IBMは、小型言語モデルをより効率的なAIの未来と呼んでいます

ジャカルタ-業界では、大口語モデル(LLM)は、大量のデータセットを使用して訓練されることで知られています。ただし、トレーニングプロセスには数か月かかり、人間による改良の助けが必要になる可能性があります。

LLMの開発には莫大なコストも必要であり、数百万ドルに達する可能性があり、これは多くのソフトウェア企業や新興企業にとって大きな財政的課題です。

グローバルテクノロジー企業として、IBMは、現在、多くのソフトウェア企業がAIソリューションの開発を加速するために小言語モデル(SLM)に切り替えていると考えています。

IBMによると、このモデルではコンピューティングとメモリのパワーを低くする必要があるため、小さなデータセットのみが必要なため、クラウドストレージに依存することなくローカルに実行(プレミスなし)できます。

SLMは特定のタスクのために設計されているため、トレーニングと実装が速いだけでなく、同様のサイズの他のモデルと競合したり、凌駕したりすることもできます。

「これが、多くの企業がSLMにますます注目している理由です」と、IBMインドネシアのロイ・コサシ社長は、2025年3月28日(金)にVOIが受け取った書面による声明で述べています。

実際、オープンソースであれば、ロイはSLMがますます理想的になると考えています。SLMは、AIを採用したいビジネス、特にリソース、予算、時間に制約があるビジネスにも非常に適していると考えられています。

IBMは、SLMがAIエージェントの進化において、より高いレベルの自律性、より高度な推論、ますます複雑化する問題解決能力を備えた重要な役割を果たすと考えています。

「AIシステムを活用したり、必要に応じて小型の言語モデルやモデルに基づいてジェネレーティブAIを実行したりすることで、AIの運用コストを大幅に削減できます。これにより、効率が向上するだけでなく、精度が向上し、プロセスが高速化され、最終的にはメリットが向上します」とRoy氏は結論付けました。