Modelos de linguagem pequenos (SLMs) têm capacidade suficiente para tarefas especializadas em sistemas agentivos.
SLMs são mais adequados e econômicos para invocações repetitivas com pouca variação.
Em cenários que exigem conversação geral, sistemas agentivos heterogêneos, combinando vários modelos, são recomendados.
Os autores apresentam um algoritmo geral de conversão de agentes de LLMs para SLMs.
Adotar SLMs pode ter impacto operacional e econômico significativo na indústria de agentes de IA.
O trabalho busca estimular a discussão sobre o uso eficaz de recursos de IA e reduzir custos.
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