🤖 小型AIチャットボットの驚くべき5つの動作ステップ（コードなしで説明）

小型言語モデル（SLM）は、人間のようなテキストを理解し生成することを学習するが、スマートフォン、イヤーブド、ウォッチなどのデバイス上でローカルに実行することを最適化しています。GPT-4のようなモデルとは異なり、小型でスマートなモデルを目指しています。SLMは、5つのシンプルなステップで動作します。トークン化、AI脳の構築、モデルトレーニング、最適化、およびテストです。トークン化では、言語を小さなチャンクであるトークンに分割し、モデルが言語をより効率的に処理できるようにします。AI脳は、パラメーターの数を少なくし、簡略化されたアーキテクチャーでメモリー使用量を削減しています。モデルトレーニングでは、タスク固有のデータをフィードし、転移学習や不要な複雑さのトリミングなどのテクニックを使用しています。最適化では、精度を低下させ、不要な接続を削除し、大型モデルの知識を小型モデルに圧縮しています。最後のステップは、モデルのパフォーマンスをテストし、ローカルで高速に応答できることを確認することです。小型AIチャットボットには、音声コマンド、リアルタイム翻訳、および顧客サービスなどの多くの実世界での用途があります。AIの未来は、小型化するのかもしれない、SLMがAIがどこにいくのか、何ができるのかを再定義しています。