Pequenos Modelos de Linguagem (SLMs): Conceitos, Vantagens, Limitações e Aplicações

Este artigo explora os Pequenos Modelos de Linguagem (Small Language Models - SLMs) como uma alternativaeficiente e sustentável aos Grandes Modelos de Linguagem (Large Language Models - LLMs). Enquanto LLMscomo GPT-4, Llama 3 e Google Gemini demonstram capacidades impressionantes, seus bilhões ou trilhões deparâmetros1 demandam recursos computacionais e energéticos massivos. Os SLMs, com parâmetros quevariam de alguns milhões a alguns bilhões, oferecem desempenho comparável em domínios específicos, comvantagens significativas: treinamento mais rápido e econômico, inferência 5 a 10 vezes mais veloz, eficiênciaenergética 10 a 20 vezes superior, e capacidade de execução em dispositivos de borda. O artigo examinadefinições, características de treinamento e inferência, vantagens competitivas, limitações conhecidas.