小さな言語モデル（SLM）とその応用について知るべきすべてのこと

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大型言語モデル（LLM）は、GPT、PaLM、LLaMAなど、その驚異的な能力により、多くの関心を集めています。自然言語処理、生成、理解の力を活用してコンテンツの生成、質問への回答、テキストの要約などを行うことができるため、LLMは最近の話題となっています。

ただし、大モデルのトレーニングとメンテナンスの高い費用、特定の目的にカスタマイズする難しさは、彼らにとって課題となっています。OpenAIのChatGPTやGoogle Bardなどのモデルは、トレーニングデータの大量、莫大な記憶容量、複雑なディープラーニングフレームワーク、膨大な電力など、膨大なリソースを必要とします。

小型言語モデルとは何ですか？

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その代替として、小型言語モデル（SLM）が登場し、より強力かつ柔軟になってきました。小型言語モデルは、小型のニューラルネットワークサイズ、パラメータ数、トレーニングデータのボリュームを特徴としています。LLMよりもメモリと処理能力が少なくて済むため、オンプレミスおよびオンデバイスの展開に最適です。

SLMは、リソース制約がある状況で有用なオプションです。その『小さい』という用語は、モデルの効率性とアーキテクチャの両方に言及しています。軽量設計のおかげで、SLMはパフォーマンスとリソース使用量をバランスさせることで、さまざまなアプリケーションに柔軟な解決策を提供します。

小型言語モデルの重要性

1. 効率的：トレーニングおよび展開の観点から見ると、SLMはLLMよりも効率的です。コンピューティングコストを削減したい企業は、よりパワフルな機器で作業することができ、トレーニングに必要なデータも少なくて済むため、多額の費用が節約できます。

1. 透明性：洗練されたLLMと比較して、小型言語モデルは通常よりも透明で説明可能な動作を示します。透明性により、モデルの意思決定プロセスを理解し、監査することが容易になり、セキュリティ上の欠陥を見つけて修正することが容易になります。

1. 正確性：小型言語モデルは、その小さなスケールのため、事実に基づいた正確な情報を提供し、偏見を表示しにくくなっています。特定のデータセットに対してターゲットトレーニングを行うことにより、異なる企業の基準に合致する正確な結果を一貫して生成することができます。

1. セキュリティ：セキュリティに関しては、小型言語モデルはより大型のモデルよりも優れた機能を持っています。SLMは、コードベースが小さく、パラメータ数が少ないため、悪意のある行為者に対する攻撃面の可能性が低くなります。トレーニングデータへの制御は、関連するデータセットを選択し、悪意のあるデータや偏ったデータに関連するリスクを減らすことで、セキュリティをさらに強化するのに役立ちます。

小型言語モデルの例

1. DistilBERTは、効率を損なうことなくパフォーマンスを保持するBERTのより速く、コンパクトなバージョンで、NLPを変革しています。

1. MicrosoftのOrca 2は、合成データを使用してMetaのLlama 2を洗練させ、特にゼロショットの推論タスクにおいて競争力のあるパフォーマンスレベルを達成しています。

1. Microsoft Phi 2は、適応性と効率を重視したトランスフォーマーベースの小型言語モデルであり、論理的推論、常識、数学的推論、言語理解などの能力を示します。

1. GoogleのBERTモデルの改良版（BERT Mini、Small、VoAGI、Tinyなど）は、さまざまなリソース制約に対応するために設計されています。これらのバージョンは、Mini（4.4万パラメータ）からVoAGI（4100万パラメータ）まで、さまざまなアプリケーションに柔軟性を提供します。

小型言語モデルの実践的な応用

1. 顧客サービスの自動化：SLMは、俊敏性と効率性の向上のため、顧客サービスの自動化に最適です。マイクロモデルは、ルーチンの問題や顧客の問い合わせを効率的に処理することができ、人間のエージェントがより個別化された対応に集中できるようにします。

1. 製品開発のサポート：エッジモデルは、アイデアの生成、機能のテスト、および顧客の需要予測に役立ち、製品開発に不可欠です。

1. メールの自動化: SLMは、メールのやりとりを迅速化するために、メールの作成、自動応答、改善の提案を行います。迅速かつ効率的なメールのやりとりを保証することで、個人や企業の生産性を向上させます。

1. 営業とマーケティングの最適化: 製品の提案やカスタマイズされたメールキャンペーンなど、パーソナライズされたマーケティング資料は、小規模な言語モデルが最も適しています。これにより、企業はマーケティングと営業の成果を最大化し、より正確かつ効果的なメッセージを送信することができます。

まとめ

まとめると、Small Language Models（SLM）は人工知能のコミュニティで非常に便利なツールとなっています。ビジネス環境での柔軟性、効率性、カスタマイズ性、改善されたセキュリティ機能は、将来のAIアプリケーションの方向性に影響を与えるため、SLMを強力な立場に置いています。

参考文献

• https://code.pieces.app/blog/small-language-models-outshine-large-language-models-enterprise-users

• https://www.techopedia.com/definition/small-language-model-slm

• https://medium.com/@davidrazavi/the-power-of-small-language-models-a-quite-revolution-baea7ac53d1b

• https://www.deeplearning.ai/the-batch/how-small-language-models-can-perform-specialized-tasks/

記事「Small Language Models（SLM）とその応用について知っておくべきことすべて」はMarkTechPostで最初に掲載されました。

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