巨大なAIモデル、数十億または数兆のパラメータを持つものについての話題を覚えていますか？これらの大規模言語モデル（LLM）は非常に強力で、多くの異なることができます。しかし、正直に言うと、すべての仕事に完璧なツールというわけではありません。
実は、別の種類のAIが注目を集めています。それが小規模言語モデル（SLM）です。これらのモデルは、特定のタスクに焦点を当てるときに、必ずしも大規模である必要がないことを示しています。
この投稿では、SLMの世界に飛び込みます。SLMとは何か、それが大きなモデルとどう違うのか、そしてなぜ企業がそれに注目し始めているのかをお話しします。さらに、5つのクールな小規模言語モデルを紹介し、それがどのように実際に影響力のある方法で使用されているかを見ていきます。効率的で焦点を絞ることがAIに新しい扉を開いている様子を見て、eesel AIのようなプラットフォームがこの技術をどのように活用して、日常のビジネス業務、例えばカスタマーサポートに実用的で強力なAI支援を提供しているかを見てみましょう。
小規模言語モデルとは？
小規模言語モデル（SLM）をAIの世界の専門家のように考えてみてください。LLMがすべてについて少し知っているジェネラリストであるなら、SLMは特定の分野のエキスパートです。
SLMの本質は、人間の言語を理解し、処理し、生成するために構築されたAIモデルです。名前が示すように、主な違いはそのサイズです。
大規模言語モデルが数千億または数兆のパラメータ（トレーニング中に調整する内部のつまみやダイヤルのようなもの）を持つのに対し、SLMは通常、数百万から数十億のパラメータの範囲に収まります。この小さなサイズは、実行に必要なメモリや計算能力がはるかに少ないことを意味します。しばしば、SLMは大きなモデルを縮小して作成されます。これは、より小さなモデルに大きなモデルのように振る舞うことを教える（知識蒸留と呼ばれる）、重要でない部分を削る（プルーニング）、またはデータをより速く処理できるように精度を落とす（量子化）ことを含むかもしれません。目標は、特定のタスクに対して多くの力を保持しながら、よりスリムにすることです。
小規模言語モデルと大規模言語モデルの比較
パラメータの数だけではありません。小規模言語モデルと大規模言語モデルの間には、それぞれが異なる状況に適している重要な違いがあります。
LLMは、インターネット全体から引き出された巨大で多様なデータセットでトレーニングされます。これにより、非常に柔軟で、創造的なストーリーを書くことから、さまざまなトピックにわたる複雑な問題に取り組むことまで、幅広いオープンエンドのタスクを処理することができます。しかし、時には、非常に一般的であるため、非常に特定のニッチな主題に対してはあまり正確でないかもしれません。また、非常に説得力があるように聞こえながら、完全に間違ったことを言うこともあります（これが「幻覚」と呼ばれるものです）。
一方、SLMは、特定の分野に特化した小規模で高品質なデータセットを使用してトレーニングまたは微調整されることが多いです。この焦点により、特定のドメイン内のタスクでLLMと同じくらい、またはそれ以上に優れたパフォーマンスを発揮することができます。小さいため、SLMははるかに効率的です。高価なハードウェアを必要とせず、エネルギー消費も少ないです。これにより、リソースが限られている場所、例えば携帯電話や小型デバイス（エッジハードウェア）での実行に最適です。また、企業のサーバー（オンプレミス）で実行することもでき、データプライバシーとセキュリティにおいて、巨大なクラウドベースのLLMに依存するよりも大きな利点があります。小さいサイズは、リアルタイムの回答が必要なものにとって重要な、より速い応答を意味します。
以下は、簡単な比較です：
| Aspect | Small Language Models (SLMs) | Large Language Models (LLMs) |
|---|---|---|
| Size | 数百万から数十億のパラメータ | 数千億から数兆のパラメータ |
| Scope | タスク特化、ドメインフォーカス | 汎用、広範な知識 |
| Performance | ターゲットタスクで優れた性能 | 複雑でオープンエンドのタスクで優れる |
| Resources | 低い計算能力、メモリが必要 | 高い計算能力、メモリが必要 |
| Cost | 低いトレーニング、展開、運用コスト | 高いトレーニング、展開、運用コスト |
| Deployment | エッジデバイス、モバイル、ローカル、プライベートクラウド | 通常は強力なクラウドサーバーが必要 |
| Privacy | プライベートに展開しやすい | クラウドインフラに依存することが多い |
