Kunstmatige Intelligentie (AI) biedt bedrijven de kans om uit te blinken in klantenservice en operationele efficiëntie. Large Language Models (LLM’s) zoals ChatGPT, Google Gemini en Perplexity hebben bewezen dat zij enorm waardevol zijn in diverse zakelijke toepassingen, maar niet elk bedrijfsprobleem vraagt om deze de grootte of de hoge kosten die gepaard gaan met een LLM. Small Language Models (SLM’s) bieden hier een uitkomst. Deze modellen zijn getraind op basis van eigen bedrijfsgegevens. Ze stellen organisaties in staat om unieke, gepersonaliseerde AI-oplossingen te ontwikkelen die duurzaam, veilig en kosten effectief zijn. Vooral domeinspecifieke taalmodellen, die zijn afgestemd op specifieke functies, processen of taken, vergroten de precisie en relevantie van AI-oplossingen binnen organisaties.
De vele voordelen van SLMs
SLM’s bieden aanzienlijke voordelen voor de privacy van een organisatie. Ze worden direct op lokale apparaten of privéservers ingezet, hierdoor worden gevoelige gegevens niet naar de cloud of externe providers gestuurd. Dit verkleint het risico op datalekken en geeft organisaties meer controle over hun data. Vooral in sectoren zoals de gezondheidszorg, finance en overheidsinstanties, waar geheimhouding extreem belangrijk is, zijn SLM’s een slim alternatief voor grotere, cloud-afhankelijke LLM’s.
Duurzaamheid speelt een steeds grotere rol. Volgens het Internationaal Energieagentschap (IEA) en Netbeheer Nederland was AI in 2024 verantwoordelijk voor 11 tot 20% van het wereldwijde stroomverbruik van datacenters. Naar verwachting stijgt het energieverbruik van datacenters tussen 2024 en 2030 met 128%,dat is meer dan het huidige elektriciteitsgebruik van heel Japan. AI is de belangrijkste aanjager van deze groei. Uit een gezamenlijk rapport van UNESCO en UCL blijkt dat kleinere taalmodellen, afgestemd op specifieke taken zoals samenvatten of vertalen, het energieverbruik met wel 90% kunnen verminderen, zonder dat dit ten koste gaat van de prestaties.
Daarnaast vereenvoudigen SLM’s ook de complexe wereld van AI-governance. Zo zijn ze gemakkelijker te controleren, te monitoren en af te stemmen op wettelijke vereisten dan LLM’s. Organisaties krijgen meer inzicht in hoe bepaalde beslissingen worden genomen, wat cruciaal is voor de naleving van wet- en regelgeving van de Europese Unie.
Tot slot bieden SLM’s ook technische pluspunten, zoals lagere opleidings- en apparatuurskosten en hoge nauwkeurigheid bij het trainen op specifieke datasets. Al deze voordelen brengen ons naar de vraag: zijn LLM’s overbodig? Het antwoord daarop is duidelijk: absoluut niet.
De kracht van een hybride aanpak
Dit brengt ons bij de hybride, multimodale aanpak. Dit combineert de sterke punten van LLM’s (met name hun veelzijdigheid bij het uitvoeren van complexe taken) met die van SLM’s (die zich richten op gespecialiseerde taken) om de prestaties te optimaliseren, de kosten te verlagen en de maatschappelijke voordelen te maximaliseren.
Het succesvol inzetten van SLM’s in grote organisaties vraagt om een zorgvuldige planning tijdens het volledige AI-traject. Enkele belangrijke overwegingen zijn:
- Toegang tot voldoende data, van hoge kwaliteit, is cruciaal als basis voor nauwkeurige AI-modellen. Met name bij het afstemmen van SLM’s op specifieke domeinen. Sterke data- en modelprocessen zijn essentieel om modellen actueel en relevant te houden.
- De juiste modelkeuze is cruciaal: SLM’s zijn geschikt voor specifieke taken, terwijl LLM’s beter presteren bij brede en complexe toepassingen. Een hybride aanpak benut de sterke punten van beide en zorgt voor optimale resultaten
- Zorg voor een coördinatie. Intelligente routering bepaalt of een vraag door een SLM of LLM wordt afgehandeld, zodat optimale prestaties worden behaald.
SLM’s vormen een praktische en toegankelijke manier om AI te implementeren. Ze bieden niet alleen snelheid, veiligheid en kostenefficiëntie, maar dragen ook bij aan een beter milieu. Voor organisaties die tegen de grenzen van uitsluitend LLM-gebaseerde oplossingen aanlopen, is het verstandig om een hybride aanpak te overwegen waarbij zowel SLM’s als LLM’s worden ingezet voor optimale resultaten.
Dit is een ingezonden bijdrage van Cognizant. Via deze link vind je meer informatie over de mogelijkheden van het bedrijf.