Summary in Japanese using bullet points:
– 大規模言語モデル（LLM）はクラウドベースが主流
– ExpederaのOrigin NPUが効率向上
– 大規模エッジ展開ではメモリがボトルネック
– 小規模言語モデル（SLM）が注目されている
– SLMはLLMより少ないパラメータ数
– SLMの利点：プライバシー向上、エネルギー消費低減、バッテリ寿命延長、タスクに適応容易
– SLMの欠点：LLMに比べると性能劣る
– SLMはエッジ展開における一つの選択肢
Thoughts in Japanese:
SLMがエッジデバイス展開において注目されているのは理解できる。LLMがメモリや処理能力を圧倒するため、SLMの方が効率的で適切な選択肢となる場面が増えていると感じる。特にプライバシーやエネルギー効率の観点から、SLMの活用は今後ますます重要になると考えられる。