Thought Leadership
Small Language Models (SLMs) können bei bestimmten Aufgaben ein ähnliches Leistungsniveau wie Large Language Models (LLMs) erreichen. Dafür benötigen sie jedoch deutlich weniger Ressourcen.
Sie sind meist für eng umrissene Anwendungsfälle konzipiert, basieren auf kleineren Datensätzen und nutzen eine einfachere Modellarchitektur mit weniger Schichten.
Bei der Entwicklung kommen Methoden wie Modellkomprimierung zum Einsatz. Dabei wird ein größeres Modell verschlankt, etwa durch das Entfernen von Redundanzen oder überflüssigen Parametern. Das Ergebnis: ein schnelleres Modell mit geringerem Speicher- und Rechenbedarf.
SLMs kommen häufig in Bereichen wie Kundenservice, Marketing oder Kundenbindung zum Einsatz. Dort übernehmen sie repetitive Aufgaben, die für Mitarbeitende oft ermüdend sind. Ein SLM kann solche Aufgaben zuverlässig und ohne Qualitätsverlust bearbeiten.
Ein weiterer Vorteil: Viele SLMs lassen sich auf kleinerer Infrastruktur betreiben – bei Bedarf sogar lokal. Weil sie mit weniger Daten trainiert werden, können sie datenschutzrechtlich vorteilhafter sein. Voraussetzung ist eine ordnungsgemäße Implementierung mit entsprechender Zugriffskontrolle und Sicherheit. Im Gegensatz zu LLMs müssen sie nicht zwangsläufig über öffentliche Cloud-Infrastrukturen laufen.
Warum Unternehmen ein SLM einem LLM vorziehen
Der Betrieb und das Training von LLMs ist teuer. SLMs arbeiten dagegen schneller und ressourcenschonender. Das zahlt sich besonders bei klar definierten Anwendungsfällen aus – etwa bei der Zusammenfassung von Verkaufsgesprächen oder der Beantwortung produktbezogener Kundenfragen.
Durch ihre geringere Größe und Komplexität sind SLMs nicht nur kostengünstiger. Sie bieten auch mehr Kontrolle über die Verarbeitung sensibler Daten. Unternehmen können KI-Funktionalität nutzen, ohne auf große Cloud-Lösungen angewiesen zu sein. Damit werden SLMs zunehmend zu einem Mittel, um das Potenzial von LLMs gezielt auf reale Herausforderungen anzuwenden.
Die Nachteile von Small Language Models
SLMs werden in vielen Branchen bereits genutzt, doch ihr breiter Einsatz in Unternehmen steht noch am Anfang. Die Leistung kann durch Feintuning verbessert werden, was jedoch Zeit und Erfahrung erfordert.
Ein weiterer Punkt: SLMs werden oft mit sensiblen, unternehmensinternen Daten trainiert. Auch wenn sie lokal betrieben werden können, bleiben Fragen zu Datenschutz und Datensicherheit bestehen. IT-Verantwortliche müssen sicherstellen, dass strikte Zugriffskontrollen gelten und umfassendes Logging sowie Monitoring eingerichtet ist – besonders bei Modellen mit Open-Source-Komponenten.
Wachsende Verbreitung in der Industrie
Viele Unternehmen setzen SLMs bereits produktiv ein – etwa in Chatbots oder internen Wissensdatenbanken. Ihr geringer Ressourcenbedarf und die einfache Datenverwaltung machen sie attraktiv für gezielte Einsätze.
Gleichzeitig befinden sich zahlreiche Unternehmen noch in der Bewertungsphase. Sie prüfen, ob die umfassenden Fähigkeiten eines LLMs tatsächlich erforderlich sind – oder ob ein schlankeres SLM ausreicht. Während das Interesse wächst, erfolgen Implementierungen derzeit eher gezielt für bestimmte, besonders relevante Workloads – anstatt die großen Modelle flächendeckend zu ersetzen.
Autor: Andrew O’Dower, Vice President, Product Management für Voice und Voice AI bei Twilio
