôlabilité, et sont plus précis pour des tâches spécifiques.
- La combinaison des deux peut trouver un équilibre entre le coût et les performances, ce qui est actuellement la stratégie d’architecture d’IA recommandée dans l’industrie.
