Was versteht man unter kleinen Sprachmodellen (Small Language Models, SLMs)? Wie funktionieren sie?

Es scheint, als spreche derzeit jeder über Large Language Models (LLMs). Kein Wunder, denn öffentlich zugängliche, LLM-gestützte Chatbots wie ChatGPT oder Microsoft Copilot haben praktisch alles revolutioniert. Für Unternehmen, die KI in Anwendungen integrieren möchten, sind LLMs jedoch nicht immer erforderlich – tatsächlich können sie in vielen Fällen sogar überdimensioniert sein. Hier kommen kleine Sprachmodelle ins Spiel. SLMs sind kompakte, spezialisierte KI-Modelle, die sich für viele Anwendungsfälle eignen – wie z. B. für vollständig auf Geräten laufende Anwendungen oder für Systeme, die mit sensiblen internen Daten arbeiten oder umfangreich trainiert werden müssen, um Halluzinationen zu minimieren. Sie gewinnen auch in Forschung und Wissenschaft an Bedeutung, da viele Teams maßgeschneiderte Modelle benötigen, aber nicht über die Infrastruktur oder das Budget verfügen, ein LLM zu entwickeln.

Was versteht man unter kleinen Sprachmodellen (Small Language Models, SLMs)?

SLMs funktionieren grundsätzlich wie LLMs, jedoch in deutlich kleinerem Umfang – in der Regel sind sie 100- bis 1.000-mal kleiner. Für das Training können kleinere Datensätze verwendet werden, was die Trainingszeit reduziert, und das fertige Modell ist kostengünstiger und leichter handhabbar. Da ein SLM offline betrieben werden kann, lässt es sich oft sicherer konfigurieren als ein LLM, und in der Praxis sind die Inferenzzeiten in der Regel kürzer. Viele SLMs lassen sich direkt auf Smartphones, Tablets oder Edge-Geräten ausführen.

Typischerweise werden SLMs für einen eng umrissenen Aufgabenbereich trainiert, häufig mit einer Spezialisierung – wie z. B. für die Zusammenfassung von Transkripten, das Übersetzen einfacher Nutzeranfragen in Code-Snippets oder das Verarbeiten sensibler Daten vollständig in lokalen Umgebungen, um Cloud-Transfers zu vermeiden und Compliance zu verbessern. Da SLMs feinabgestimmt oder auf proprietären Daten trainiert werden können, ohne die sichere Umgebung eines Unternehmens zu verlassen, sind sie außerdem oft weniger anfällig für Fehler oder Halluzinationen als LLMs.

SLMs vs. LLMs: Effizienz und Skalierbarkeit

SLMs und LLMs folgen denselben Entwicklungsschritten und technischen Grundanforderungen. Der Unterschied liegt im Umfang – und dieser wirkt sich auf alles aus: vom Training über den laufenden Betrieb bis hin zu Ressourcenverbrauch und Kosten.

Die meisten großen Sprachmodelle (LLM) verfügen über Hunderte Milliarden Parameter und werden mit riesigen Datenmengen für anspruchsvolle Aufgaben wie öffentlich zugängliche Chatbots trainiert. Die Bereitstellung eines LLMs im eigenen Unternehmen erfordert erhebliche Rechenleistung, Energie, Speicherplatz und physische Infrastruktur. Daher setzen IT-Architekten zunehmend auf SLMs, um spezialisierte KI-Funktionen bereitzustellen – insbesondere dann, wenn ein On-Premises- oder Cloud-LLM nicht notwendig oder nicht praktikabel ist. Da SLMs für klar abgegrenzte Aufgaben entwickelt werden, kann ihr Training auf eine deutlich geringere Zahl von Parametern beschränkt werden – meist nur einige Milliarden oder sogar wenige hundert Millionen. Verglichen mit Hunderten Milliarden Parametern zeigt sich schnell, warum ein SLM wesentlich leichter zu trainieren, zu testen, bereitzustellen und dauerhaft zu verwalten ist.

SLMs vs. LLMs: Hauptunterschiede

Wichtige Erkenntnisse

• SLMs nutzen weniger Parameter und werden gezielt für einen einzelnen Fachbereich oder eine spezifische Aufgabe trainiert.
• Sie können auf gängiger Handheld- oder Edge-Hardware ausgeführt werden, was im Vergleich zu LLMs die Einhaltung von Sicherheits- und Compliance-Vorgaben erleichtert.
• Häufig werden SLMs für klar umrissene Funktionen eingesetzt, wie z. B. zur automatischen Kategorisierung und Zuweisung von Helpdesk-Tickets oder für den Betrieb von Kundenservice-Chatbots.

