Herkes LLM'lerin spot ışığına hakim olmasını izliyor. Ancak biraz daha yakınlaştırın ve başka bir şey demleniyor. Küçük Dil Modelleri (SLM'ler) daha hafif, daha hızlı ve daha erişilebilirdir. Ajan yapay zeka ve merkezi olmayan sistemler için daha uygun olabilirler. İşte nedeni 🧵

2/ LLM'ler sadece "büyük". Trilyonlarca parametre, güçlü genelciler ve çalıştırması pahalı. Geniş, açık uçlu görevler için harika çalışırlar. Ancak merkezileştirilmiş, opak ve özelleştirilmesi zordur. SLM'ler kompakt, şeffaf ve esnektir. Bunları kendi koşullarınıza göre ince ayar yapabilir ve çalıştırabilirsiniz.

3/ SLM'ler gerçek dünya ortamlarında parlar: Verimlidirler, hızlı yanıt verirler ve ağır altyapıya ihtiyaç duymazlar. Uç cihazlar ve gizliliğe duyarlı kullanım durumları için mükemmeldir. Damıtma, budama ve test zamanı akıl yürütme gibi araçlarla, maliyetin çok altında ciddi performans sunarlar.

4/ Yeni araştırmalar bunu kanıtlıyor. Alan Turing Enstitüsü, bir dizüstü bilgisayarda 3B parametreli bir model çalıştırdı. Akıllı ayarlama ile, sağlık muhakemesi görevlerinde neredeyse sınır modelleriyle eşleşti. Bu dalga büyüyor: Phi, Nemotron-H, Qwen3, Mu, SmolLLM, hepsi SLM'leri ana akım haline getiriyor.

5/ Bu araştırmanın daha fazla detayı:

6/ Açık, yerel ve merkezi olmayan yapay zeka oluşturmaya inanıyoruz. SLM'ler bunu mümkün kılar. Bunlar sadece hafif alternatifler değil, aynı zamanda ölçeklenebilir, modüler ajan sistemleri için temel oluştururlar. Küçük bir uzlaşma değildir. Küçük, güçlü bir tasarım seçimidir.

7/ Bu konuyla 👇 ilgili blogumuzun tamamını okuyun