Sono modelli di AI che presentano un numero inferiore di parametri e che richiedono minori risorse computazionali per poter agire.
Sono la risposta ai Large Language Models (LLM) come GPT-4 di OpenAI, grandi modelli computazionali di Intelligenza Artificiale che per funzionare richiedono potenti chip e molte risorse.
Gli SLM risultano più semplici e veloci da addestrare, meno dispendiosi da un punto di vista del budget. Le aziende per addestrarli non necessitano di enormi dataset.
Secondo le stime di Grand View Research il mercato degli SLM arriverà entro il 2030 a valere 20 miliardi di dollari. Il tasso di crescita medio del mercato annuo è del 17.8%, le richieste secondo le stime aumenteranno sempre di più poiché le caratteristiche degli SLM li rendono un prodotto sempre più attraente per le aziende tech.
Gli SLM presentano anche caratteristiche come la possibilità di ospitarli nei datacenter e non nei cloud, che rendono il controllo dei dati più sicuro. Inoltre, possono essere open source.
Gli SLM sono anche più eco-friendly rispetto ai LLM, rilevante per le aziende è anche che la minore richiesta di risorse per poter funzionare risulta in un minor impatto ambientale.
Attualmente gli SLM sono impiegati principalmente nell’ambito finanziario, poiché sono in grado di analizzare i dati ed organizzare business plan o di generare previsioni accurate dell’andamento del mercato.
Molte aziende stanno iniziando a ricercare una sinergia tra LLM e SLM, il saper bilanciare l’utilizzo dei due sarà il futuro delle aziende tech. Gli SLM verranno sempre più utilizzato dalle aziende per replicare i risultati degli LLM ma in maniera più efficiente e con costi ridotti.
I leader di mercato degli LLM come Microsoft e Alibaba stanno diventando anche i leader di mercato degli SLM.
S.P.
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