Small Language Models: efficiënter, veiliger en specifieker dan hun grote broers?

Large Language Models (LLM’s) zoals GPT-4, Gemini of Claude zijn inmiddels breed bekend in het bedrijfsleven en vormen de basis voor generatieve AI-toepassingen zoals chatbots, contentcreatie, procesautomatisering en codeanalyse. Maar voorbij de hype ontstaat er een nieuwe golf: Small Language Models (SLM’s). Deze modellen zijn kleiner, efficiënter, veiliger en goed te trainen voor specifieke domeinkennis. We spraken met Satyajith M., CTO van Hexaware, over de voordelen en verschillen tussen SLM’s en LLM’s.

Wat is een SLM nu precies? Volgens Satyajith wordt de omvang voornamelijk bepaald door het aantal parameters. “Modellen met minder dan 10 miljard parameters worden doorgaans als ‘klein’ beschouwd. Boven deze drempel spreken we van een LLM.” Door hun kleinere omvang kunnen SLM’s op veel lichtere hardware werken, zoals laptops, edge-apparaten of lokale servers, waardoor integratie in gesloten of privacygevoelige omgevingen eenvoudiger wordt.

SLM’s maken vaak gebruik van kwantiseringstechnieken. Satyajith legt uit: “Kwantisering vermindert de numerieke precisie, waarbij doorgaans 32-bits of 16-bits floating point (float32 of float16) wordt omgezet naar 8-bits of 4-bits integers (int8, int4). Dit vermindert de geheugen- en rekenbehoefte van het model aanzienlijk, waardoor ze efficiënt kunnen draaien op standaard CPU’s of betaalbare hardware in plaats van op gespecialiseerde GPU’s.”

Verschillen met LLM’s

“De verschillen tussen SLM’s en LLM’s gaan verder dan alleen de omvang, maar hebben ook betrekking op de architectuur en de toepassing”, aldus Satyajith. Een opvallend voorbeeld is de Mixture of Experts (MoE )-architectuur, waarbij gespecialiseerde submodellen (experts) specifieke taken uitvoeren. In tegenstelling tot één groot model dat alle vragen beantwoordt, kunnen SLM’s bestaan uit meerdere kleinere experts, die elk zijn getraind in domeinen zoals wiskunde, medische beeldvorming of juridische analyse.

“MoE-architecturen verbeteren de rekenefficiëntie, omdat alleen relevante experts per taak worden geactiveerd. Dit vermindert hallucinaties door uitsluitend te vertrouwen op gespecialiseerde datasets”, verduidelijkt Satyajith. Meta’s Llama 4 Scout gebruikt bijvoorbeeld 17 miljard parameters met 16 experts, terwijl de grotere Maverick-variant (400 miljard parameters) 128 experts gebruikt, wat aantoont hoe complexiteit schaalt met de omvang.

Toepassingen van SLM’s

SLM’s excelleren vooral in sectoren waar specialistische kennis cruciaal is:

• Zorgsector: Modellen die uitsluitend zijn getraind op medische scans (MRI, röntgen) bieden snelle en nauwkeurige diagnostiek zonder dat algemene taalvaardigheden nodig zijn.
• Verzekeringen: Fraudedetectie, risicobeoordelingen en claimafhandeling worden geoptimaliseerd met behulp van SLM’s die specifiek zijn getraind op verzekeringsgegevens.
• Industrie: SLM’s helpen bij het analyseren van machineprestatiegegevens, het identificeren van storingen en het optimaliseren van kwaliteitscontroleprocessen met behulp van interne datasets.
• Klantenservice: Hexaware gebruikt SLM’s voor het analyseren van callcentergesprekken, het snel classificeren van klachten en het genereren van geautomatiseerde supporttickets.

Voordelen van SLM’s voor bedrijven

1. Intrinsieke efficiëntie – “Kleinere modellen zijn sneller, kosten minder in gebruik en vereisen minder dure hardware”, benadrukt Satyajith. Hij wijst daarbij op ontwikkelingen zoals de Blackwell GPU’s van NVIDIA die het mogelijk maken om grote modellen lokaal te draaien zonder afhankelijk te zijn van de cloud, waardoor de operationele kosten aanzienlijk worden verlaagd.
2. Dataprivacy en -soevereiniteit: door SLM’s on-premise te hosten, wordt naleving van regelgeving rond gegevensprivacy eenvoudiger, waaronder de AVG en de EU AI Act, die cruciaal zijn in gevoelige sectoren zoals de gezondheidszorg en de financiële sector.
3. Hogere precisie – Dankzij hun training in bedrijfsspecifieke datasets begrijpen SLM’s interne terminologie, afkortingen en context beter, waardoor de kans op verkeerde interpretaties wordt geminimaliseerd.
4. Snellere ontwikkelingscycli – Snelle training in specifieke datasets maakt iteratieve ontwikkeling mogelijk, waardoor modellen snel kunnen worden aangepast aan veranderende zakelijke vereisten.

Satyajith wijst er echter op dat SLM’s niet zonder uitdagingen zijn. Beperkte generalisatie betekent dat SLM’s uitblinken in nichegebieden, maar vaak falen buiten hun specialisatie. Voor bredere, open vragen blijven LLM’s essentieel.

Beveiligingsoverwegingen

Satyajith benadrukt dat SLM’s ook beveiligingsrisico’s met zich meebrengen. “Doordat ze ingebedde kennis van interne processen bevatten, zou een aanvaller bij een inbreuk eenvoudige prompts kunnen misbruiken om vertrouwelijke informatie op te halen.” Robuuste beveiligingsmaatregelen zijn daarom cruciaal. Denk bijvoorbeeld aan:

• Data masking om gevoelige velden te verbergen.
• Uitgebreide logging en monitoring om verdachte activiteiten te detecteren.
• Model containment om de toegang te beperken tot geautoriseerde gebruikers en netwerken.
• Auditbare trainingsprocessen om de traceerbaarheid van data en modellen te garanderen.

Training van SLM’s

De training van SLM’s omvat:

1. Selecteren van een geschikt basismodel, doorgaans open source , met 1 tot 3 miljard parameters.
2. Voorbewerking van data voor consistentie en kwaliteit.
3. Het verfijnen van modellen met behulp van supervised learning- of reinforcement learning-technieken.
4. Strenge validatie op nauwkeurigheid en veiligheid.
5. Integratie via API’s of low-codeplatformen in bestaande bedrijfsworkflows.

Compliance en de EU AI Act

De EU AI Act stelt strenge eisen aan transparantie, risicobeoordeling en databeheer. Volgens Satyajith vereenvoudigt het beperkte, gespecialiseerde karakter van SLM’s de naleving door lokale implementatie, nauwkeurig databeheer en eenvoudige risicocategorisering. Onjuiste implementatie of gebrekkige beveiligingspraktijken kunnen een SLM echter omvormen tot een compliancerisico.

De toekomst van SLM’s in het bedrijfsleven

Satyajith verwacht een snelle adoptie van SLM’s, met name binnen specialistische, privacygevoelige sectoren. “SLM’s zijn een aanvulling op LLM’s in plaats van een vervanging ervan. Zie de LLM als een generalist en de SLM als domeinspecialist.”

SLM’s bieden een gerichte, veilige en kosteneffectieve AI-oplossing, maar vereisen wel nauwgezette data governance en beveiligingsstrategieën. Voor bedrijven die graag domeinspecifieke AI willen inzetten, is de implementatie van SLM’s een logische en essentiële volgende stap in de AI-evolutie.