Los SLMs (Small Language Models) son modelos lingüísticos pequeños de Inteligencia Artificial que entienden y generan texto en “lenguaje humano” similar a lo que hace los chatbots.
Este tipo de soluciones mejoran las respuestas que generan así como el contenido que entregan al responder una pregunta.
En específico, los SLMs (Small Language Models) son modelos de lenguaje que resultan más compactos y especializados por lo que son óptimos para tareas específicas o dominios concretos. Según el proyecto de tiny machine learning del MIT, las técnicas de cuantización y compresión permiten que modelos de menos de mil millones de parámetros se ejecuten con precisión en dispositivos con memoria limitada, reduciendo de forma drástica tanto el consumo de energía como los costos operativos.
Índice de temas
SLMs: como optimizar aplicaciones empresariales con recursos limitados
Los SLMs poseen cuatro características fundamentales que optimizan las aplicaciones empresariales. Entre ellas se destacan:
- Eficiencia computacional, ya que requieren menos recursos para su entrenamiento y ejecución.
- Especialización, porque se enfocan en tareas específicas.
- Rápida implementación,
- Menor huella de carbono, por su tamaño consumen menos energía.
Los SLMs pueden ser utilizados para asistentes virtuales con tareas específicas, sistemas de recomendación personalizados, análisis de sentimientos en redes sociales o traducciones automáticas.
De manera que modelos lingüísticos pequeños permiten un alto rendimiento gracias a su tamaño, lo que beneficia a las empresas que buscan implementar desarrollos de Inteligencia Artificial.
“Estos modelos compactos se logran mediante una combinación de técnicas, entre ellas la cuantización post-entrenamiento”, señala la consultora Management Solutions en su whitepaper “El auge de los large language models: de los fundamentos a la aplicación”.
Por otro lado, remarcan que, mediante la aplicación hábil de estas técnicas, los SLM y los tiny LLM, “están logrando en algunos casos un rendimiento comparable al de modelos mucho mayores, lo que los hace atractivos para aplicaciones con restricciones de recursos computacionales o de memoria”.
Los SLMs (Small Language Models) alcanzan rendimientos comparable al de modelos de mayor tamaño por lo que se vuelven soluciones atractivas para aplicaciones que tengan restricciones de recursos computacionales o de memoria, agrega la consultora.
¿Qué ventajas ofrecen los SLMs en términos de eficiencia y rendimiento?
Gracias a su eficiencia y rendimiento, se estima que los SLMs (Small Language Models) tengan un crecimiento anual de 28.7% entre 2025 y 2032 con un mercado que cerrará este año con un valor por 930 millones de dólares y alcanzará los 5,450 millones de dólares para 2032, según estimaciones de MarketsandMarkets.
Las ventajas competitivas de este tipo de lenguajes pequeños radican en su rentabilidad, eficiencia energética y capacidades multimodales pues, a diferencia de grandes modelos de lenguaje de Inteligencia Artificial, los SLMs (Small Language Models) usan menos recursos haciéndolos más económicos para las empresas.
De hecho, en un artículo publicado en el Foro Económico Mundial, realizado por la escritora Kate Whiting, señala que los SLMs consumen hasta un orden de magnitud menos energía y ofrecen tiempos de respuesta más rápidos, lo que los convierte en una opción más sostenible y accesible para las empresas que buscan desplegar IA de forma responsable.
Así es cómo, su eficiencia energética, permite a las empresas cumplir con estándares de sustentabilidad y que también representa ahorros económicos.
Esta sostenibilidad corporativa implica integrar consideraciones ambientales y sociales en la estrategia y operaciones de una empresa. Incorporarla en las diferentes áreas de las empresas (incluso la TI), trae numerosos beneficios. Según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), esto fomenta una gobernanza sólida y una toma de decisiones informada, ayudando a los inversores a comprender mejor los riesgos y oportunidades a largo plazo de una empresa.
Por otra parte, los desarrollos que se están dando en materia de IA multimodal se traducen en modelos lingüísticos pequeños que procesan texto, voz, imágenes y video, lo que permite que las aplicaciones incluyan creación de contenido, automatización y toma de decisiones en tiempo real.
“A medida que las industrias buscan soluciones de IA asequibles, eficientes y versátiles, los SLMs se están consolidando como la opción preferida, acelerando la adopción de la IA en sectores como la salud, el comercio minorista, las finanzas y la manufactura”, señala MarketsandMarkets.
Este tipo de lenguaje también permite que las empresas personalicen sus aplicaciones de manera más eficiente.
Por otra parte, los nuevos SLMs que hay disponibles cuentan con capacidades de razonamiento mejoradas, como o3-Mini de OpenAI, que ayudan en resolución de problemas complejos en áreas como matemáticas, programación y ciencia.
