要約
- AIの世界では、より大きなモデルが作成され、より多くのパラメータが追加されている。
- NeurIPS 2024で、OpenAIの共同創設者であるIlya Sutskeverは、プレトレーニングが終わり、現在のアプローチとアルゴリズムの改善に焦点を当てるべきだと主張。
- 小さな言語モデル（SLMs）の使用が業界で注目されており、99%のユースケースがSLMsで対応可能と予測されている。
- 小さなモデルはコスト削減、精度向上、データのコントロールを可能にし、より経済的で効率的。
- 大規模なモデルに比べ、SLMsはコスト、リソース消費、データ要件が少なく、より控えめなハードウェア上で実行可能。
考察
大規模な言語モデルは印象的な能力を持っていますが、維持コストが非常に高額です。SLMsは特定のタスクに最適であり、経済的でありながら高い精度を提供しています。また、環境への影響も考慮されており、SLMsの採用は将来的な持続可能性にも配慮しています。
元記事: https://towardsdatascience.com/your-company-needs-small-language-models-d0a223e0b6d9