はじめに

こんにちは。本記事では、注目を集める軽量型AI言語モデル「SLM（小規模言語モデル）」について解説します。2024年に入り、LLM（大規模言語モデル）の対極に位置するSLMが、多くの企業や開発者に支持され、その可能性が広がっています。

SLMの特徴やLLMとの違い、企業にとってのメリット・デメリット、さらに代表的なSLMモデルまで、詳しく紹介していきます。AIを活用した効率化や分野特化型の活用を検討している方にとって、役立つ内容になっていますので、ぜひ最後までご覧ください。

SLMとLLMの違いとは？

SLM（小規模言語モデル）の概要

SLMは、特定分野やタスクに特化して設計された軽量型のAI言語モデルです。一方、LLMは膨大なパラメータを用いて汎用的に幅広いタスクに対応する大規模なモデルです。

例えば、SLMは医学や法律など、特定分野の専門データを学習することで、高い精度でタスクを実行できるのが特徴です。一方、LLMは広範囲の知識を持つ汎用性に優れています。

なぜLLMではなくSLMが必要？

SLMが注目される背景には、LLMの課題が関係しています。以下に、LLMの課題とSLMの必要性を整理しました。

LLMの課題

1. 開発コストの高さ
   • LLMの学習には数億ドル規模のコストがかかることがあります。
   • 膨大な計算リソースとエネルギーを必要とするため、運用コストも高額です。
2. 学習・トレーニング時間
   • LLMは数十日から数ヶ月に及ぶトレーニング期間が必要です。
   • 高度なテクニックや膨大なデータの準備が不可欠です。
3. ハルシネーションのリスク
   • LLMは事実と異なる情報を生成してしまう「ハルシネーション」の問題がしばしば発生します。

SLMが解決する課題

SLMは、小規模で特化型の設計により、上記の課題を克服します。具体的には以下のメリットがあります。

SLMが企業にもたらす4つのメリット

1. 開発コストを抑えられる

SLMはモデルサイズが小さく、学習に必要なリソースも少ないため、GPU性能や消費エネルギーが抑えられます。その結果、設備や人件費の削減が可能になります。

2. 学習・トレーニング時間の短縮

SLMは特定分野に特化しているため、LLMのように膨大なデータを学習する必要がありません。そのため、数日程度で学習が完了するケースもあり、導入のスピードが向上します。

3. スマホやエッジAI・オフラインでの使用

SLMはリソース消費が少ないため、スマートフォンやエッジAI機器、さらにはオフライン環境でも利用可能です。例えば、オフライン下での画像認識やチャットボットとしての活用が期待されています。

4. ハルシネーションの抑制

SLMは特定のデータを学習しているため、LLMに比べてハルシネーションが発生しにくく、精度の高い応答が得られます。

SLMのデメリット

一方、SLMにはいくつかのデメリットも存在します。

SLMの代表モデル

現在、多くの企業がSLMの開発を進めています。以下は代表的なSLMモデルの一部です。

まとめ

SLM（小規模言語モデル）は、特定分野やタスクに特化した設計により、LLM（大規模言語モデル）の課題を解決する有力な選択肢として注目を集めています。特に、以下の点で企業に大きなメリットをもたらします。

• 開発コストや学習時間の削減
• スマホやエッジデバイスでの利用
• ハルシネーションの抑制

一方、汎用性の低さやデータ収集の難しさといった課題も存在しますが、それらを補う特化型の性能がSLMの魅力です。

今後、LLMとSLMをうまく使い分けることで、AIの導入・運用コストを最適化し、特定分野での精度向上を実現する企業が増えるでしょう。この記事が、SLMの理解と活用の一助となれば幸いです。