Egyre több cég ismeri fel, hogy nem kell minden feladatra "nagyágyú", sok esetben a kisebb, célzottabb és hatékonyabb megoldás hozza a legjobb eredményt. A SUSE szakértői szerint a szervezeteknek érdemes megvizsgálniuk, hogy náluk mely feladatokra használhatók jól a kis nyelvi modellek. A bevezetéshez és működtetéshez pedig célszerű olyan biztonságos és rugalmas AI-platformot alkalmazniuk, amelyen megbízhatóan futtathatók mind a kisebb, mind a nagyobb AI-megoldások.
A nagy nyelvi modellekről (Large Language Model - LLM) sokkal többet beszélnek, mint a kis nyelvi modellekről (Small Language Model - SLM), pedig ezek is fontos szerepet töltenek be a vállalatok AI-stratégiájában. A kis nyelvi modellek jóval kevesebb paraméterrel működnek, mint nagyobb testvéreik. Ezek azok a belső beállítások, amelyeken a modell módosít a tanulás során, hogy egyre pontosabb válaszokat tudjon adni. Minél több paraméterrel dolgozik egy modell, annál összetettebb feladatokat tud kezelni, de ezzel együtt az erőforrásigénye is megnő.
Kicsi a bors, de mire jó?
A kisebb modelleket kifejezetten arra tervezték, hogy költség- és időhatékonyabban működjenek, mint az LLM-ek, miközben testre szabhatók specifikus feladatokra. A vállalatoknak érdemes mérlegelniük, hogy egy adott feladathoz kis vagy nagy nyelvi modell a jobb választás. Bizonyos esetekben egy SLM önállóan is elegendő, de az is előfordulhat, hogy a legjobb eredményt egy kis és egy nagy modell kombinálásával lehet elérni.
A kis nyelvi modellek előnyei elsősorban abból fakadnak, hogy kevesebb számítási kapacitást igényelnek. Ennek köszönhetően ugyanis gyorsabban működnek, olcsóbban üzemeltethetők, és fenntarthatóbb megoldást kínálnak, ezzel pedig a vállalatok ökológiai lábnyomát is csökkentik. Emellett az SLM-ek egyszerűen futtathatók helyi szervereken vagy privát felhőkben, ami komoly előnyt jelent olyan alkalmazások esetén, ahol fontos az adatvédelem, hiszen így egyszerűbb megvédeni az érzékeny információkat.
A kevesebb paraméternek és az egyszerűbb felépítésnek köszönhetően az SLM-ek gyorsabban betaníthatók, mint a nagy nyelvi modellek, ami lehetővé teszi, hogy az AI-mérnökök rövidebb idő alatt több modellt teszteljenek és finomhangoljanak, felgyorsítva ezzel a fejlesztést és az optimalizálást.
A kis nyelvi modellek tehát megfelelően teljesítenek konkrét, jól körülhatárolható feladatokban. Ugyanakkor figyelembe kell venni, hogy rugalmasságban és tudásban nem érik utol a nagy modelleket, ezért összetett feladatok kezelésére nem alkalmasak.
Kis kapacitás, nagy előny - helyben
Bizonyos üzleti területeken azért népszerűek az SLM-ek, mert könnyen testre szabhatók egy-egy konkrét feladatra. Különösen olyan esetekben működnek hatékonyan ezek a megoldások, ahol a rövid válaszidő és a szaktudás fontosabb, mint az összetett kérdések kezelése - ez utóbbi továbbra is a nagy nyelvi modellek erőssége.
A pénzügy és a kiskereskedelem tipikusan olyan területek, ahol az SLM-ek jól alkalmazhatók a gyors és célzott adatfeldolgozáshoz. A pénzügyi szektorban például segíthetnek a tranzakciók elemzésében, a megfelelőség biztosításában és a csalások kiszűrésében. A kiskereskedelemben pedig javíthatják az ügyfélszolgálati tevékenységet, támogathatják az érzelemfelismerést és -elemzést, továbbá személyre szabott termékajánlásokat nyújthatnak.
Megbízható alap a vállalati AI-stratégiához
Ha egy vállalat szeretne kis nyelvi modelleket beépíteni az AI-stratégiájába, a SUSE AI stabil és rugalmas alapot nyújt hozzá. A megoldás lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy biztonságos platformon futtassák AI-modelljeiket, beleértve az SLM-eket is. A cégek ráadásul a modellek betanításához használt, érzékeny adataikat is biztonságban kezelhetik az eszköznek köszönhetően, miközben teljes kontrollt kapnak az AI-megoldások telepítéséhez és testre szabásához.
A szervezetek abban is biztosak lehetnek, hogy a SUSE AI használatával a jövő kihívásainak is képesek lesznek megfelelni. A SUSE ugyanis garantálja a megbízható működést és a kompatibilitást a legújabb MI-technológiákkal, ami különösen fontos olyan környezetekben, ahol az AI-infrastruktúrának tartania kell a lépést a gyorsan változó üzleti igényekkel.