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- LLM は企業がさまざまなタスクを処理するために不可欠ですが、専門家は SLM の将来性は明るいと考えています。.
- SLMはLLMに比べてエネルギー効率が高いなどの利点があり、理想的です。
- しかし、大手テクノロジー企業はLLMに巨額の投資を行っています。.
企業が大規模言語モデル (LLM) に資金を投入している一方で、AI 分野の業界専門家の中には、小規模言語モデル (SLM) が次の大きなトレンドになると考えている人もいます。.
これは、テクノロジー企業が自社のテクノロジー開発にさらなる資金を投資する中、ホリデーシーズンを迎えるにつれて業界の活動が拡大し続ける中で起きている。.
未来は小さな言語モデルにある
億万長者のイーロン・マスクが経営するxAIなどは、アンドリーセン・ホロウィッツ、カタール投資庁、セコイア、バロール・エクイティ・パートナーズからさらに50億ドルを調達することに成功し、アマゾンは OpenAI。
こうした大手テクノロジー企業やその他の企業が、さまざまなタスクを処理するための大規模な LLM の開発に重点的に数十億ドルを投資している一方で、AI の現実は、ビジネスにはタスク固有のモデルが必要であるため、すべてに適合する万能のモデルは存在しないということです。.
AWS の最高経営責任者であるマット・ガーマン氏が、パートナーシップと投資の拡大に関する発表の中で述べたところによると、Anthropic を活用した生成 AI を開発している AWS の顧客からすでに圧倒的な反響が得られているという。.
ほとんどの企業にとって、LLM は特定のプロジェクトでは依然として第一の選択肢ですが、他の企業にとっては、コスト、エネルギー、コンピューティング リソースの面で高額になる可能性があります。.
一部の企業に代替案社長兼CEO、スティーブン・マクミランdent を提示してきたテラデータのも、異なる見解を持っています。彼は、未来はSLMにあると確信しています。
「将来を見据えると、小規模および中規模の言語モデルとドメイン固有のLLMなどの制御された環境が、はるかに優れたソリューションを提供すると考えています。」
~ マクミラン
SLMは、言語モデルが特定の種類のデータに対してカスタマイズされた出力を生成するように特別にトレーニングされています。SLMによって生成されたデータは内部的に保存されるため、言語モデルは機密性の高い可能性のあるデータに基づいてトレーニングされます。
LLMはエネルギーを消費するため、小規模な言語バージョンは、計算量とエネルギー使用量の両方をプロジェクトの実際のニーズに合わせて調整するようにトレーニングされます。このような調整により、SLMは現在の大規模モデルよりも低コストで効率的に機能します。.
AIを特定の知識のために活用したいユーザーには、幅広い知識を提供しないドメイン特化型の LLM 。特定の情報カテゴリのみを深く理解し、例えばCMOとCFOの違いなど、そのドメインにおけるより正確な回答をするように訓練されます。
SLMが推奨される理由
データ サイエンティスト協会 (ADaSci) によると、100 万人のユーザー向けに 70 億のパラメータを持つ SLM を完全に開発するには、わずか 55.1MWh (メガワット時) しか必要ありません。.
ADaSciの調査によると、 GPT-3の は推定1,287MWhの電力が消費されました。この電力には、一般ユーザーによる正式な利用開始時の電力は含まれていません。つまり、SLMはLLMの学習で消費される電力の約5%を消費していることになります。
大規模なモデルは通常、クラウドコンピューターで実行されます。これは、個々のデバイスで利用できる以上の計算能力を必要とするためです。その結果、企業はクラウドに移行する情報に対する制御を失い、インターネットを経由する際に応答が遅くなるなど、複雑な問題に直面します。.
将来的には、効率性と、タスクを完了するための最良かつ最も安価なツールの選択に重点が置かれるため、企業による AI の導入は画一的なものではなくなり、各プロジェクトに適切なサイズのモデルを選択することになります。.
これは、どのモデルがより良い結果をもたらし、より少ないリソースを必要とし、データをクラウドに移行する必要性を減らすかに応じて、汎用 LLM であれ、より小規模でドメイン固有の LLM であれ、すべてのモデルに対して実行されます。
次の段階では、AI が生成した回答に対する一般の人々の信頼が高まるため、ビジネス上の意思決定において AI が不可欠になります。.
「AI モデルのトレーニングを考えるとき、それは優れたデータに基づいて構築される必要があります。」
~ マクミラン
「信頼できるデータセットを提供し、クライアントとその顧客が出力結果を信頼できるような機能と分析機能を提供することが、私たちの使命です」とマクミラン氏は付け加えた。.
効率性と正確性が世界中で高い需要がある中、より小規模で分野に特化した LLM は、企業や一般大衆が信頼できる結果を提供するためのもう 1 つの選択肢となります。.
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エナシー・マパカメ
エナシー・マパカメは、ビジネスと金融ニュースの分野で10年以上の経験を持つジャーナリストです。資本市場や、メタバース、AI、暗号通貨といった新興テクノロジーを専門としています。エナシーは、メディアと社会研究の理学士号（優等学位）を取得しています。.
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