| Latency | 推論が速い | 推論が遅い |
| Generalization | トレーニングドメイン外では限定的 | 多様なトピックにわたって高い |
なぜ小規模言語モデルがビジネスにとって重要なのか
小規模言語モデルのクールな点は、AIを効果的に活用しようとする企業にとって大きなメリットをもたらします。
- コスト削減: 計算ニーズが低いため、ハードウェア、電力、クラウドサービスにかかる費用が少なくなります。これにより、大規模なモデルが高価すぎると感じる小規模なチームやスタートアップでも、先進的なAIが利用しやすくなります。
- スピードと迅速な応答: より速い応答時間により、SLMはカスタマーサービスのチャットボットのようなリアルタイムのタスクに最適で、ユーザーにより迅速でスムーズな体験を提供します。
- プライバシーとセキュリティの向上: SLMを自社のサーバーやプライベートクラウドで実行することで、データの管理がより容易になります。これは、機密情報を扱う医療や金融などの業界にとって重要です。
- カスタマイズの容易さ: SLMは、特定のデータでの微調整が容易で迅速です。これにより、会社の言語やスタイルを反映した、より正確でブランドに合った出力が得られます。eesel AIのようなプラットフォームは、この種のカスタマイズを簡単かつ効果的に行います。
- 柔軟な展開: より少ないパワーのデバイスで実行できるため、携帯電話や小型ガジェット、さらにはオフラインでもAIを活用でき、AIサポートを提供する場所や方法を拡大します。
- より持続可能: 大規模なモデルよりもはるかに少ないエネルギーを使用するため、SLMはカーボンフットプリントを削減し、持続可能性に焦点を当てた企業にとって大きなプラスとなります。
複数のデータソースで小規模な言語モデルをトレーニングするオプションを備えたeesel AIプラットフォーム。
トップ5の小型言語モデルとその使用例
小型言語モデルの世界は急速に進化しており、新しいモデルが次々と登場しています。しかし、その中でも特に優れた性能や効率性、またはユニークな機能を持つモデルが注目されています。これらのモデルは、さまざまなタスクに対する小型言語モデルの可能性を示しています。
ここでは、注目を集めている小型言語モデルと、それを実際にビジネスでどのように活用しているかを見ていきましょう。
1. eesel AI (SLM/LLMを活用するプラットフォーム)
まず最初に知っておくべきことは、eesel AI 自体は、これから紹介する他のモデルのような基盤となる言語モデルではないということです。代わりに、eesel AI は、強力な言語モデルを活用し、特に小型で最適化されたモデルを適切に使用して、非常に効果的なAIサポートエージェントやコパイロットを作成するプラットフォームです。このセットアップにより、企業は複雑なモデルを自ら訓練したり管理したりすることなく、SLMから得られる効率性や専門性といった高度なAIの利点を活用することができます。
小規模言語モデルのためのヘルプデスク統合とトレーニングオプションを備えたeesel AIダッシュボード。
なぜリストに載っているのか: eesel AI は、最適化された言語モデルの力を活用し、カスタマーサポートの自動化のような特定の高影響ビジネス業務に実用的で使いやすい形で提供します。効率的なAIが実世界でどのように活用され、ビジネスに具体的な成果をもたらすかの素晴らしい例です。
使用例:
- チケットの自動処理: Zendesk や Freshdesk のようなヘルプデスクに溢れる基本的で繰り返しの多い顧客の質問を即座に解決します。
- スマートなチケット分類: サポートチケットを内容、顧客のニーズ、緊急度に基づいて自動的に分類しタグ付けします。
- 人間のエージェントの支援: サポートチームに下書きの返信を提供し、情報を迅速に見つけ、会話の文脈に基づいて提案を行うことができ、しばしばブラウザ拡張機能を通じて行われます。
- Eコマースの支援: Shopify のようなプラットフォームから注文追跡や顧客固有の情報を引き出し、一般的なオンラインショッピングの質問に答えます。
- APIを介したカスタムアクションの実行: APIを使用して内部システムに直接接続し、返金処理や顧客アカウントの更新など、より高度なタスクを実行できます。
実際に eesel AI が既存のツールにどのように接続し、特定の会社データから学習するかをダッシュボードから確認できます。詳細を知りたい方は、 eesel AIのウェブサイト をご覧ください。
2. Phi-3 (Microsoft)
