要約
- 大規模言語モデル(LLM)の進化: GPT-3.5からGPT-4への精度向上。
- GPT-4o: テキスト、画像、音声、ビデオを処理可能なマルチモーダルモデル。
- 小規模言語モデルの利点: 訓練コストの低減、データセキュリティ向上、特定領域向けモデル。
- 主要な小言語モデルの使用事例: PIIデータのマスキング、有害なコメントの特定、コーディング支援、医療データ要約、請求書処理。
- 大言語モデルと小言語モデルの比較: コスト、パフォーマンス、セキュリティのバランス。
考察
大規模言語モデルの精度向上が進んでいる一方で、小規模言語モデルの利点も明らかになってきています。データセキュリティやコストの問題に対処しつつ、特定の課題に対応するために企業が小規模モデルを採用する傾向が見られます。特に、PIIデータのマスキングや有害なコメントの特定など、さまざまな用途で小規模モデルが効果的に活用されています。
元記事: https://www.infoworld.com/article/3619231/top-5-use-cases-for-small-language-models.html