Wat zijn Small Language Models?
SLM's zijn AI-modellen met minder parameters (1-7 miljard) vergeleken met LLM's (70-400+ miljard). Voorbeelden: Phi-4, Gemma 3, Llama 3.2. Ondanks hun kleinere omvang bereiken ze na fine-tuning concurrerende kwaliteit in nauwe specialisaties.
SLM vs LLM — wanneer welk gebruiken?
SLM: repetitieve taken, classificatie, data-extractie, RAG, querytriage. LLM: complex redeneren, lange tekstgeneratie, taken die brede algemene kennis vereisen. Bij multi-tier routing handelen SLM's 60-80% van de queries af, terwijl LLM's de rest doen.
Enterprise-voordelen
SLM's draaien op bedrijfsservers zonder data naar de cloud te sturen (privacy + AVG). Latentie is milliseconden in plaats van seconden. Kosten per query bijna nul. Ideaal voor sectoren met strenge datavereisten: financiën, gezondheidszorg, publieke sector.