MicrosoftのPhi-3 モデルファミリーは、比較的小さなサイズで印象的なパフォーマンスを発揮する素晴らしい例です。人々はしばしば「小さくても強力」と呼びます。Phi-3-miniのようなモデル（3.8億のパラメータを持つ）は、推論や言語理解のテストで非常に良い結果を示しており、時にはそのサイズの2倍のモデルよりも優れています。これは、非常に高品質で慎重に選ばれたデータで訓練されたためだと考えられています。
Microsoft Phi-3 小型言語モデルは「小さくても強力」として視覚化されています。
使用例:
- 文書の要約: 法律文書や研究報告書のような長くて複雑、または専門的な文書の要約を迅速に作成します。
- チャットボットの強化: ウェブサイトやアプリに設置できる正確で迅速なカスタマーサービスチャットボットを運用し、CRMのようなシステムと連携する可能性があります。
- コンテンツの作成: マーケティング資料から商品説明、社内メッセージまで、さまざまなコンテンツの作成を支援します。
- デバイス上のAI: 小型サイズのため、携帯電話に搭載でき、オフラインでも動作するAI機能を提供します。例えば、テキストの分析や移動中の要約などです。
3. Llama 3 (Meta)
MetaのLlama 3 は、Llama 3.2のような1億および3億パラメータを持つ小型でアクセスしやすいバージョンを含む、よく知られたオープンソースの言語モデルファミリーです。膨大なデータで訓練され、推論能力が向上し、さまざまな言語タスクで強力なパフォーマンスを示し、基礎モデルとして優れた出発点となります。
InstagramやWhatsAppのようなアプリで使用されているMeta Llama 3の小型言語モデル。
使用例:
- テキストの理解と作成: 長くて複雑な文章を理解し、作成するのが得意です。これは、コンテンツの作成、文書の分析、会話システムの構築などに役立ちます。
- リアルタイムでの情報取得: Meta AIに統合されており、InstagramやWhatsAppなどのアプリで、ユーザーがアプリを離れることなく即座に回答や情報を提供します。
- 要約: 会話、記事、文書を要約することができ、小型バージョンは携帯電話でもスムーズに動作するように設計されています。
- カスタマイズ: オープンソースであるため、Llama 3は強力なベースモデルを特定の分野やタスクに合わせて微調整したい開発者や企業に人気があります。
4. Mixtral (Mistral AI)
Mistral AIのMixtralモデル、例えばMixtral 8x7Bは、「エキスパートの混合」(MoE)と呼ばれるクールな設定を使用しています。モデル全体では数十億のパラメータを持っているかもしれませんが、処理するタスクやテキストに対してはその一部（例えばMixtral 8x7Bでは12.9億）だけを使用します。これにより、より大きな従来のモデル（例えばGPT-3.5）と同様に複雑な作業を非常に効率的に処理でき、実行時に必要な計算能力も大幅に少なくて済みます。
Mixtralにおける専門家の混合アーキテクチャを示す図。
使用例:
- 複雑なタスクの処理: 異なる分野からの知識を引き出す必要がある仕事に優れており、より単純なSLMが扱うよりも少し複雑な質問に適しています。
- 展開が容易: MoE構造により、従来の大規模モデルが必要とするほど強力でないハードウェアでも効率的に動作できるため、より手軽に導入できます。
- 優れた推論能力: その設計は論理的思考と分析を助け、小さなモデルサイズで高度な能力を提供します。
5. DeepSeek-Coder-V2 (DeepSeek AI)
ソフトウェアの作成に関連するタスクを特に探している場合、 DeepSeek-Coder-V2 は非常に有能な小型言語モデルです。これは別のMoEモデルで、特にコーディングと数学に重点を置いて、6兆トークンのデータで構築および訓練されています。大量のテキストを一度に処理できる（128kのコンテキスト長）ため、大規模なコードベースでの作業に最適です。
DeepSeek-Coder-V2は、コーディングタスクのために設計された小型言語モデルです。
使用例:
- コードの作成: 開発者が自然言語の説明からコードの断片、関数、またはより大きなコードを生成するのを助けることができます。
- コードの説明と翻訳: 既存のコードを理解し、簡単な言葉で説明したり、別のプログラミング言語に翻訳したりすることができます。
- 自動コードチェック: バグを見つけたり、コードを改善する方法を提案したり、チームのスタイルルールに従っているかを確認するのに役立ちます。
- ローカルでの安全なコーディング: 自分のコンピュータで実行できるため、データのプライバシーが非常に重要な機密情報を含むコーディングタスクに強力なオプションです。
トップの小型言語モデルの比較
