Tutti stanno osservando gli LLM dominare la scena. Ma avvicinati un po' di più, e qualcosa di diverso sta prendendo forma. I Modelli di Linguaggio Piccoli (SLM) sono più leggeri, più veloci e più accessibili. Per l'IA agentica e i sistemi decentralizzati, potrebbero essere una scelta migliore. Ecco perché 🧵

2/ I LLM sono semplicemente "grandi". Trilioni di parametri, potenti generalisti e costosi da gestire. Funzionano bene per compiti ampi e aperti. Ma sono centralizzati, opachi e difficili da personalizzare. Gli SLM sono compatti, trasparenti e flessibili. Puoi affinarli e gestirli secondo le tue condizioni.

3/ Gli SLM brillano in contesti reali: Sono efficienti, rapidi nella risposta e non necessitano di un'infrastruttura pesante. Perfetti per dispositivi edge e casi d'uso sensibili alla privacy. Con strumenti come la distillazione, il potatura e il ragionamento al momento del test, offrono prestazioni serie a una frazione del costo.

4/ Nuove ricerche lo dimostrano. L'Alan Turing Institute ha eseguito un modello con 3 miliardi di parametri su un laptop. Con una sintonizzazione intelligente, ha quasi eguagliato i modelli all'avanguardia nei compiti di ragionamento sulla salute. Questa onda sta crescendo: Phi, Nemotron-H, Qwen3, Mu, SmolLLM, tutti spingendo gli SLM verso il mainstream.

5/ Maggiori dettagli su questa ricerca:

6/ Crediamo nella costruzione di un'IA che sia aperta, locale e decentralizzata. Gli SLM rendono tutto ciò possibile. Non sono solo alternative leggere, ma sono le fondamenta per sistemi agentici scalabili e modulari. Piccolo non è un compromesso. Piccolo è una scelta di design potente.

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