要約
- 大規模言語モデル(LLMs)の進化：GPT-3.5は一般的な常識推論データセットで85.5%の精度を持ち、GPT-4は95%の精度を達成。
- 小さな言語モデルの利点：訓練が容易でコストが低く、データ共有の制御が向上。
- 特化した小さなモデル：ドメイン固有のデータでファインチューニングすることで精度を向上。
- 主要な利用事例：PIIデータのマスキング、有害なコメントの検出、コーディング支援、医療データの要約、ベンダー請求書処理。
感想
大規模言語モデルの進化は素晴らしいが、コストやデータプライバシーの懸念がある。小さな言語モデルはパフォーマンス、コスト、セキュリティのバランスを取るのに役立ち、企業が生産にソリューションを導入する時間を短縮するのに役立つ。企業が特定のニーズに対処し、大規模モデルに関連する課題を緩和するために小さな言語モデルを実装していることは興味深い。
元記事: https://www.infoworld.com/article/3619231/top-5-use-cases-for-small-language-models.html