これらの小型言語モデルはそれぞれ独自の強みを持っています。異なる種類のタスクや実行場所に最適化されていることが多いです。 eesel AI はモデルを使用するプラットフォームですが、ここに挙げた基礎モデルはそれぞれ異なる能力を持っています。
| モデル | 開発者 | 強み | サイズ | 主な用途 | 実行場所 |
|---|---|---|---|---|---|
| Phi-3 | Microsoft | 推論、効率 | 3.8B | 要約、チャットボット、デバイス上の機能 | エッジ、モバイル、クラウド |
| Llama 3 | Meta | 一般的な言語タスク | 1B, 3B | テキスト生成、リアルタイム情報、微調整 | モバイル、PC、クラウド |
| Mixtral | Mistral AI | 複雑なタスクを効率的に | 12.9B アクティブ | 高度な推論、効率的な展開 | PC、クラウド |
| DeepSeek-Coder-V2 | DeepSeek AI | コーディング、数学的推論 | ~12.9B アクティブ | コード生成、説明、レビュー | PC、クラウド |
ニーズに合った小型言語モデルの選び方
最適な小型言語モデルを選ぶことは、単に最高のモデルを見つけることではありません。むしろ、あなたの特定のニーズに最適なものを見つけることです。SLMはしばしば専門化されているため、使用目的が最も重要な要素です。
- タスクを定義する: どの問題を解決しますか？メールの自動化、内部ボットの構築、コードの作成ですか？これを知ることで、適切なモデルを選ぶことができます。
- リソースを考慮する: どこで実行しますか？電話や小型デバイスで動作する必要がある場合は、非常に効率的なモデルが必要です。強力なサーバーやプライベートクラウドにアクセスできる場合は、より大きなSLMやMoEモデルが適しています。
- データを確認する: 強力で特定のデータを持っていますか？そうであれば、情報を使って簡単に微調整できるモデルやプラットフォームを選びましょう。
- プライバシーを優先する: 機密データを扱う場合、自分のサーバーやプライベートクラウドでSLMを実行する方が、パブリッククラウドモデルに頼るよりも安全です。
- 統合を考える: ヘルプデスクやCRMなどのツールとどのように接続しますか？eesel AIのようなモデルやプラットフォームは、組み込みの接続でこれを簡単にします。
- コストを理解する: 価格設定がどのように機能するかを確認します。使用量、エージェント、または計算能力に基づいていますか？成長に応じて予測可能にスケールすることを確認してください。
小型言語モデルがよりスマートなサポートエージェントを支える方法
基本的なSLMは言語を理解できますが、eesel AIのようなサポート用に構築されたプラットフォームはそれをさらに進化させます。ワークフローを自動化し、既存のツールと接続し、完全なカスタマイズを可能にします。eesel AIは、データトレーニングを処理し、ZendeskやFreshdeskのようなヘルプデスクと統合し、スタンドアロンモデルではできない複雑なアクションを実行することで、カスタマーサポートに最適化された言語モデルを実用化します。
サポートに小型言語モデルを活用する準備はできていますか？
小型言語モデルは、強力なAIをよりアクセスしやすく、効率的で専門的にします。スピード、低コスト、プライバシーの向上、特定のタスクに対する簡単なカスタマイズを提供します。多くの場合、大型言語モデルよりも優れているか、強力な補完となります。
適切なモデルやプラットフォームを選ぶことは、目標、利用可能なリソース、プライバシーのニーズに依存します。デバイス、コーディング、カスタマーサポートのようなビジネスアプリケーションのためにAIが必要な場合、適したSLMやプラットフォームがあります。
この力をサポートチームに活用することを想像してみてください。それがまさにeesel AIが構築された目的です。最適化された言語モデルを使用して、サポートワークフローを自動化し、合理化するAIエージェントとアシスタントを作成します。eesel AIをZendesk、Freshdesk、またはIntercomと簡単に接続し、会社のデータを使用して学習させ、トーンを設定し、アクションを定義できます。さらに、価格設定はエージェントごとではなく、インタラクションに基づいています。
eesel AIがどのようにして一般的なTier 1チケットを自動的に処理し、チームをサポートし、効率的でカスタマイズされたAIを使用してコストを削減するかをご覧ください。
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