要約:

  • AIの進歩により、大きなモデルの代わりに小さなモデルが注目されている。
  • GPT-4o MiniはGPT-4oよりもコンパクトでコストが30倍安く、多くのタスクで優れている。
  • 小さなモデルはハードウェアの消費量が少なく、オンプレミスデバイスや高セキュリティ環境での利用が可能。
  • 小さなモデルはAPI経由ではなくユーザーのデバイスで実行できるため、ソフトウェアベンダーのコスト削減につながる。
  • また、小さなモデルは大規模なモデルと同等の性能に近づけることが可能。

感想:

AIの分野では、大きなモデルよりも小さなモデルが注目されており、その利点が多くの企業に影響を与えています。小さなモデルはコストが低く、ハードウェアの消費量が少ないため、オンプレミスデバイスや高セキュリティ環境での利用が可能となります。ソフトウェアベンダーはAPI経由ではなくユーザーのデバイスでAIモデルを実行することでコスト削減ができるため、今後ますます普及していくと考えられます。


元記事: https://builtin.com/artificial-intelligence/mini-large-language-models