Según la Administración de Pequeñas Empresas de EE. UU. (SBA), la implementación de herramientas de inteligencia artificial, como los SLMs, permite a las empresas optimizar procesos y tomar decisiones más informadas, incluso con recursos limitados. La SBA destaca que comenzar con soluciones de IA de menor escala es una estrategia efectiva para evaluar su impacto antes de realizar inversiones mayores
De manera que las empresas pueden implementar Inteligencia Artificial en tareas como investigación, desarrollo y toma de decisiones, incluso sin depender de soluciones en la nube, lo que reduce la latencia, mejora la privacidad y la seguridad de los datos que abona al cumplimiento regulatorio.
¿Cómo se comparan los SLMs con los grandes modelos de lenguaje (LLMs) en aplicaciones prácticas?
Los SLMs (Small Language Models) fueron creados para tareas más sencillas que los LLMs o grandes modelos de lenguaje por lo que es posible implementarlos y trasladarlos a dispositivos locales. Investigaciones de la Universidad de Hamburgo demuestran que la combinación de poda y destilación permite a estos modelos ejecutarse de forma fiable en escenarios «offline», abriendo la puerta a aplicaciones críticas en entornos con conectividad limitada.
Esto permite que las empresas los puedan usar en aplicaciones que necesitan de respuestas rápidas o, incluso, ser implementados en sitios con conectividad limitada o nula.
Aunque tienen un buen rendimiento presentan limitaciones pues no son los mejores para tareas que necesitan un razonamiento extenso o para la recuperación de conocimiento profundo, donde los LLMs siguen siendo la solución ideal por su tamaño, experiencia derivada del conjunto de entrenamiento utilizado para desarrollarlos y su poder de procesamiento.
El Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, dependiente del Departamento de Energía de EE. UU., advierte que la adopción de modelos IA más ligeros es clave para evitar que la demanda energética de los centros de datos se dispare en la próxima década, por lo que las arquitecturas basadas en SLMs también aportan beneficios tangibles en la estrategia de sostenibilidad corporativa.
📊 Ventajas sobre los LLMs
| Característica | SLMs | LLMs |
|---|---|---|
| Costos | Bajos | Altísimos |
| Implementación | Local, sin nube | Generalmente en la nube |
| Privacidad | Alta, por ejecución local | Menor control de datos |
| Razonamiento profundo | Limitado | Superior |
| Consumo energético | Bajo | Alto |
Un análisis de PwC explica que los LLM han evolucionado rápidamente ante el interés de implementar IA en las compañías ya que son útiles por su capacidad de resolver problemas.
“Cada semana se incorporan nuevos conjuntos de LLM con nuevas capacidades, entrenados con grandes volúmenes de texto para comprender el contenido existente y generar contenido original. Como resultado, poseen una profundidad y amplitud de conocimiento inigualables y un rendimiento excepcional en diversos dominios y tareas”, indica PwC.
Sin embargo, este los LLMs tienen un alto costo en su implementación, el costo estimado de computación dinámica en el caso de GPT-3 es equivalente a dos o tres Boeing 767 completos volando ida y vuelta de Nueva York a San Francisco. La oferta actual de LLM para consumidores puede ser más parecida a la de un Boeing 767 que transporte un pasajero a la vez en ese mismo viaje, detalla PwC.
Por ello, los SLMs se ha convertido en la solución para ofrecer una Inteligencia Artificial más “ligera” debido a su tamaño, volviéndose atractivos, sobre todo para empresas que comienzan a implementar IA.
¿Qué casos de uso empresariales demuestran el potencial de los SLMs?
Los SLMs ayudan a las empresas a eficientar sus operaciones y mejorar la precisión.
Uno de los usos empresariales que tienen los SLMs radica en el cuidado de la privacidad y el control de los datos. De acuerdo con el Foro Económico Mundial, utilizar este tipo de lenguaje “permite a las empresas gestionar mejor sus datos y mitigar los posibles problemas de derechos de autor que puedan surgir con los LLM”.
Estos modelos lingüísticos pequeños puede ser utilizados por diversas industrias, de acuerdo con la una empresa de consultoría y desarrollo de IA Leeway Hertz.
| Industria | Caso de uso de los SLMs |
|---|---|
| Finanzas | Optimización de operaciones y gestión eficaz de riesgos |
| Entretenimiento | Reformulación de procesos creativos y mejora de la participación del usuario |
| Automotriz | Generación de navegación inteligente y mejora de interacciones con el usuario |
| Educación | Experiencias de aprendizaje personalizadas e interactivas |
| Comercio electrónico y venta minorista | Soluciones eficientes y receptivas para los clientes finales |
| Atención médica | Mejora de la atención al paciente y agilización de tareas administrativas |
| Bienes de consumo envasados | Gestión y optimización de la cadena de suministro |
| Servicios de TI empresariales | Resolución automática y eficiente de dudas de los usuarios |
| Fabricación industrial | Mejora en la toma de decisiones gracias a capacidades predictivas |
| Transporte | Optimización de rutas y logística mediante análisis del historial de los conductores |
| Hotelería | Soporte personalizado y mejor atención al viajero |
¿Cómo se implementan y entrenan los SLMs para tareas específicas?
