要約:
- 2025年、ソフトウェア企業はAIソリューションを迅速に進化させるために小規模言語モデル（SLMs）に注目している。
- SLMsは小規模データセットを含み、トレーニングと展開が迅速であり、より少ない計算能力とメモリを必要とする。
- SLMsは特定の企業タスク向けに設計されており、同じサイズのモデルを凌駕するか、同等のパフォーマンスを示す。
- IBMは、オープンソースベースモデルが企業に最適なデータ導入型専門モデルを作成するのに役立つと信じており、そのために自社のGraniteファミリーのカスタマイズ可能なSLMsをオープンソース化している。
- SLMsはデータセンターにホストでき、企業データと組み合わせて、大規模モデルと比較してコストの一部でタスクを完了できる。
- SLMsは、より少ないパラメータを使用し、大規模モデルから作成または適応することができるため、一般大衆にとって好ましい。さらに、これらは企業データセットでトレーニングできるため、不適切なコンテンツをフィルタリングしやすく、ガバナンス、プライバシー、リスク、およびバイアスの緩和がますます重要となっている。
- SLMsはAIエージェントの進歩に非常に役立つと予測されており、実用的なエージェント機能のサポートを特徴とし、高度な推論や特定の機能呼び出しを実現できる。
- 大規模言語モデル（LLMs）は大規模データセットでトレーニングされるため、トレーニングには数か月かかり、人間が微調整するのに時間がかかる。
- 将来的に、一部の企業はLLMsとSLMsの組み合わせを好むかもしれない。大規模モデルをまず使用して最も難しいビジネス問題に対処し、次に小規模モデルに切り替えて、調査結果を低コストかつ遅延を減らして再現できる。
考察:
SLMsは小規模なデータセットを使用して迅速かつコスト効率的にタスクを達成するのに役立つことが示唆されています。大規模モデルに比べて、SLMsは企業にとって費用対効果が高く、データセンターでのホスティングが可能な点も重要です。また、LLMsとSLMsの組み合わせを検討することで、企業は最適なソリューションを見つけることができる可能性があります。