SLM　VS　LLM

ニュースでみたことを調べてみた！
言語モデルに関してのニュースでした。
小型言語モデル (SLM) と 大型言語モデル (LLM) についてです。
正直あまりよく分かっていません。。。。
なので、具体的に何がどう違うのか、簡単にですが調べました。

言語モデルって何？

まず、言語モデルとは何かというと、人間のように自然な言語を理解し、生成することができるAIシステムのことです。
これらのモデルは、大量のテキストデータを使って訓練され、文脈に応じた適切な単語やフレーズを予測することができます。

大型言語モデル (Large Language Model）LLM とは？

LLMは、その名の通り、とても大きなモデルです。
例えば、OpenAIのGPT-4やGoogleのPaLMが有名です。これらのモデルは数十億から数兆ものパラメータを持ち、広範なデータセットで訓練されています。つまり、すごく多くのデータを学習しているので、いろんなことに対応できるんです。しかし、LLMは高精度で多機能な自然言語処理が可能ですが、リソース要求が大きく、運用には高性能なインフラが必要です。

具体的には、次のようなことが得意です。

コンテンツ生成:
ブログ記事や詩、物語などを自動で書けます。

言語翻訳:
多言語間で正確な翻訳ができます。

質問応答:
難しい質問にも適切に答えられます。

GPT-4は約1.76兆のパラメータを持ち、非常に高い精度でいろんな文脈に対応できるんです。

小型言語モデル（Small Language Model）SLMとは？

一方、SLMは、LLMに比べてずっとコンパクトです。
例えば、Mistral 7BやMicrosoftのPhi 2などがそれに当たります。
これらのモデルは数十億のパラメータを持ち、トレーニングや実行の速度が速く、計算資源も少なくて済みます。
だから、次のような場面で特に役立つんです。

ドメイン特化のタスク
特定の業界や分野に特化した内容を作成します。

リアルタイムアプリケーション
すぐに応答が求められる状況で活躍します。

リソースが限られた環境
コンピュータの力があまり強くない場合に使えます。

たとえば、医療分野で微調整されたSLMは、医療情報を正確に提供することができると言われています。

両者の違い

実際の利用例

LLMの利用例
ChatGPTのような大型言語モデルは、高度な文章生成やカスタマーサポートチャットボットとして利用されています。これにより、企業は迅速かつ効果的に顧客対応ができます。

SLMの利用例
マーケティング企業がSLMを使って、特定のキャンペーンに合わせたターゲット広告コピーを生成することがあります。SLMは素早くカスタマイズされたメッセージを提供できるんです。

まとめ

SLMとLLMの選び方は、アプリケーションの特定のニーズ、利用可能なリソース、および求める結果によります。
LLMは広範なタスクに対応できる汎用性と深さが特徴です。一方、SLMは効率性と迅速なデプロイが求められる状況で特に有用です。
AI技術の進展により、これらのモデルは今後さらに多様な分野で活躍することが期待されています。
※デプロイとは？
デプロイとは、開発したソフトウェアやアプリケーションを実際に使えるようにすることです。開発環境から本番環境（ユーザーがアクセスする場所）に移すプロセスを指します。

調べましたが難しいですね。。
この辺りは専門家にお願いして、私たちは何となくでもいいので言語モデルについて知っておいて、いろんな生成AIを日々の仕事や業務に使用するのが一番いいと思いました。