SLM（小規模言語モデル）の登場とLLMとの違いについて解説
2024年、軽量かつ高性能なSLM（Small Language Model）が、AI技術の新たな潮流として注目されています。LLM（Large Language Model）は、膨大なパラメータを持ち、広範なタスクに対応できる一方、その開発と運用には巨額のコストと時間が必要です。このため、多くの企業がSLMの導入を進めています。
LLMとSLMの本質的な違いとは？
LLMは、数兆ものパラメータを持ち、さまざまなタスクに対応する汎用性の高いモデルです。しかし、その開発には数億ドル規模のコストがかかり、運用にも高度なリソースが必要です。一方、SLMは特定のタスクや分野に特化し、数十億から数百億程度のパラメータを持つことで、LLMと比べて開発・運用コストを大幅に削減できます。
たとえば、医療分野でのSLM活用例として、医学論文や診療記録に特化したSLMを使用することで、診断支援システムの精度を向上させることが可能です。また、法律事務所では、契約書レビューに特化したSLMを導入することで、作業効率を飛躍的に向上させています。
SLMが求められる理由
LLMは、その汎用性と高性能ゆえに多くの企業に導入されていますが、同時に高コストと長いトレーニング時間がネックとなっています。また、膨大なデータをもとにしたLLMは、時として「幻覚」と呼ばれる誤った情報を生成するリスクがあります。この点で、SLMは特定のデータセットに特化することで、より効率的で正確なトレーニングが可能となり、コスト削減と運用の柔軟性が高まります。
SLMのメリットとデメリット
SLMの主なメリットは、開発と運用におけるコスト削減、短縮された学習時間、そしてモバイルデバイスやエッジAI、オフライン環境での活用が可能な点です。たとえば、外出先での画像認識やエッジデバイスに組み込まれたAIチャットボットなど、さまざまなシナリオでSLMは効果を発揮します。
しかし、SLMは特定のタスクに特化しているため、LLMほどの汎用性は持ち合わせていません。また、データ収集やトレーニングには専門的な知識が必要であり、特定分野での利用には注意が必要です。
注目のSLMモデル紹介
SLMの代表例として、MicrosoftのPhi-3やOrca 2、Stability AIのStable LM 2 1.6B、Meta社のTinyLlama、GoogleのGemma 7B、Mistral 7Bなどが挙げられます。これらのモデルは、それぞれ異なる分野やタスクに特化しており、企業のニーズに応じたカスタマイズが可能です。
たとえば、Phi-3は高いパフォーマンスとコスト効率を両立しており、Orca 2は推論や論理的な問題解決に優れた性能を発揮します。これらのモデルは、既存のLLMに匹敵する性能を持ちながら、リソースを大幅に削減できる点で、企業にとって魅力的な選択肢となります。
まとめ
SLMは、その軽量性と特化型の性能から、企業にとってコスト効率の高い選択肢として注目されています。LLMとSLMを使い分けることで、各企業は自社のニーズに最適なAIモデルを選び、より効果的な業務効率化やサービス提供が可能となるでしょう。