SLM frente a LLM: Guía completa sobre modelos lingüísticos pequeños y modelos lingüísticos grandes

Los modelos lingüísticos se han convertido en un elemento central del campo de la inteligencia artificial, ya que determinan la forma en que las máquinas comprenden, generan e interactúan con el lenguaje humano. Dentro de este panorama, tenemos dos categorías distintas: Modelos de lenguaje pequeños (SLM) y modelos de lenguaje grandes (LLM). Ambos comparten los mismos fundamentos que las arquitecturas basadas en transformadores, pero difieren en términos de escala, diseño, filosofía e implementación. 

Los LLM son enormes y suelen contener miles de millones o billones de parámetros; piensa en tus modelos chatGPT o Claude. Esto les permite adaptarse a una amplia variedad de tareas, desde escribir ensayos hasta generar código. Esto significa que también requieren mucha más infraestructura, altos gastos operativos y un mayor impacto medioambiental.

Los SLM son mucho más compactos y eficientes, y contienen entre millones y miles de millones de parámetros. A menudo se centran en la especialización y la eficiencia dentro de un ámbito concreto, teniendo en cuenta su aplicación práctica. Están diseñados para dispositivos móviles o servidores periféricos, requieren mucha menos potencia computacional para funcionar y pueden realizar tareas específicas de cada dominio.

Este tutorial ofrece una exploración exhaustiva de los SLM frente a los LLM. Aprenderás en qué se diferencian en cuanto a arquitectura, rendimiento, requisitos de implementación y casos de uso, con información práctica que te servirá de guía para aplicaciones del mundo real.

Comprender los modelos lingüísticos

Antes de entrar en comparaciones, es importante comprender qué son los modelos lingüísticos y cómo han evolucionado.

¿Qué son los modelos lingüísticos?

Un modelo lingüístico es un sistema de inteligencia artificial entrenado con grandes cantidades de texto con el fin de «procesamiento del lenguaje natural». En efecto, estos modelos lingüísticos están entrenados para captar el lenguaje humano y procesarlo con el fin de proporcionar respuestas similares a las de los seres humanos. 

Uno de los casos de uso más comunes son los chatbots, como chatGPT. Básicamente, calcula la probabilidad de una secuencia de palabras, lo que permite realizar tareas como la generación de texto, la síntesis, la traducción y la IA conversacional.

Los LLM suelen contener miles de millones (o billones) de parámetros. Esto permite una aplicación mucho más amplia de los LLM, desde la generación de fragmentos de código hasta la respuesta a preguntas de conocimiento general. Por el contrario, los SLM están diseñados con muchos menos parámetros (de millones a miles de millones) y, a menudo, se diseñan para ámbitos altamente especializados. Es posible que los veas aplicados en dispositivos médicos o teléfonos móviles.

El auge de los SLM refleja la creciente demanda de modelos que no solo sean potentes, sino también ligeros y eficientes en cuanto a recursos. Estamos viendo cómo crecen en aplicaciones periféricas en las que dispositivos pequeños (como tu teléfono) pueden ejecutar modelos de forma local.

Contexto histórico y evolución

Los modelos lingüísticos han cambiado mucho a lo largo de su historia. En las décadas de 1940 y 1950, existían modelos basados en reglas que se fundamentaban en los principios establecidos por Turing. En la década de 1990, se produjo un cambio cuando los investigadores comenzaron a utilizar modelos estadísticos para predecir la probabilidad de las palabras. A esto le siguió rápidamente el desarrollo de las redes neuronales, donde, en la última década, el concepto de transformadores ha provocado un enorme salto en la complejidad computacional de los modelos lingüísticos.

Los LLM como GPT-3 y GPT-4 demostraron un rendimiento general sorprendente, pero también pusieron de manifiesto algunos retos: enormes costes de formación, demanda energética y complejidad de implementación.

En respuesta, la industria ha comenzado a explorar SLM como Phi-3, LLaMA-3 8B y Mistral 7B. Estos modelos equilibran el rendimiento con la eficiencia. Representan un giro hacia la especialización, la responsabilidad medioambiental y la practicidad en el mundo real.

