- GitHub Copilotや他の主要なAIソリューションのコーディングへの影響
- 開発者がプロプライエタリなコードを第三者と共有することへの不安
- APIコストが高騰することに伴う財務上の課題
- ローカル言語モデルとその小規模版の利点
- ローカルモデルの展開による遅延やプライバシー問題、サブスクリプションコストの回避
- 特定の開発環境に適したモデル最適化とカスタマイズ
- SLMの軽量バージョンとLLMの比較
- ハードウェアリソースの要件とモデルの選択
ローカル言語モデルや小規模言語モデルは、プライバシー保護やコスト削減などの利点がある一方で、複雑なプロジェクトや大規模なコードベースに対処する際のパフォーマンスが制限される可能性があります。モデルの選択にはコミュニティの洞察や経験的なベンチマーク、個人のテストが重要であり、各モデルの実際の開発環境での実行結果が最も重要です。
元記事: https://thenewstack.io/coding-with-slms-and-local-llms-tips-and-recommendations/