Pequenos Modelos Linguísticos (SLMs): A busca por uma IA mais ecológica

Por Cristiano Rodrigues - REC Inteligência Artificial | 1 de maio de 2025

Um novo paradigma na corrida pela inteligência artificial

Enquanto os olhos do mundo se voltam para os avanços de grandes modelos como o GPT-4 e os rumores sobre o GPT-5, uma revolução silenciosa está acontecendo nos bastidores da inteligência artificial. Trata-se dos Small Language Models (SLMs) — os pequenos modelos linguísticos — que vêm ganhando força como alternativa viável, eficiente e ecológica às superestruturas de IA da atualidade.

Ao contrário dos modelos gigantescos com bilhões de parâmetros, os SLMs apostam em um novo modelo de eficiência: fazer mais com menos. A proposta não é competir em poder bruto, mas em acessibilidade, custo energético, velocidade de inferência e impacto ambiental. Com a crescente preocupação global sobre o uso intensivo de energia por parte dos LLMs (Large Language Models), os pequenos modelos surgem como resposta pragmática e necessária.

A pegada de carbono da inteligência artificial

Desde 2023, estimativas vêm alertando sobre o custo energético dos grandes modelos. Treinar uma única versão de um modelo como o GPT-3, por exemplo, consumiu energia comparável à de centenas de voos transatlânticos. Para além do treinamento, o uso contínuo desses modelos por milhões de usuários em tempo real também impõe um peso ecológico significativo.

A necessidade de servidores potentes, refrigeradores industriais e infraestrutura escalável tornou-se um obstáculo tanto financeiro quanto climático. É nesse contexto que os SLMs brilham: eles prometem desempenho competitivo com consumo energético até 90% menor.

Segundo pesquisadores da Stanford University, modelos com menos de 1 bilhão de parâmetros podem atingir até 85% da performance de LLMs em tarefas específicas, com uma fração dos custos e do impacto ambiental.

O que são os SLMs, afinal?

Small Language Models são modelos de linguagem neural treinados para tarefas de NLP (Processamento de Linguagem Natural), mas com uma arquitetura otimizada e muito menos parâmetros que os modelos gigantes.

Alguns exemplos notáveis de SLMs incluem:

• Phi-2, da Microsoft (13 milhões de parâmetros, surpreendentemente eficaz em benchmarks básicos).

• Mistral 7B, que busca equilibrar performance com portabilidade.

• TinyLlama, voltado para aplicações mobile e edge computing.

• DistilBERT, um dos primeiros exemplos de “destilação” de modelos maiores em versões compactas.

Ao contrário dos LLMs, os SLMs podem ser executados localmente, inclusive em dispositivos móveis, computadores pessoais e servidores modestos. Isso democratiza o acesso à IA, rompe com a dependência de grandes data centers e abre novas possibilidades de aplicação em áreas remotas ou com recursos limitados.

A corrida por eficiência: quem está liderando?

Meta, Microsoft, Mistral AI, OpenLLaMA e diversas startups vêm apostando fortemente em SLMs. A própria OpenAI, tradicionalmente voltada para modelos massivos, lançou recentemente versões mais leves e personalizadas do ChatGPT, adaptadas para ambientes com restrições de hardware.

Empresas como a Hugging Face estão promovendo um ecossistema aberto de SLMs, facilitando que pesquisadores, programadores e organizações sem infraestrutura pesada possam treinar e utilizar modelos eficazes.

Além disso, iniciativas como o Green AI têm colocado pressão para que projetos sejam avaliados não só por performance, mas também por seu impacto energético — algo que já começa a influenciar editais de fomento e políticas públicas.

“Não se trata apenas de alcançar a inteligência geral artificial, mas de construir tecnologias que o planeta possa sustentar”, afirmou recentemente Emma Strubell, pesquisadora da Carnegie Mellon University.

Aplicações práticas dos SLMs

Apesar da performance inferior em tarefas complexas, os SLMs são especialmente eficazes em contextos mais controlados e específicos. Entre os principais usos atuais:

• Chatbots de atendimento ao cliente para PMEs (sem necessidade de APIs pagas).

• Assistentes offline em dispositivos móveis.

• Ferramentas de correção de texto integradas em editores e navegadores.

• Análise de sentimentos e categorização de e-mails.

• Classificadores jurídicos e médicos, otimizados para contextos regulados e seguros.

A capacidade de rodar localmente, sem envio de dados para servidores externos, ainda reforça o apelo dos SLMs para questões de privacidade e segurança de dados, um diferencial em setores como saúde, educação e jurídico.

IA verde: tendência ou obrigação?

Em 2024, a União Europeia aprovou diretrizes para incentivar a IA verde, exigindo relatórios de impacto energético para modelos treinados em escala. Grandes empresas como Google e Amazon passaram a divulgar as emissões geradas por suas operações de IA.

No Brasil, a discussão sobre a pegada ecológica da tecnologia também começa a avançar. A startup paranaense VerdeTech AI, por exemplo, vem desenvolvendo modelos de linguagem treinados com energia 100% solar, voltados para o agronegócio e sustentabilidade.

A ascensão dos SLMs não é apenas uma opção de mercado: está se tornando uma resposta inevitável à crise climática. Com a explosão da IA generativa, será possível manter o ritmo de inovação sem sacrificar o planeta?

O futuro é híbrido?

Especialistas apontam para um futuro onde coexistirão grandes e pequenos modelos — cada um com funções bem definidas. Os LLMs seguirão sendo usados para tarefas de raciocínio complexo, enquanto os SLMs ganharão espaço em soluções locais, escaláveis e personalizadas.

Há também o avanço dos modelos modulares, que propõem uma estrutura onde pequenos modelos são combinados de forma dinâmica, trocando informações conforme necessário. Essa abordagem pode unir o melhor dos dois mundos: a inteligência dos LLMs com a leveza dos SLMs.

A promessa é clara: a IA do futuro será mais distribuída, acessível e ambientalmente responsável.

O que vem por aí

Com o ritmo atual de desenvolvimento, espera-se que em 2025 vejamos:

• Um aumento significativo na adoção de SLMs corporativos, substituindo APIs de LLMs por modelos treinados internamente.

• Assistentes pessoais integrados ao sistema operacional, rodando offline com modelos pequenos.

• Novas métricas de avaliação de IA, que incluam eficiência energética, acessibilidade e privacidade.

• Crescimento do mercado de edge AI, onde modelos são executados em dispositivos de ponta, como sensores e celulares.

Se a primeira onda da IA foi marcada pela corrida ao topo (modelos maiores, mais complexos), a nova fase promete ser guiada pela inteligência distribuída e sustentável.

Menos pode ser mais

Pequenos Modelos Linguísticos representam mais do que uma solução técnica — eles simbolizam uma mudança de mentalidade. Em vez de buscar apenas a maior performance, a comunidade de IA começa a se perguntar: qual o custo dessa inteligência? E mais importante: quem paga essa conta?

Ao tornarem a IA mais acessível, ecológica e adaptável, os SLMs apontam para uma era em que a inteligência artificial estará realmente ao alcance de todos — sem comprometer o futuro do planeta.