- LLM（Large Language Models）に代わる解決策としてSLM（Small Language Models）が注目されている。
- SLMは計算リソースの一部でありながら、大規模なAI機能と利点を提供する。
- SLMは効率的で専門的な設計であり、特定の領域で優れたパフォーマンスを発揮する。
- SLMの利点は、ビジネスの要件に迅速かつ正確に対応し、市場投入までの時間を短縮することにある。
- SLMは環境にも配慮し、セキュリティと競争上の差別化に優位性をもたらす。
SLMの導入は、AIの実装に戦略を持つことが重要であり、SLMとLLMの適切なバランスを取ることが成功の鍵となる。特定のユースケースにROIが明確であることを示すために、最初は焦点を絞ったSLMの展開から始め、成功を収めてから大規模なモデルに段階的に拡大することが多い。AIの急速な進化が続く中、適切なサイズの言語モデルへの柔軟なアプローチは、産業リーダーと他を分けるであろう。これにより、過度に設計された解決策の財務的な落とし穴を回避しつつ、持続可能なイノベーションを提供することが可能となる。
Shomron Jacob氏は、Iterate.aiの応用機械学習＆プラットフォーム部門の責任者である。