افزایش ارزش هوش مصنوعی با مدل‌های زبانی کوچک

مدل‌های زبانی کوچک (SLMs) ۹۰٪ ارزش مدل‌های بزرگ را با کسری از هزینه ارائه می‌دهند. توسعه‌دهندگان می‌توانند با آموزش این مدل‌ها روی داده‌های حوزه‌ای خاص، بازگشت سرمایه هوش مصنوعی را به حداکثر برسانند.

مزایای مدل‌های زبانی کوچک در هوش مصنوعی

مدل‌های زبانی کوچک (SLMs) جایگزین اقتصادی و کارآمدی برای مدل‌های بزرگ هستند که می‌توانند ۹۰٪ ارزش را با تنها ۱۰٪ هزینه ارائه دهند. بسیاری از توسعه‌دهندگان در پروژه‌های اولیه هوش مصنوعی خود با صورتحساب‌های هنگفت ابری مواجه می‌شوند، در حالی که SLMs راه‌حلی پایدار برای این چالش ارائه می‌دهند.

کاهش هزینه‌ها: اجرای یک query روی GPT-4 حدود ۱۰۰ برابر گران‌تر از یک SLM بهینه‌شده است
زمان آموزش کوتاه‌تر: آموزش SLM روی یک GPU پیشرفته در روزها而不是 ماه‌ها امکان‌پذیر است
تأخیر کمتر: inference در میلی‌ثانیه вместо ثانیه برای برنامه‌های بلادرنگ
تخصص‌گرایی: مدل‌های کوچک روی داده‌های حوزه‌ای خاص آموزش می‌بینند و دقت بیشتری دارند

"برای بسیاری از کسب‌وکارها، آینده هوش مصنوعی مربوط به مدل‌های بزرگتر نیست، بلکه مربوط به ساخت مدل‌های مناسب برای نیازهای خاص است"

مدل‌های زبانی کوچک همچنین مزایای امنیتی قابل توجهی دارند، زیرا داده‌ها به سرورهای خارجی ارسال نمی‌شوند و این برای صنایع regulated مانند بهداشت و درمان حیاتی است.