Fundamentos arquitectónicos y principios de diseño

Las filosofías de diseño de los LLM y los SLM difieren significativamente, aunque ambos se basan en la arquitectura del transformador.

Modelos de lenguaje grandes (LLM)

Los LLM aprovechan el enorme número de parámetros (a menudo miles de millones o billones) con arquitecturas complejas y datos de entrenamiento a gran escala para maximizar la generalización. Destacan en el razonamiento abierto, la resolución de problemas complejos y la representación de conocimientos amplios.

Sin embargo, requieren unos requisitos de infraestructura muy exigentes: GPU de alto rendimiento, clústeres de entrenamiento distribuidos y canalizaciones de implementación a escala de nube. Su tamaño a menudo los limita a implementaciones centralizadas, lo que restringe su uso en entornos con recursos limitados. Para obtener más información sobre los detalles de la infraestructura de LLM, recomiendo encarecidamente esta guía sobre los LLM.

Modelos de lenguaje pequeños (SLM)

Los SLM, por el contrario, están diseñados específicamente para ofrecer eficiencia y especialización. Por lo general, contienen decenas o cientos de millones de parámetros y utilizan técnicas avanzadas como la destilación de conocimientos y la compresión de modelos para reducir su tamaño.

La destilación de conocimiento toma un modelo más grande y entrena un modelo más pequeño para que imite al modelo más grande. En cierto modo, estamos transfiriendo lo que el modelo más grande aprendió durante su entrenamiento y se lo estamos dando directamente al modelo más pequeño. 

Una técnica de compresión de modelos es la cuantificación. Por ejemplo, un modelo más grande puede almacenar valores numéricos como 32 bits, pero en nuestro modelo más pequeño, podemos optar por utilizar números de 8 bits, lo que seguirá manteniendo una precisión numérica razonable y, al mismo tiempo, reducirá considerablemente el tamaño del modelo y el tiempo de ejecución.

Esto hace que los SLM sean ligeros, más rápidos y adecuados para la inferencia en el dispositivo. Pueden funcionar con una latencia menor y mayores garantías de privacidad, lo que los hace ideales para aplicaciones móviles, computación periférica y aplicaciones empresariales específicas de cada dominio. Para obtener más información sobre los SLM, lee esta introducción a los SLM.

Técnicas para transformar los LLM en SLM

En resumen, disponemos de varias formas de reducir los LLM a SLM:

• Poda de la planta « »: Eliminación de neuronas o capas redundantes.
• Cuantificación: Reducción de la precisión numérica (por ejemplo, de 32 bits a 8 bits).
• Destilación del conocimiento: Entrenar un modelo «estudiante» más pequeño utilizando las predicciones de un modelo «profesor» más grande.

Estos métodos reducen el tamaño y los requisitos de recursos, al tiempo que conservan gran parte del rendimiento del modelo más grande.

Comparación del rendimiento de los LLM y los SLM

Aunque ambas categorías son valiosas, debemos analizar sus puntos fuertes para decidir qué modelos son los más adecuados para vuestro caso de uso.

Análisis comparativo del rendimiento

Los LLM destacan en el razonamiento de propósito general y en tareas abiertas, y obtienen sistemáticamente mejores resultados en pruebas comparativas como MMLU (Massive Multitask Language Understanding).

Esto se debe a menudo al hecho de que los LLM se entrenan con un corpus de textos mucho más amplio, lo que les proporciona más información. También suelen utilizar ventanas de contexto más largas, lo que les permite absorber más información antes de dar una respuesta y mejorar la flexibilidad.

Los SLM no obtienen tan buenos resultados en la prueba MMLU debido a su ventana de contexto más pequeña y a su entrenamiento especializado. Sin embargo, esto hace que sean mucho más rápidos y que su funcionamiento resulte más económico. Podríamos considerar evaluar el SLMS con métodos similares a evaluación de LLM, como la comprobación del sesgo, la precisión y la calidad del contenido.

