要約:
- 大規模な言語モデル（LLM）はクラウドベースでの展開が主流。
- ExpederaのOrigin NPUなどの効率的なNPUの発展にもかかわらず、大規模なエッジ展開でメモリがボトルネック。
- 小規模言語モデル（SLM）はLLMよりも少ないパラメータ数でエッジデバイス展開に適している。
- SLMはエッジ展開時のプライバシー保護、エネルギー効率、バッテリー寿命の延長などの利点を提供。
感想:
エッジデバイス展開において、メモリ使用量や効率性、速度、展開の容易さが重要視される中、小規模言語モデル（SLM）の導入が注目されています。LLMに比べてパラメータ数が少ないため、エッジデバイスでの展開に適しており、プライバシー保護や省エネ、バッテリー寿命延長などの利点をもたらします。SLMは今後のエッジ展開における一つの解決策として期待されています。