技術記事の要約
- 大規模言語モデル（LLMs）と小規模言語モデル（SLMs）の中心に議論が集中している。
- SLMsはコンテキストを提供する能力が高く、リアルタイムアプリケーションに適している。
- SLMsの例としてDistilBERT、GoogleのGemma、Mistral 7B、Phi-3 Mini、Llama 3が挙げられる。
- SLMsはモデル圧縮によって作成され、エンコーダーを使用してデータを数値化する。
- モデル圧縮にはプルーニング、量子化、低ランク因子分解、知識蒸留などの技術が含まれる。
感想
SLMsはコンパクトでリアルタイムアプリケーションに適していることが強調されています。モデル圧縮によって小さなモデルが作成されるプロセスは、SLMの成功に重要な要素となります。AIモデリングの次の段階に向けて、SLMsの進化と応用が注目される中、モデルサイズや最適な使用方法についての議論が重要であると感じました。
元記事: https://www.computerweekly.com/blog/CW-Developer-Network/SLM-series-Editorial-brief-scope