Especialización y eficiencia

Los SLM destacan en situaciones en las que la experiencia en el ámbito y la rapidez de respuesta son más importantes que los conocimientos generales. Proporcionar una consulta específica de un dominio concreto a un SLM que haya sido entrenado para ese dominio ofrecerá una respuesta mucho mejor que un LLM, que solo puede responder de forma general. 

Por ejemplo, un SLM específico para el sector sanitario puede superar a un LLM general en el diagnóstico basado en textos médicos estructurados.

Debido a su eficiencia, los SLM también son muy adecuados para aplicaciones en tiempo real, como chatbots de atención al cliente o asistentes de IA integrados. Aunque los LLM son potentes, su mayor tiempo de procesamiento y respuesta los hace menos eficaces en un entorno en tiempo real.

Limitaciones de los SLM

Los SLM pueden tener un rendimiento inferior en razonamientos complejos, tareas creativas abiertas o al manejar consultas inesperadas. Debido a su alcance limitado, es más probable que veamos respuestas sesgadas hacia su ámbito especializado o un gran riesgo de alucinación, ya que su información puede ser incompleta fuera de su ámbito particular. Debemos evitarlos en situaciones que requieran una generalización amplia o un razonamiento profundo en diversos campos.

SLM frente a LLM: Requisitos de recursos y consideraciones económicas

Cada tipo de modelo tiene sus propios requisitos de recursos y consideraciones económicas.

Costes de infraestructura y operativos

El entrenamiento de un LLM requiere una gran cantidad de clústeres de GPU y TPU , semanas de entrenamiento y un enorme consumo de energía.

Por ejemplo, se estima que el consumo energético para el entrenamiento de GPT-4 ronda los 50 GWh. 

La implementación también requiere una infraestructura especializada, que puede resultar prohibitivamente cara para las organizaciones más pequeñas. Sin embargo, utilizar los LLM existentes es mucho más factible y se puede implementar en una gran variedad de herramientas.

Los SLM, por el contrario, son rentables. Se pueden entrenar en clústeres más pequeños e implementar en hardware básico. La huella medioambiental también es menor, lo que se ajusta a los objetivos de sostenibilidad.

Estrategias de implementación

Los SLM ofrecen flexibilidad: pueden ejecutarse en las instalaciones, en el dispositivo o en el borde. Esto significa que pueden implementarse en prácticamente cualquier entorno técnico que los requiera. Por su parte, los LLM suelen requerir API basadas en la nube debido a su tamaño. 

Estas API permiten a los usuarios conectarse al centro de datos del LLM y obtener respuestas a las solicitudes. Hay algunos casos de uso en los que es posible que desees implementar LLM localmente, pero eso a menudo se convierte en un desafío de escalabilidad y costo.

Una tendencia cada vez más extendida es la implementación híbrida, en la que los LLM se encargan de las tareas generales en la nube, mientras que los SLM gestionan localmente las tareas especializadas o sensibles a la latencia. Esto puede facilitar la escalabilidad de los LLM debido a su arquitectura basada en la nube, mientras que los SLM están limitados por los dispositivos para los que se lanzan y pueden no ser tan fáciles de escalar. Tenlo en cuenta, ya que siguen surgiendo ajustes en los SLM. 

Metodologías de formación y técnicas de optimización

Veamos algunas formas de entrenar LLM y SLM de manera eficiente.

Enfoques de formación

Los LLM se basan en un preentrenamiento con conjuntos de datos masivos, seguido de un un ajuste fino. Los SLM se entrenan utilizando técnicas de destilación. Podemos entrenar los SLM de una manera similar al ajuste fino de los LLM para una tarea o dominio específico. 

Uso del ajuste fino eficiente en parámetros (PEFT) y la la adaptación de rango bajo (LoRA), podemos mejorar el rendimiento tanto de los LLM como de los SLM en tareas específicas.

