¿Qué son los SLM (Small Language Models) frente a los LLM?
Mucho se habla de los LLM pero en el ecosistema de herramientas IA también es importante que conozcas los SLM o Small Language Models, en qué casos de uso pueden ser especialmente útiles y cómo se combinan con otras soluciones de Inteligencia Artificial para conseguir mejorar la eficiencia de los más avanzados servicios.
- ¿Qué son los SLM (Small Language Models) en IA?
- Large Language Models vs. Small Language Models
- ¿Cuáles son los mejores Small Language Models?
- ¿Cómo usar los Small Language Models?
- Ventajas estratégicas de los SLM para el entorno empresarial
- Arquitectura híbrida de IA: La orquestación óptima entre LLM y SLM
¿Qué son los SLM (Small Language Models) en IA?
En síntesis, los Small Language Models (SLM) son modelos de lenguaje diseñados con un número reducido de parámetros en comparación con los LLM.
Si no sabes qué son los parámetros (cuya magnitud marca esa distinción entre SLM y LLM) te podemos decir que, a grandes rasgos, son los valores numéricos internos que el sistema de IA aprende durante el entrenamiento y que determinan cómo transforma el modelo una entrada en una salida. En un modelo de lenguaje los parámetros suelen ser principalmente los pesos y sesgos de sus capas neuronales, necesarios para que el modelo tenga la capacidad de aprender patrones del lenguaje.
A más parámetros el modelo tiene más potencial para presentar un buen nivel de inteligencia, aunque no depende solamente de ello. En realidad es más importante evaluar esa capacidad a través de los benchmarks. Lo que sí es determinante es que, cuanto más parámetros tiene un modelo, más «espacio» puede dedicar a representar relaciones complejas, pero también necesita más recursos para entrenarse y ejecutarse.
En términos de magnitud, los grandes modelos tradicionales (LLM) pueden tener decenas o cientos de miles de millones de parámetros, mientras que los SLM suelen moverse en rangos mucho más contenidos, desde unos pocos millones hasta varios miles de millones.
Esta reducción no implica necesariamente una pérdida de utilidad, sino un cambio de enfoque, ya que un SLM puede estar optimizado para tareas específicas, siendo muy elevada su utilidad en un área determinada.
Large Language Models vs. Small Language Models
Aunque ya hemos introducido los SML y puesto ya las bases que los distinguen de los LLM, vamos a ver ahora algunas diferencias clave.
Número de parámetros frente a eficiencia computacional
Como hemos dicho, el número de parámetros es el orden de magnitud más importante para distinguir un LLM de un SLM. La cantidad de parámetros de los LLM hacen que destaquen por su enorme capacidad de representación. Con ello consiguen tener conocimiento de numerosos dominios y abordar una notable cantidad de tareas con un alto nivel de competencia.
El problema de usar una gran cantidad de parámetros es que implica un consumo mucho más elevado de recursos, en entrenamiento y a la hora de trabajar en el día a día.
Sin embargo, los SLM no tienen tanta amplitud de parámetros pero consiguen ser más eficientes, lo que significa que tendrán un menor consumo de memoria y GPU. Esto no solo los hace más económicos sino también viables en entornos restringidos.
Nube corporativa vs. hardware local
Los LLM suelen ejecutarse en infraestructuras cloud de gran escala donde cuentan con sistemas distribuidos y GPUs especializadas. Este tipo de modelos suele requerir el uso del cloud.
Por su parte, los SLM permiten un enfoque diferente, ya que son asumibles para su ejecución en un hardware local, incluyendo servidores modestos, estaciones de trabajo o incluso dispositivos sencillos. Esto abre la puerta a soluciones donde no es necesario tener conexión a internet y reduce los costes sensiblemente.
Velocidad de procesamiento y tasas de latencia en la ejecución en tiempo real
También destacan los SLM por ser capaces de procesar los datos de una manera más rápida. Esto implica que las tasas de latencia son mucho menores, lo que los hace adecuados para tareas en tiempo real.
Capacidad de generalización enciclopédica frente a especialización en tareas verticales
Los LLM están diseñados para abarcar conocimiento general amplio, lo que llamamos «generalización enciclopédica». Esto es genial cuando necesitamos que el sistema conozca mucho sobre muchas cosas distintas, pero en realidad esa situación no es siempre necesaria.
Los SLM en cambio suelen especializarse más mediante entrenamiento dirigido o fine-tuning. Por ello pueden alcanzar niveles de precisión muy altos en dominios concretos como atención al cliente, análisis legal, generación de código o procesamiento de datos estructurados.
Volumen masivo frente a precisión sintética
Los LLM tienden a generar respuestas más extensas y a añadir un mayor contexto. Esto suena bien y generalmente es positivo, pero en realidad por ofrecer respuestas más extensas no siempre serán más precisas, ya que en ocasiones el exceso de información puede introducir ruido o ciertos niveles de ambigüedad.
En lo que respecta a los SLM, suelen estar más enfocados en una tarea en particular y ofrecer respuestas más concisas. Esto a veces resulta útil cuando la claridad de las respuestas y su precisión puede ser más importante que la exhaustividad.