Kleine Sprachmodelle einfach erklärt

SLMs werden nach denselben Schritten wie LLMs trainiert, optimiert und bereitgestellt – nur in wesentlich kleinerem Maßstab. Zentrale Schwerpunkte sind:

• Architektur: SLMs verwenden weniger Parameter und deutlich weniger Schichten.
• Trainingsdatensätze: SLMs nutzen fokussierte Datensätze, oft aus einem einzigen Fachgebiet wie Recht oder Pharmakologie.
• Bereitstellung: Die Modelle können auf Laptops, Smartphones oder Edge-Geräten ausgeführt werden und eignen sich daher gut für den Außeneinsatz.

SLMs sind eine sinnvolle Wahl, wenn technische, regulatorische oder betriebliche Rahmenbedingungen den Einsatz eines LLMs verhindern oder wenn die umfassenden Fähigkeiten eines LLMs für den Anwendungsfall nicht erforderlich sind. Darüber hinaus bieten SLMs natürliche Vorteile wie schnellere Inferenz, geringere Latenz, hohe Flexibilität bei der Bereitstellung und potenziell weniger Halluzinationen. Wie LLMs können auch SLMs in der Cloud betrieben werden.

Vorteile von kleinen Sprachmodellen

SLMs können dabei helfen, KI lokal bereitzustellen – selbst bei Hardware- und Strombegrenzungen sowie knappen Budgets. Zu den wichtigsten Vorteilen von SLMs gehören:

• Effizienz und Kostenvorteile: SLMs benötigen weniger Rechenleistung und Infrastrukturressourcen, optimieren den Energieverbrauch und senken die Betriebskosten.
• Verbesserte Nutzererfahrung: SLMs ermöglichen mobilen und Edge-Geräten, KI-Funktionen direkt in Apps bereitzustellen, und bieten flexible Bereitstellungsoptionen.
• Sicherheit: Da SLMs häufig vollständig auf einem mobilen Gerät oder Edge-Device laufen können, sind sie in Szenarien mit hohen Sicherheits- oder Datenschutzanforderungen oder mit regulierten Daten oft besser geeignet als LLMs.
• Geschwindigkeit und Reaktionsfähigkeit: Da SLMs kompakt und effizient sind, können sie Informationen schneller verarbeiten und Antworten zügiger generieren als LLMs – insbesondere auf leistungsschwächeren Prozessoren oder Geräten mit begrenztem Arbeitsspeicher. Zudem können SLMs auf kleinen Geräten laufen, ohne auf externe Netzwerkressourcen angewiesen zu sein.
• Praxistauglichkeit: SLMs eignen sich hervorragend für domänenspezifische Aufgaben im Feldeinsatz, in abgelegenen Umgebungen oder in Szenarien, in denen schnelle Reaktionen und geringer Ressourcenbedarf entscheidend sind. Sie finden sich unter anderem in Smart Speakern, Mobiltelefonen, In-App-Assistenten und vielen weiteren Anwendungen.

Anwendungsfälle und Beispiele für kleine Sprachmodelle

SLMs werden häufig dafür entwickelt, in IoT-/Edge-Geräte eingebettet oder in Software-Workflows integriert zu werden. Hier einige typische Beispiele für den praktischen Einsatz von SLMs:

• Kundenservice-Automatisierung: SLMs übernehmen die automatische Bearbeitung häufiger Kundenanfragen, wie z. B. in Chatbots oder Ticketsystemen. Das verkürzt Reaktionszeiten und senkt Betriebskosten.
• Personalisierung von Inhalten: SLMs können Nutzerdaten in individuelle Empfehlungen für Inhalte, Produkte oder Nachrichten umwandeln und gleichzeitig Anforderungen an Datenschutz und Compliance erfüllen.
• Sofortige Übersetzung und mehrsprachige Unterstützung: SLMs ermöglichen sofortiges, geräteinternes Sprachverständnis und Übersetzungen – ganz ohne Übertragung an externe Server.
• Textanalyse und Datenaufbereitung: SLMs verwandeln unstrukturierte Daten wie E-Mails oder Chat-Protokolle in nutzbare Erkenntnisse und unterstützen Funktionen wie Zusammenfassungen, Kategorisierung oder Anomalieerkennung – praktisch jede Aufgabe, die von Echtzeitanalysen profitiert.
• Virtuelle Assistenten im Gesundheitswesen: SLMs, die den Vorgaben des Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) entsprechen, können vertraulich und sicher Fragen beantworten, Termine buchen, Unterlagen abrufen und weitere Routineaufgaben innerhalb von Healthcare-Plattformen übernehmen.