El PEFT «congela» la mayoría de los parámetros que forman parte de un modelo existente y añade algunos parámetros entrenables. Estos parámetros entrenables incorporan nuevos datos e información de entrenamiento, y permiten que el modelo aprenda nueva información sin tener que reconstruirlo en su totalidad.

LoRA hace algo similar, pero utiliza lo que se denomina una «matriz de rango bajo» que luego se añade al modelo. Estas matrices son pesos que luego se ajustan a los datos de entrenamiento. Estos nuevos pesos se añaden a los pesos existentes, lo que ahora modificará el resultado del modelo y dará lugar a un resultado más preciso. 

Al igual que con cualquier tipo de modelo, queremos asegurarnos de supervisar continuamente el rendimiento del LLM/SLM y controlar cualquier cambio que se produzca. 

Los LLM son bastante grandes y, por lo general, están a salvo de este tipo de problemas debido a su capacidad de generalización, pero los SLM, debido a su naturaleza más específica, pueden requerir una supervisión y un reentrenamiento más específicos para adaptarse a los cambios en los datos.

Si te interesan los detalles, te recomiendo que consultes este curso sobre el desarrollo de grandes modelos lingüísticos.

Selección y optimización del conjunto de datos

Tanto para los LLM como para los SLM, la calidad de los conjuntos de datos es más importante que la cantidad. Los SLM, en particular, se benefician de conjuntos de datos específicos de cada dominio altamente seleccionados. Las técnicas de optimización como la poda y la cuantificación mejoran aún más la eficiencia. Si alimentas tu modelo con datos erróneos, obtendrás resultados erróneos.

La privacidad y la seguridad de los datos también desempeñan un papel fundamental. Si entrenas un modelo para fines internos, puedes optar por utilizar datos diferentes a los que se utilizan para fines externos. También debemos tener cuidado de no introducir información personal en nuestros modelos, ya que personas malintencionadas podrían obtener esa información a través de ellos.

Aplicaciones y casos de uso en el mundo real

Aquí abordaremos algunas aplicaciones reales de los LLM y los SLM, y compartiremos algunos casos prácticos que muestran implementaciones exitosas.

Aplicaciones específicas para cada sector

Casi todas las industrias tienen algún uso para los LLM en tus operaciones comerciales. Aquí hay algunos ejemplos:

• : Los LLM pueden ayudar en la investigación, permitiendo a los investigadores formular preguntas en lenguaje natural sobre conjuntos de datos masivos, mientras que los SLM respaldan herramientas de diagnóstico que preservan la privacidad de los pacientes.
• Finanzas: Los LLM pueden impulsar análisis de riesgos y fraudes a gran escala, mientras que los SLM proporcionan chatbots centrados en el cumplimiento normativo y responden a preguntas financieras especializadas.
• Servicio de atención al cliente: Los LLM pueden examinar los comentarios de los clientes, ofrecer ventas adicionales y analizar los datos de las encuestas. Los SLM ofrecen bots entrenados en el dominio y con baja latencia que pueden ayudar con preguntas sobre productos o logística.
• Software empresarial: Los LLM pueden ayudar a optimizar las necesidades de los programadores al proporcionar un chat interno que les permite hacer preguntas específicas sobre código o datos propietarios. Los SLM pueden integrarse en los flujos de trabajo para ayudar a agilizar las cuestiones relacionadas con los recursos humanos.

Casos prácticos

Repasaremos cómo empresas como Uber, Picnic y Nvidia están utilizando diferentes modelos lingüísticos para casos de uso específicos.

Uber ha comenzado a utilizar LLM para crear un modelo GenAI que ayuda con la revisión de código. En lugar de esperar días o semanas a que un humano revisara finalmente un código enviado, su LLM fue capaz de revisarlo y proporcionar comentarios inmediatos sobre el código, mientras que un humano solo tuvo que revisar un resumen. 

Observaron un gran aumento de la productividad y aprendieron que el componente crítico es que mejorar la precisión es más importante que el volumen, que la retroalimentación interna y las barreras de protección son importantes, y que implementar gradualmente la herramienta para su adopción ayuda a mejorar la percepción.