¿Cuáles son los mejores Small Language Models?
Existen en el mercado bastantes Small Language Models, aunque sus nombres no son tan populares como los LLM que utilizamos en el día a día. Vamos a ver ahora cuáles son las principales alternativas en la actualidad.
La familia Phi de Microsoft
Los modelos Phi son parte del ecosistema de Microsoft para la IA. Son capaces de ofrecer un rendimiento competitivo con tamaños reducidos. Ofrecen características muy interesantes como su baja latencia, pero aún así presentan una alta capacidad de personalización y precisión. Puedes acceder a ellos de manera gratuita a través del catálogo de modelos de Azure AI o Hugging Face.
Gemma de Google
Gemma es la alternativa de Google para los modelos SML que es de código abierto y está diseñada para ser accesible y eficiente. Ofrece diferentes tamaños y puedes encontrarlos también en Hugging Face.
Llama 3 (ediciones 1B y 3B)
La familia de modelos Llama está ofrecida por Meta e incluye variantes más compactas que mantienen una calidad notable. En el sector de los SML tenemos a Llama 3.2 1B y 3B que son modelos que puedes usar en dispositivos bastante modestos. Aún así ofrece un interesante equilibrio entre capacidades y uso de recursos. También lo puedes usar como open source y descargable desde la página de desarrolladores de Meta.
Modelos especializados en desarrollo de software
Si tu objetivo es utilizar SLM para tareas de programación también existen modelos especializados que aún siendo pequeños pueden superar a algunos LLM generalistas.
El ejemplo más destacado en este área es Qwen2.5-Coder. Su versión de 7B compite directamente con modelos gigantes de la nube gracias a su entrenamiento especializado en tareas de desarrollo y ofrece unas características muy atractivas con ventanas de contexto de hasta 128K. Tienes otros ejemplos como CodeLlama o Gemma 3.
Criterios de selección y benchmarks técnicos para evaluar la precisión de un modelo compacto
Dependiendo de nuestra necesidad particular a la hora de implementar un SLM podemos considerar distintos tipos de métricas o benchmarks. Pero incluso existen benchmarks específicos de un dominio en particular o benchmarks de conocimiento general.
Sin embargo, también es importante verificar asuntos como la latencia si nos interesan las aplicaciones en tiempo real o el consumo de memoria para ejecutarlo en dispositivos modestos.
Pueden ser claves también su capacidad de ajuste fino y adaptabilidad, así como la capacidad de respuestas frente a tareas concretas, ya que un modelo pequeño puede superar a uno grande si está bien alineado con el caso de uso.
¿Cómo usar los Small Language Models?
Vamos a ver ahora los puntos más importantes donde destacan los Small Language Models y los enfoques adecuados para su uso y despliegue.
Despliegue en el borde (Edge Computing)
Los SML son ideales para ejecutarse en dispositivos pequeños como por ejemplo los IoT, pero también en móviles o en servidores locales. Este tipo de usos se conoce como Edge Computing y tiene mucha relevancia cuando queremos dotar de capacidades de Inteligencia Artificial a sistemas que funcionan de manera autónoma y sin conexiones a Internet.
Integración en arquitecturas descentralizadas de agentes autónomos y Agentic AI
En sistemas de agentes autónomos también le podemos sacar mucho partido a los SLM, ya que pueden actuar tomando decisiones de manera rápida y eficiente, en vez de depender de un modelo central.
A veces múltiples SLM pueden coordinarse para resolver tareas complejas de forma distribuida y obtener mejores resultados que un LLM centralizado y a la vez mejorar la escalabilidad y reducir cuellos de botella.
Técnicas de optimización avanzada
Existen técnicas para ejecutar modelos de Inteligencia Artificial en sistemas con un hardware limitado sin perder demasiado rendimiento y sin degradar la calidad de las respuestas. Por ejemplo el uso de cuantización, pruning y compilación optimizada son clave para ejecutar modelos en hardware básico con buenos resultados.
Configuración y orquestación local de modelos mediante herramientas como Ollama o Llama.cpp
Herramientas como Ollama o Llama.cpp sirven para la ejecución de modelos en local. Puedes usarlos para ejecutar en local LLM pero también para SLM.
Estas herramientas permiten descargar modelos, gestionarlos e incluso exponerlos mediante APIs locales, lo que permite en la práctica la integración de la IA en aplicaciones, pipelines o entornos de desarrollo sin depender de servicios externos.
Estrategias de ajuste fino (Fine-tuning) y destilación de conocimiento para nichos específicos
El fine-tuning es la técnica que se usa para especializar los modelos en tareas determinadas. Gracias a esta técnica puedes adaptar un SLM a un dominio concreto utilizando datasets propios y consiguiendo resultados muy buenos para usos altamente especializados.
La destilación, por otro lado, consiste en transferir conocimiento desde un modelo grande a uno pequeño, reduciendo las necesidades de computación pero conservando el rendimiento. Gracias a estas estrategias puedes conseguir que los SLM sean capaces de competir con modelos mucho mayores, siempre que los vayas a usar en tareas concretas.
