Small Language Models oder generative KI?

ChatGPT basiert auf einem umfangreichen Large Language Model (LLM), das eine unendliche Menge an Informationen verarbeiten kann. Doch auch ChatGPT stößt an Grenzen, besonders wenn es Fragen nicht versteht. Was passiert dann?

𝗦𝗲𝗹𝗯𝘀𝘁𝗯𝗲𝘄𝘂𝘀𝘀𝘁𝘀𝗲𝗶𝗻 𝗯𝗲𝗶 𝗔𝗵𝗻𝘂𝗻𝗴𝘀𝗹𝗼𝘀𝗶𝗴𝗸𝗲𝗶𝘁
🎭 Wie verhält sich die KI, wenn sie auf Fragen antwortet, die sie nicht versteht? Es gibt zahlreiche Beispiele, in denen KI-Tools selbstsicher auf Fragen antworten, aber die Antworten komplett aus der Luft gegriffen sind.
🧠 In einer Welt voller Informationen und Möglichkeiten ist es nicht überraschend, dass die KI manchmal falsch liegt. Die KI wird erfinderisch.

𝗦𝗺𝗮𝗹𝗹 𝗟𝗮𝗻𝗴𝘂𝗮𝗴𝗲 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝘀
🦾 Small Language Models (SLM) sind leistungsstark und perfekt auf spezielle Anwendungen zugeschnitten. Sie benötigen keine Unmengen an Daten, sondern arbeiten mit hochwertigen, strukturierten Informationen, was ihre Zuverlässigkeit erhöht🌐.
⚙️ Zusätzlich sind SLMs aufgrund ihrer geringeren Größe einfacher und schneller zu trainieren, was entscheidend ist, wenn KI alltäglich und ressourcenschonend eingesetzt werden soll.
💻 SLMs überzeugen durch ihre effiziente Datenverarbeitung. Mithilfe von Knowledge-Graphen strukturieren sie Informationen aus verschiedenen Quellen, betonen relevante Entitäten und Verbindungen📈. Dieser Fokus auf Beziehungen und Netzwerke ermöglicht Sprachmodellen, klare Grenzen zu setzen und Fehler zu minimieren.

𝗦𝗶𝗰𝗵𝗲𝗿𝗵𝗲𝗶𝘁 𝘂𝗻𝗱 𝗦𝗰𝗵𝘂𝘁𝘇
🔐 Ein spannender Aspekt ist die Kombination von SML und Federated Learning. Es beschreibt ein Modell, das auf mehreren dezentralen Geräten gleichzeitig trainiert wird. Dadurch bleiben die Trainingsdaten auf den jeweiligen Geräten und gelangen nicht in zentrale Rechenzentren.
📁 Dies ist ein bedeutender Schritt, um personenbezogene Daten besser vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch zu schützen.

SLM bietet zwar nicht die endlose Fülle an Antworten und Informationen wie ChatGPT, jedoch punktet es mit verlässlichen und nachvollziehbaren Antworten. Wie stehen Sie zu diesem Thema?