NVIDIA ha impulsado recientemente la popularidad de los SLM al debatir su uso en la IA agencial. Han argumentado que los LLM son contrarios al objetivo de desarrollar una IA más pequeña, ágil y rápida. Demuestran que los SLM son capaces de alcanzar el mismo nivel de rendimiento que los LLM en casos de uso concretos, con una eficiencia mucho mayor.

Impacto medioambiental y sostenibilidad

Como se ha comentado anteriormente, los LLM y los SLM tienen diferentes impactos en el medio ambiente y la sostenibilidad.

Huella de carbono y consumo energético

Los LLM requieren un entrenamiento que consume mucha energía y que puede emitir cientos de toneladas de CO₂. Los SLM, por el contrario, consumen una fracción de la energía, lo que los hace más sostenibles. 

Por ejemplo, entrenar GPT-4 requirió aproximadamente 50 gigavatios-hora, mientras que un SLM, al ser mucho más pequeño, solo necesita una fracción de esa cantidad. Una vez implementados, los SLM consumen menos energía por uso que los LLM, ya que utilizan muchos menos parámetros.

Estrategias para reducir el impacto

Los SLM prosperan en entornos en los que las actualizaciones de alta frecuencia son fundamentales, pero pueden resultar ineficaces en problemas a gran escala. Usar LLM para problemas más grandes que requieren una mayor complejidad computacional según sea necesario es mucho mejor que usarlos para todas las tareas. Las tendencias normativas fomentan cada vez más la adopción de una IA más ecológica. 

Las organizaciones pueden dar prioridad a los SLM para las tareas rutinarias, adoptar métodos de formación eficientes y explorar centros de datos alimentados con energías renovables para centrarse en la sostenibilidad, al tiempo que mantienen su ventaja técnica en un entorno impulsado por la IA.

Marcos de evaluación y referencia comparativa

Aunque sería estupendo poder utilizar modelos lingüísticos ya existentes y esperar que funcionaran a la perfección, ¡siempre hay que comprobarlos! 

Evaluación del rendimiento

Los modelos LLM tienen puntos de referencia como MMLU, HELM y BIG-Bench, que evalúan el razonamiento y la precisión para fines generales. 

En el caso de los SLM, la evaluación suele centrarse en la latencia, la especialización en dominios y la eficiencia de los recursos. Dado que los SLM suelen ser específicos de cada dominio, es probable que la organización tenga que generar sus propios puntos de referencia de referencia. Algunas métricas clave para ambos son:

• Longitud del contexto: ¿Está el modelo absorbiendo la cantidad adecuada de información para generar una respuesta apropiada?
• Precisión: Para un SLM, esto es fundamental, y debemos asegurarnos de que el modelo sea muy preciso dentro de su ámbito concreto. Es posible que los LLM no sean tan precisos en un ámbito específico, pero deberían mantener el mismo nivel de precisión en múltiples ámbitos.
• Latencia: Los SLM deben tener una latencia baja dependiendo del caso de uso. A menudo, esperamos respuestas casi instantáneas. Los LLM suelen tener tiempos de respuesta más largos dependiendo de la complejidad de la pregunta y la respuesta.
• Rendimiento: Comprueba la rapidez con la que tu modelo puede generar una respuesta (por ejemplo, tokens por segundo). Tanto los SLM como los LLM deben ser capaces de generar un rendimiento razonable para que los usuarios no tengáis que esperar mucho tiempo entre palabras.

Puntos de referencia de adaptación y eficiencia

Los nuevos puntos de referencia ahora miden la velocidad de ajuste, la adaptabilidad del dominio y el rendimiento de la inferencia en tiempo real. Los modelos más grandes tendrán dificultades con la velocidad de ajuste y la inferencia en tiempo real, pero destacarán en adaptabilidad al dominio. 

Los SLM serán más rápidos de ajustar y ofrecerán una mejor inferencia en tiempo real, a costa de perder adaptabilidad. 