Ventajas estratégicas de los SLM para el entorno empresarial
Como hemos dicho ya, en numerosas ocasiones tiene bastante sentido utilizar SLM cuando queremos acceder a funcionalidades de IA. Podemos encontrar ventajas en contextos diversos, sobre todo cuando la capacidad de procesamiento es reducida o cuando tenemos que realizar una tarea muy especializada y queremos ahorrar en costes. Pero también hay otros motivos clave que queremos señalar.
Privacidad absoluta del dato y cumplimiento estricto de regulaciones de seguridad (GDPR / AI Act)
Si tenemos unas necesidades de privacidad muy elevadas y tenemos que realizar un cumplimiento estricto de regulaciones de seguridad no es posible enviar datos a servicios externos, en cuyo caso trabajar con un SLM el local puede resolver nuestras necesidades cumpliendo las regulaciones pertinentes.
Para trabajar el local podemos utilizar un SLM, de modo que podamos procesar la información sin necesidades de recursos masivos y manteniendo el control total de la información que manejamos. Esto es algo especialmente importante en sectores como el financiero o el sanitario.
Reducción drástica del Coste Total de Propiedad (TCO) en la infraestructura de computación
Si vamos a hacer uso de IA para resolver necesidades de la empresa, trabajar con un SLM puede reducir de manera notable los costes asociados a infraestructura y operación. Esto es porque los modelos pequeños pueden funcionar en hardware más económico y con menor consumo, lo que impacta directamente en el TCO.
Soberanía tecnológica
La soberanía tecnológica implica independencia con respecto a proveedores externos y es un factor estratégico para los negocios. Si adoptamos un SLM es mucho más fácil mantener el control completo sobre los sistemas de Inteligencia Artificial, lo que nos permite seguridad operacional e incluso capacidad de auditoría.
Personalización extrema para dominar flujos de trabajo automatizados y jerga corporativa interna
Los SLM pueden adaptarse con gran precisión a los procesos internos de una empresa usando técnicas como el fine-tuning o prompting avanzado. Gracias a ello podemos entrenar los modelos para entender terminología específica, reglas de negocio y flujos operativos concretos de los negocios, lo que nos permite automatizar tareas complejas alineadas con las necesidades reales de la empresa.
Sostenibilidad y eficiencia energética
El menor tamaño de los SLM se traduce en un consumo energético significativamente inferior durante los procesos cotidianos. Esto implica una mayor sostenibilidad de los negocios y una menor huella de carbono de la infraestructura.
Arquitectura híbrida de IA: La orquestación óptima entre LLM y SLM
En las soluciones de Inteligencia Artificial también existe la posibilidad de trabajar con una arquitectura híbrida, utilizando lo mejor de los LLM y los SLM. Para ello se pueden realizar diversos tipos de estrategias, priorizando el uso de SLM cuando sea viable y delegando en las mayores capacidades de un LLM cuando realmente se necesitan.
Enrutamiento de prompts (Prompt Routing)
Una de las estrategias más comunes en la arquitectura híbrida es utilizar sistemas de enrutamiento de prompts que consiste en derivar las consultas a la IA al modelo más adecuado para que las resuelva.
Por ejemplo, cuando tienes consultas simples puedes delegarlas a un SLM y utilizar un LLM cuando se trata de una tarea compleja, o que requiera un conocimiento general más amplio.
Cumplimiento de normativas globales (GDPR, AI Act) mediante el despliegue de modelos locales
El ejemplo anterior no sería el único caso de uso de un SLM frente a un LLM. En una empresa podría usarse la IA para datos sensibles delegando las consultas a un SLM local, mientras que otras consultas menos críticas en términos de protección de datos se puedan mandar a un LLM en la nube.
De este modo te aseguras la gobernanza de los datos personales o confidenciales ejecutando las tareas exclusivamente en modelos locales y garantizando cumplimiento normativo.
El impacto de los SLM en el desarrollo de la robótica y los sistemas embebidos de respuesta inmediata
Los SLM están impulsando una nueva generación de sistemas que consiguen beneficiarse de la IA sin la necesidad de depender de la nube. En el desarrollo de la robótica son fundamentales porque son capaces de dotar de inteligencia a los sistemas y eliminar latencia, de modo que son capaces de responder de manera inmediata a sensores y tomar decisiones rápidamente en función de la entrada. Además, no depender de Internet es muy importante también porque los hace más robustos, eliminando posibles fallos por pérdida de conectividad.
Otros tipos de dispositivos como drones, dispositivos médicos o equipos de domótica avanzada también se benefician de tener la IA como sistemas embebidos por medio de SLM, ya que los hace más autónomos, menos dependientes de consumo de batería y viables aunque no tengan hardware con grandes capacidades de cómputo. Al mismo tiempo, eliminar la latencia los hace indicados para aplicaciones donde es importante la respuesta en tiempo real.
Jefe de Capacitación para Soluciones Cloud, posee una amplia experiencia en áreas comerciales y técnicas a nivel nacional e internacional. Con una base en Ingeniería de Telecomunicaciones y un MBA, destaca en el desarrollo de negocios, especialmente con grandes cuentas y partners en sectores tanto privados como públicos.