#_IA_Tentando_Acompanhar | Edição 120

Olá Pessoal!!!! Muito se fala sobre LLMs (Large Language Models), mas hoje queria falar sobre SLMs (Small Language Models) !!

Os SLMs tem ganhado força no mercado! Vamos entender um pouco mais sobre esse movimento...

#_LLM

Primeiro, vamos relembrar o que são LLMs (Large Language Models). São modelos de inteligência artificial treinados com grandes volumes de dados (às vezes trilhões de palavras) para compreender e gerar linguagem humana. Esses modelos costumam ser muito grandes e exigem muitos recursos computacionais. Quando você utiliza IAs generativas dos grandes players do mercado (ChatGPT, Gemini, Claude, DeepSeek, Copilot etc.), está utilizando um LLM nos bastidores

#_SLM

Agora, vamos entender sobre os SLMs (Small Language Models). Diferentemente dos grandes modelos (LLMs), os SLMs são modelos de inteligência artificial menores, treinados com menos dados e que requerem poucos recursos computacionais. São ideais para aplicações específicas e locais, onde rapidez, eficiência e privacidade são prioridade. Exemplos conhecidos são Phi-3, TinyLlama e Mistral 7B.

#_Benefícios_De_Usar_SLMs

Pessoal, um SLM exige muito menos recurso computacional, tanto no treinamento quanto na operação do dia a dia. Em alguns casos, podem ser de 10 a 30 vezes mais eficientes em termos de custo/computação. Isso torna eles uma alternativa mais sustentável, especialmente diante dos forte debate de impacto ambiental ligado ao uso intensivo de IA.

Alguns SLMs são tão compactos que podem rodar localmente no seu smartphones, sem necessidade de conexão com a nuvem/internet. São ideais para aplicações bem específicas, com bom desempenho e ganho de usar modelo de IA local ( na sua estrutura ).

#_Exemplo_Prático

Imagine um atendimento ao cliente em um e-commerce. Um agente de IA baseado em SLM pode responder com agilidade e precisão, utilizando muito menos recursos computacionais do que um LLM tradicional.

Ou pense em uma aplicação mobile voltada para o agronegócio: com um SLM embarcado, ela pode funcionar até mesmo offline, sendo ideal para regiões com conexão instável ou sem acesso à internet.

#_Arquitetura_Híbrida

Tudo aponta que, na prática, encontraremos muito uso hibrido: SLMs em casos de tarefas muito específicas, enquanto o LLM manterão como melhor opção em problemas complexos ou para uso geral.

#_SLM_Limitações

Naturalmente SLMs têm seus limites: não são tão bons em raciocínio mais elaborado, podem não generalizar além do que foram treinados com poucos dados. Saber onde usar cada um é a chave!!

#_Para_Ficar_de_Olho

Vamos ver cada vez mais SLMs rodando direto em notebooks e celulares, especialmente em aplicações voltadas para uso pessoal. No ambiente corporativo, a adoção também deve crescer bastante, principalmente em funções específicas onde a privacidade e a segurança são requisitos importantes.

Pessoal, espero que a dica de hoje tenha ajudado a entender de forma simples o que são os SLMs e por que esse tema tem ganhado tanto destaque no mercado! Fiquem de olho, vem muita inovação por aí. Sobre o autor:

Rogério Coutinho da Silva

rogerio.coutinho.silva@gmail.com 

https://www.linkedin.com/in/rogerio-coutinho-silva/

Engenheiro de Computação formado pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). Sócio-fundador da Podium Tecnologia (Consultoria especializada em Governança de Segurança da Informação, Privacidade e Continuidade de Negócios) e da SimpleWay (Plataforma de Governança de Segurança Cibernética, Privacidade e IA).

Foto de Growtika na Unsplash