Al evaluar los modelos, ten en cuenta la cantidad de recursos que utiliza cada uno y su precisión relativa. ¿Vale la pena tener un modelo que sea un 1 % más preciso pero que pueda consumir 10 veces más energía? 

Tabla comparativa entre LLM y SLM 

En la tabla siguiente, puedes ver un resumen de los modelos de lenguaje grandes en comparación con los modelos de lenguaje pequeños basado en todo lo que hemos visto: 

Selección del modelo: Marcos de decisión y mejores prácticas

Para elegir entre un LLM y un SLM, es necesario sopesar los objetivos empresariales, las limitaciones técnicas y los requisitos de cumplimiento normativo. 

Los LLM son más adaptables y potentes gracias a sus ventanas de contexto más amplias y sus conocimientos más extensos, pero requieren una infraestructura técnica más compleja y un mayor coste inicial. También son más difíciles de escalar, a menos que se utilice un ecosistema basado en la nube, y la privacidad de los datos es una preocupación mayor debido a la cantidad de datos de entrenamiento necesarios.

Los SLM son menos adaptables, pero más fáciles de implementar y operar de manera más eficiente. Los SLM también suelen ser más seguros, ya que se ejecutan localmente en dispositivos periféricos, lo que significa que no necesitan enviar información confidencial a través de Internet, lo cual es ideal para sectores como el financiero y el sanitario, que tienen normativas estrictas en materia de cumplimiento y privacidad.

Aquí tienes una lista de verificación para decidir entre LLM y SLM:

Si tienes curiosidad por conocer modelos específicos, echa un vistazo a esta lista de los mejores LLMS de código abierto y los SLM más comunes.

Orientaciones futuras y tecnologías emergentes

Aunque los SLM son relativamente nuevos en comparación con los LLM, veo un gran potencial en su adopción en el futuro.

Innovaciones y tendencias

Las arquitecturas híbridas que combinan LLM y SLM están permitiendo a las empresas alcanzar nuevos niveles de flexibilidad. Contar con modelos multimodales como Phi-4 que integran la visión y el lenguaje en un único y potente modelo que abre nuevas posibilidades.

Con los avances en la computación periférica, es posible que veamos cómo se desarrollan SLM más complejos que asumen tareas cada vez más difíciles. La computación neuromórfica y cuántica, aunque parecen lejanas, podrían romper algunas de las barreras computacionales que estamos viendo con los modelos de lenguaje, incluso con su enorme tamaño.

En general, debemos seguir creciendo y desarrollando la IA de forma responsable. Cada vez más, estamos viendo una mayor adopción de la IA en una variedad de industrias para ayudar a aumentar la producción y la eficiencia. Al adoptar modelos más pequeños y económicos, como los SLM, es posible que veamos mejores prácticas de sostenibilidad sin sacrificar el rendimiento.

Implicaciones a largo plazo

Es probable que el futuro de la IA sea pluralista: los modelos grandes establecerán amplias capacidades, mientras que los modelos pequeños aportarán eficiencia y experiencia en el ámbito. Las empresas adoptarán cada vez más los SLM como soluciones especializadas dirigidas a sus casos de uso específicos.

Conclusión

Los modelos de lenguaje pequeños y grandes ofrecen ventajas y limitaciones únicas. Los LLM dominan el razonamiento y la creatividad de uso general, mientras que los SLM destacan en eficiencia, especialización y rentabilidad.

En última instancia, la elección correcta depende de tu caso de uso, tus recursos y tus prioridades empresariales. A medida que evoluciona la IA, la combinación de ambos enfoques permitirá a las organizaciones maximizar los beneficios y minimizar los costes y el impacto medioambiental. Para obtener más información sobre los LLM y los modelos lingüísticos en general, consulta los siguientes recursos:

• Curso de conceptos de LLM
• Conceptos de LLMOps
• Preguntas de la entrevista para el máster en Derecho
• Proyectos LLM