LLM（大型語言模型）在當今AI時代如日中天，其中的代表性技術GPT正改變著我們的生活。透過提問，任何人都可以利用GPT生成豐富多樣的文字或圖片，無論是日常對話、創意寫作，還是專業應用，GPT都能應對自如。然而，隨著技術的進步，SLM（小型語言模型）也開始嶄露頭角，被譽為未來的趨勢之一。
什麼是SLM「小型語言模型」?
我原本對於SLM有些誤解：難道是適用在中小型公司嗎？可以公開使用嗎？具有行業針對性？為什麼會需要「小型」，大型語言模型這麼多的訓練不是更準確嗎？起源是因爲LLM的訓練成本非常昂貴，拿ChatGPT來參考，光初始投入成本約為 8 億美元，每日電費在 5 萬美元左右，更遑論其他費用的支出，即使是Fine-tuning(微調)，也不是一般公司可以負擔得起 ，所以就衍生出了SLM這樣的產物。
為讓大家更了解兩者差異，提供以下LLM跟SLM的比較表：
相較於LLM，雖然在規模上小了許多，但其應用潛力卻不容小覷。SLM具有更高的效率、更低的資源消耗以及更快的響應速度，這些優勢使其在特定領域的應用中顯得尤為突出。例如，在需要高精度且低延遲的場景中，SLM的優勢尤為明顯。隨著邊緣計算和物聯網技術的發展，SLM能夠在更小的設備上運行，例如：手機、眼鏡等載體上，提供即時的智能化服務。
SLM是高效、低資源消耗的快速響應小型語言模型。
SLM適合應用於多個行業。以下是可能會優先開始採用SLM的行業：
- 金融服務：
- 風險管理：實時分析市場數據和交易行為，幫助金融機構快速識別和應對風險。
- 處理常見問題：回答常見客戶問題，如帳戶餘額查詢、轉賬操作等，減少人工客服的負擔。
- 醫療健康：
- 客製化醫療建議：根據患者健康數據和病史，快速生成治療方案或健康建議。
- 零售與電子商務：
- 智能客服：即時回應客戶查詢，提高客服效率並提升客戶滿意度。
- 個性化推薦：根據用戶瀏覽和購買行為，快速生成精準的產品推薦，提高轉化率。
未來，LLM和SLM將形成互補態勢，各自發揮特長。LLM在大型數據處理和複雜問題解決方面將繼續扮演重要角色，而SLM則在快速響應和高效運算中展現其價值。這種技術的多元化發展，將帶來更智能化和便捷的生活體驗，推動各行各業的創新發展！