Zukunft von kleinen Sprachmodellen

Wie ihre größeren Gegenstücke, die LLMs, entwickeln sich auch SLMs stetig weiter. Folgendes zeichnet sich bereits am Horizont ab:

• Fortschritte bei Trainingstechniken: SLMs werden weiter verfeinert, da die KI-Branche neue Optimierungsansätze entwickelt – wie z. B. parametereffizientes Fine-Tuning und neue Distillationsmethoden, um den Wissenstransfer von LLMs auf SLMs zu verbessern.
• Ausbau von Edge- und Mobile-Computing: Da KI-Fortschritte ressourceneffiziente Inferenz und kompaktere Modellgrößen ermöglichen, werden SLMs künftig noch flexibler auf Edge-Geräten und in mobilen Umgebungen einsetzbar sein.
• Breitere Zugänglichkeit und Demokratisierung: Weil sie weniger Ressourcen für Training und Einsatz benötigen, dürften SLMs in deutlich mehr Projekten Anwendung finden – sowohl innerhalb von Organisationen als auch in Regionen, die aufgrund begrenzter Ressourcen oder Budgets bislang ausgeschlossen waren.

Warum gerade Oracle für SLMs?

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) bietet passgenaue Compute-Optionen und ein umfassendes Portfolio verwalteter KI-Services und eignet sich daher ideal für die Entwicklung, das Training und die Bereitstellung von SLMs. OCI stellt eine kosteneffiziente und skalierbare Infrastruktur bereit, bei der Teams nur für die Ressourcen zahlen, die sie tatsächlich benötigen. Mehrere Regionen und Optionen zur Datenresidenz ermöglichen globale Reichweite und erfüllen gleichzeitig regulatorische und Compliance-Anforderungen – einschließlich Anforderungen an KI-Souveränität. Für Organisationen, die keine Daten in die Cloud migrieren können oder keine Public-Cloud-Modelle nutzen dürfen, stehen spezialisierte OCI-Angebote zur Verfügung. Erweiterte Sicherheitsfunktionen sorgen für zusätzliche Absicherung.

Während LLMs oft mehr Aufmerksamkeit erhalten, sind SLMs ein zentrales Element der generativen KI, insbesondere für spezialisierte Aufgaben wie das Einbetten von Sprachfunktionen in Unternehmensanwendungen oder das Bereitstellen von On-Device-KI auf Smartphones und Tablets. Mit OCI können Teams SLMs trainieren, feinabstimmen und testen und sie in Laufzeitumgebungen integrieren, die auf domänenspezifisches Know-how ausgerichtet sind – und das alles innerhalb der Grenzen von Hardwarebudgets und Betriebsumgebungen. So profitieren auch Bereiche von KI, in denen der Einsatz von LLMs nicht praktikabel wäre.

Häufig gestellte Fragen zu SLM

Wie werden kleine Sprachmodelle für spezifische Anwendungen optimiert?

Die Feinabstimmung eines SLM erfolgt durch die Anpassung an eine bestimmte Aufgabe oder Branche mithilfe eines gezielten Datensatzes, beispielsweise mit Kundensupport-Skripten oder medizinischen Dokumenten. SLMs können in der Cloud mit fachspezifischen Daten trainiert und feinabgestimmt werden, wobei die Parameter auf die Anforderungen der Anwendung zugeschnitten werden. So muss eine Gesundheitsanwendung keine Literaturzitatesammlung beherrschen, und ein Tool zur E-Mail-Zusammenfassung benötigt keine aktuellen Sportergebnisse. Entscheidend ist, dass das Modell branchentypisches Vokabular, Muster und Kontext erlernt. Diese gezielte Ausrichtung hilft SLMs dabei, ihre geringere Kapazität durch spezialisierte Funktionen auszugleichen. Gleichzeitig müssen Mitarbeiter, die das Taining durchführen, darauf achten, eine Überanpassung zu vermeiden – ein Modell darf nicht nur auf Trainingsdaten gut funktionieren, sondern muss auch neue Inhalte zuverlässig verarbeiten.

Welche Sicherheitsaspekte ergeben sich beim Einsatz kleiner Sprachmodelle?

Training, Feinabstimmung und Tests können in einer sicheren Cloud-Umgebung effizient durchgeführt werden. Werden SLMs danach direkt auf Geräten betrieben, ergeben sich oft zusätzliche Sicherheitsvorteile, da für die Inferenz keine externen Services erforderlich sind. Zudem erleichtert ihr klar begrenzter Funktionsumfang vielen Unternehmen die Umsetzung regulatorischer Vorgaben und den Schutz sensibler Daten.