小さなパッケージに素晴らしいものが詰まっていると言われますが、おそらく Small Language Models (SLM) はまさにその完璧な例です。
人間のコミュニケーションややりとりを模倣するAIや言語モデルについて話すとき、私たちはすぐに次のことを考える傾向がある。 大規模言語モデル（LLM） GPT3 や GPT4 などです。しかし、スペクトルの反対側には、大規模なバリアントの完璧な対照となる小さな言語モデルの素晴らしい世界があり、それほど規模を必要としない野心を実現するための便利な仲間として登場しています。
本日は、SLM とは何か、LLM と比較した場合の違い、その使用例、およびその制限について詳しく説明したいと思います。
小規模言語モデルとは何ですか?
SLM は、人間の言語を検出、理解、および相互にやり取りするように設計された AI モデルの 1 つの分野です。ここでの接頭辞 (または形容詞) Small はサイズを指し、比較的小さいため、より焦点を絞ったニッチな分野に特化できます。
LLM が数十億または数兆のパラメータでトレーニングされるのに対し、SLM は数億のパラメータでトレーニングされます。小規模モデルの際立った特徴の 1 つは、より少ないパラメータでトレーニングされているにもかかわらず、完璧な結果を提供することです。
SLM をより深く理解するために、その主な特徴をいくつか見てみましょう。
小さいサイズ
より少ないパラメータでトレーニングされるため、簡単にトレーニングでき、機能に対する計算能力の強度を最小限に抑えることができます。
ニッチ、集中、カスタマイズ可能
LLM とは異なり、包括的なタスクのために開発されているわけではありません。代わりに、特定の問題ステートメント向けに構築および設計されており、焦点を絞った紛争解決への道を開きます。
たとえば、中規模企業では、顧客サービスに関する苦情に対応するためだけに SLM を開発して導入することができます。あるいは、BFSI 企業では、自動身元調査、信用スコアリング、リスク分析を実行するためだけに SLM を導入することができます。
ハードウェア仕様への依存が最小限
SLM を使用すると、トレーニングや導入のための複雑で重いデジタル インフラストラクチャや周辺機器の要件が不要になります。サイズと機能が比較的小さいため、メモリの消費量も少なく、主にリソースが制限されているエッジ デバイスや環境での実装に最適です。
より持続可能
小型モデルは、LLM よりも消費電力が少なく、計算要件が減るため発熱も少なく、比較的環境に優しいです。これは、冷却システムへの投資とメンテナンス費用も最小限に抑えられることを意味します。
多用途性と手頃な価格
SLM は、投資の面で制限されているものの、ビジネス ビジョンのために AI のパワーと可能性を活用しなければならない中小企業の野心に合わせてカスタマイズされています。小規模モデルは適応性とカスタマイズ性に優れているため、企業は AI の野心を段階的に展開できる柔軟性が得られます。
小規模言語モデルの実例
小さな言語モデルの働き
基本的に、小規模言語モデルの動作原理は、大量のトレーニング データとコードでトレーニングされるという点で、大規模言語モデルの動作原理と非常に似ています。ただし、いくつかの手法が展開され、効率的で小規模な LLM のバリエーションに変換されます。一般的な手法をいくつか見てみましょう。
| 知識蒸留 | 剪定 | 量子化 |
|---|---|---|
| これは、師匠から弟子への知識の移転です。事前トレーニング済みの LLM のすべての知識が SLM に移転され、LLM の複雑さを除いた知識のエッセンスが抽出されます。 | ワイン醸造において、剪定とはワインから枝、果実、葉を取り除くことを指します。SLM では、これはモデルを重く、強烈にする可能性のある不要な側面やコンポーネントを取り除く同様のプロセスです。 | 計算を実行する際のモデルの精度が最小限に抑えられると、メモリ使用量が比較的少なくなり、実行速度が大幅に向上します。このプロセスは量子化と呼ばれ、ハードウェア機能が低下したデバイスやシステムでもモデルが正確に実行できるようになります。 |
小規模言語モデルの制限は何ですか?
他の AI モデルと同様に、SLM にもボトルネックや欠点が存在します。初心者向けに、それらが何であるかを見てみましょう。
- SLM は目的と機能がニッチかつ洗練されているため、企業が小規模なモデルを大幅に拡張することが困難な場合があります。
- 小規模なモデルは特定のユースケース向けにトレーニングされているため、ドメイン外のリクエストやプロンプトには無効になります。つまり、企業は 1 つのマスター モデルではなく、複数のニッチな SLM を導入せざるを得なくなります。
- AI 分野における既存のスキルギャップのため、開発と展開が若干難しい場合があります。
- 一般的に、モデルとテクノロジーの一貫した急速な進歩により、関係者が SLM を永続的に進化させることが困難になることもあります。
小規模言語モデルのトレーニングデータ要件
大規模モデルと比較すると、強度、計算能力、規模は小さくなりますが、SLM は決して軽量ではありません。SLM は、複雑な要件やタスクに対処するために開発された言語モデルです。
言語モデルが小さいからといって、それがもたらす重大性と影響力がなくなるわけではありません。たとえば、ヘルスケアの分野では、遺伝性疾患や生活習慣病のみを検出するために開発された SLM は、個人の生死を分けるものとして依然として重要です。
これは、正確で関連性があり、精密な結果を生成する完璧なモデルを開発するために、関係者にとって小規模モデルのトレーニング データ要件が依然として重要であるという考えに関係しています。信頼できる企業からデータを取得することの重要性はまさにこの点にあります。
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