Los SLMs siguen una serie de pasos en su desarrollo e implementación y hay diversas estrategias para maximizar más su rendimiento y eficiencia, explica PwC.
Los pasos básicos para el entrenamiento de estos lenguajes para tareas específicas son los siguientes:
- Cuantización: es una técnica que reduce el tamaño del modelo al disminuir la precisión de sus pesos y activaciones, esta compresión hace que el modelo use menos memoria, por lo que consume menos espacio de almacenamiento y su rendimiento es más rápido.
- Rasguño/poda: este paso se combina con la cuantificación para lograr la máxima eficiencia al recortar los parámetros no esenciales, cercanos a cero, y reemplazarlos por ceros. Así, la matriz ocupa menos espacio en comparación con una versión completamente condensada.
- Destilación: este método consiste en transferir la información entre modelos, por ejemplo de un LLM a un SLM.
- Adaptación: radica en adaptar el SLM a una tarea o aplicación con un uso más específico, para lo cual los datos deben estar estructurados para el entrenamiento.
¿Qué tecnologías y plataformas facilitan el desarrollo de SLMs?
De acuerdo con el Workshop for Young Scientists in Computer Science & Software Engineering hay tres plataformas básicas que se utiliza para la creación de SLMs (Small Language Models) que son Meta, Google y Alibaba.
Meta Llama 3 cuenta con modelos preentrenados, que luego se utilizaron para crear modelos más pequeños mediante poda y destilación de conocimiento.
Los modelos de Google Gemma 2 solo utilizaron destilación de conocimiento, que también se empleó en modelos más grandes, como Gemini 1.5.
Los modelos de Alibaba Qwen2 no utilizaron ningún método para reducir el tamaño del modelo, lo que significa que todos los modelos se entrenaron de forma pura.
Tendencias futuras: la evolución de los SLMs para aplicaciones empresariales
En dos años, según la consultora Gartner, las empresas habrán implementado modelos SLMs para tareas específicas con un volumen de uso al menos tres veces mayor que el de los modelos LLM de propósito general.
“La variedad de tareas en los flujos de trabajo empresariales y la necesidad de mayor precisión están impulsando la transición hacia modelos especializados, optimizados para funciones específicas o datos de dominio”, afirmó Sumit Agarwal, vicepresidente analista de Gartner.
Bajo esta línea, el experto remarca que estos modelos más pequeños y específicos para cada tarea “ofrecen respuestas más rápidas y consumen menos recursos computacionales, lo que reduce los costos operativos y de mantenimiento”.
La consultora destaca que las empresas que implementen SLMs en el futuro de considerar el contar con modelos piloto contextualizados, adoptar enfoques compuestos y fortalecer los datos y las habilidades.
Preguntas frecuentes sobre Small language models (SLMs)
¿Cómo se adaptan los SLMs a diferentes lenguajes y dialectos?
Los SLMs (Small Language Models) son modelos lingüísticos compactos que entienden y generan texto en “lenguaje humano”, lo cual les permite ofrecer respuestas mejoradas y personalizadas. Su especialización en tareas específicas o dominios concretos los hace aptos para adaptarse a distintas lenguas y contextos lingüísticos.
¿Qué consideraciones de seguridad son importantes al implementar SLMs en aplicaciones empresariales?
Los SLMs permiten que las empresas mantengan el control de sus datos, mejorando la privacidad y seguridad al poder ejecutarse localmente, sin necesidad de depender de soluciones en la nube. Esto reduce la latencia y cumple con normas de protección de datos, además de mitigar riesgos legales como los relacionados con derechos de autor.
¿Cómo se pueden optimizar los SLMs para tareas específicas en diferentes sectores?
La optimización de SLMs se logra mediante técnicas como: Cuantización para reducir el tamaño del modelo y el consumo de memoria, Poda que elimina parámetros no esenciales, Destilación que transfiere conocimiento desde modelos más grandes y Adaptación que ajusta el modelo a datos específicos del sector.
¿Qué métricas clave se utilizan para evaluar el rendimiento de los SLMs?
Se destacan factores cualitativos como: eficiencia computacional, velocidad de respuesta, precisión en tareas específicas, reducción en consumo de energía y costos y capacidad de integración local.
Además, se menciona que alcanzan un rendimiento comparable al de modelos grandes, lo cual puede implicar que se evalúan con métricas comunes como exactitud, latencia y consumo de recursos.
¿Cómo se pueden integrar los SLMs con sistemas empresariales existentes?
Los SLMs, al ser compactos y eficientes, pueden ejecutarse en dispositivos locales, lo que facilita su integración en sistemas ya existentes. Su capacidad de especialización y personalización permite su incorporación en flujos de trabajo empresariales para mejorar automatización, generación de contenido y toma de decisiones en tiempo real, sin depender de grandes infraestructuras o conectividad constante.
