SLMの基礎をおさらい【前編】
AIは「大きいほど賢い」わけじゃない？ LLMとの比較から見る「SLM」の実用性
AI導入では、AIモデルの“大きさ”だけが重要な要素ではない。大規模言語モデル（LLM）と小規模言語モデル（SLM）の比較を通して、現場で生きるSLMの強みを解説する。
AI（人工知能）活用において、「AIモデルは規模が大きければいい」とは限らない。企業にとって重要なのは、用途に応じて最適なAIモデルを選ぶことだ。昨今は、特定用途に特化した小規模言語モデル（SLM）も存在感を高めつつある。本稿は、LLMとの比較を通してSLMのメリットを解説する。
AIは「大きければ正解」ではない？ LLMとの比較から見る「SLM」の実用性
併せて読みたいお薦め記事
AIモデルの最新動向
LLMはその名が示す通り、膨大なデータを学習しており、高度なパターン認識や分析が可能だ。一方、SLMはより小規模なデータの集合体で、特定の領域や目的に特化するケースが多い。そのため、対象分野でより的確かつ迅速な応答が期待できる。
LLMの持つ知識は広範囲に及び、特定の用途に縛られない汎用（はんよう）性がある。裏を返せば、「文脈に即した理解」がやや曖昧になることもある。SLMは、特定の領域に特化されていることで、分野における複雑な文脈もより正確に解釈できるとされている。
こうした文脈適応性に加えて、SLMは軽量であり、必要なコンピューティングリソースは少なく済み、処理の遅延が少ないことから、リアルタイム処理が求められる場面での活用に適している。
代表的なSLMとしては以下のようなモデルが挙げられる。
- GoogleのLLM「BERT」の軽量版「DistilBERT」
- Googleの「Gemma」
- AIベンダーMistral AIの「Mistral 7B」
- Microsoftの「Phi-3 Mini」
- Meta Platformsのオープンソースモデル「Llama 3」
SLMはその名の通り小型であるため、エンドユーザーの手元にあるローカル端末など処理能力が限られたデバイスに組み込みやすいという利点もある。例えば、以下のような分野では、軽量かつ省リソースであるSLMの特性が大きな強みとなり、今後の活用範囲も広がっていくとみられている。
- IoT（モノのインターネット）
- エッジコンピューティング
- モバイル端末での利用
SLMはどれくらい小さいのか？
これまで「小規模」と言及してきたSLMだが、サイズの定義にはかなり幅がある。数百万個のパラメーター（AIモデルの振る舞いを決定する変数）しか持たない小さなモデルも含まれれば、数十億、場合によっては数兆個のパラメーターを持つモデルがSLMに分類されることもある。 小規模といっても、そのサイズには幅があり、用途に応じて「どの程度の大きさが最適か」は、現在も活発に議論されているテーマだ。
次回は、SLMの仕組みを解説する。
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
米国Informa TechTargetが運営する英国Computer Weeklyの豊富な記事の中から、海外企業のIT製品導入事例や業種別のIT活用トレンドを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly発 世界に学ぶIT導入・活用術
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
[NTTPCコミュニケーションズ株式会社] 「回線速度不足」だけが原因ではない？ Web会議の遅延を解決する方法とは -
製品資料
[東京エレクトロン デバイス株式会社] 工場の可用性向上に重要な「7つの領域」と対策 OTセキュリティ強化の基礎知識 -
製品資料
[リコージャパン株式会社] 問い合わせ対応で本来の業務が進まない、総務や情シスの負担をどう減らす？ -
製品資料
[リコージャパン株式会社] 自社データから高精度な回答を生成、簡単に生成AIチャットボットを構築する方法 -
技術文書・技術解説
[アトラシアン株式会社] IT運用や従業員サポートは生成AIでどう変わる？ 使い方や導入の流れは？
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
全社標準Copilotに絶望？ MS Copilotで問い合わせ6割減できた企業は何が違った
-
2
脱VMwareの前提が崩れる BroadcomのVDDK公開停止で確認すべき点
-
3
「Copilot」はなぜ放置される？ “議事録要約止まり”を脱する処方箋
-
4
ITエンジニア1265人調査 生成AIを使い込むほど「人の確認」が重い理由
-
5
「AI活用を前提とした業務PCへの移行」に関するアンケート
-
6
機械学習について、正しく説明している文章はどれ？
-
7
Microsoft製品でここまで自動化できる 情シスがやめられる手作業10選
-
8
「Microsoft 365」が乗っ取られる 跡形もなくMFAを破る手口
-
9
動くコード＝安全ではない AIコーディング爆速化でセキュリティ崩壊を防ぐ鉄則5選
-
10
マンガで解説：KSK2稼働で何が変わる？ 税務調査の高度化に備えるデータ管理
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
5回聞くだけじゃ足りない？ トヨタ式「なぜなぜ分析」の正しい実践方法
-
2
JR西日本ITソリューションズが「監視業務の属人化」を解消した方法とは？
-
3
生成AIで文書活用を進めるには？ 効率化と安全性をどう両立する
-
4
Windows PCとMacの選択制で生産性向上 LINEヤフーが実践する運用管理方法とは
-
5
インシデント対応工数を約3割削減、東京ガスの事例に学ぶ監視体制刷新のコツ
-
6
国税庁の次世代基幹システム「KSK2」稼働開始に向けて、対応すべき変更点とは？
-
7
「スクラム」と「カンバン」の違いとは？ アジャイル型開発手法を徹底比較
-
8
AI時代に成功するための「ナレッジマネジメント」ベストプラクティス
-
9
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
10
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー