Станут ли SLM будущим ИИ? Исследователи Nvidia так думают. Вот почему

Эксперты компании Nvidia утверждают, что маленькие языковые модели (SLM) являются ключом к будущему сектора искусственного интеллекта (ИИ).

Однако большинство инвестиций по-прежнему направляется на большие языковые модели (LLM).

Если такая ситуация останется, это может замедлить развитие отрасли и негативно сказаться на экономике США. Большинство инвесторов в ИИ ориентируются на компании, которые работают над продуктами на основе LLM.

Однако SLM являются более дешевыми и часто более эффективными для специфических задач.

Nvidia называет SLM будущим ИИ и побуждает компании работать с меньшими моделями. SLM обучаются на базе до 40 миллиардов параметров, прекрасно выполняя узкий набор определенных задач, потребляя значительно меньше ресурсов.

LLM, напротив, дорогие; OpenAI уже отмечала, что их продукт ChatGPT стоит десятки миллионов долларов только на простые вежливые фразы. SLM, например, могут служить чат-ботами для службы поддержки клиентов и не требуют знаний о различных темах.

Исследования Nvidia указывают, что SLM являются будущим ИИ, поскольку они достаточно мощные и экономически выгодные для многих систем. LLM также помогают в обучении SLM, позволяя им быстрее и эффективнее усваивать знания.

Наименьшие языковые модели обучаются на одном миллиард параметров и могут работать на обычных процессорах. Компании нуждаются в инструментах, которые быстро и точно выполняют конкретные задачи, а не в виртуальных существах с энциклопедическими знаниями.

Поэтому дешевые SLM являются более выгодными инвестициями. Тем не менее, если сектор искусственного интеллекта потерпит неудачу, это может существенно повлиять на экономику.

Большие проекты, такие как Google Gemini, OpenAI GPT, Anthropic Claude и xAI Grok, потребуют огромных дата-центров и капиталовложений.

По оценкам, к 2030 году каждый доллар, потраченный на бизнес-решения на основе ИИ, принесет 4,6 доллара для мировой экономики. В настоящее время существует риск неравномерного строительства дата-центров, что может отпугнуть крупных инвесторов.

Если инвесторы сократят свои вложения в компании ИИ, это приведет к снижению расходов.

Проблемы, такие как проблемы с электроснабжением, высокие процентные ставки и растущий спрос на SLM, могут усугубить ситуацию. Чтобы избежать коллапса, исследователи Nvidia предлагают компаниям переориентироваться на использование SLM и повысить специализацию агентов SLM, что позволит сэкономить ресурсы, повысить эффективность и конкурентоспособность.