🤖 Wie kleine KI-Chatbots in 5 überraschenden Schritten funktionieren (Erklärt ohne Code)

Small Language Models (SLMs) sind darauf trainiert, menschenähnlichen Text zu verstehen und zu generieren, aber für die lokale Ausführung auf Geräten wie Telefonen, Ohrhörern und Uhren optimiert. Sie sind so konzipiert, dass sie klein und intelligent sind, anstatt groß und leistungsstark wie Modelle wie GPT-4. SLMs funktionieren in fünf einfachen Schritten: Tokenisierung, Aufbau des KI-Gehirns, Training des Modells, Optimierung und Tests. Bei der Tokenisierung wird die Sprache in kleinere Blöcke unterteilt, die als Token bezeichnet werden, sodass das Modell die Sprache effizienter verarbeiten kann. Das KI-Gehirn ist mit weniger Parametern und vereinfachten Architekturen ausgestattet, um die Speicherauslastung zu reduzieren. Beim Trainieren des Modells werden es mit aufgabenspezifischen Daten gefüttert und Techniken wie Transferlernen und das Reduzieren unnötiger Komplexität verwendet. Bei der Optimierung geht es darum, die Genauigkeit zu reduzieren, unnötige Verbindungen zu entfernen und das Wissen über große Modelle in ein kleineres Modell zu komprimieren. Der letzte Schritt besteht darin, die Leistung des Modells zu testen, um sicherzustellen, dass es gut reagiert und lokal und schnell ausgeführt werden kann. Kleine KI-Chatbots haben viele reale Anwendungen, darunter Sprachbefehle, Echtzeitübersetzungen und Kundenservice. Die Zukunft der KI könnte kleiner, nicht größer sein, da SLMs neu definieren, wohin KI gehen kann und was sie kann.