چیستی و ماهیت مدل های زبانی کوچک (SLM)
✅ از مزایای کلیدی استفاده از مدل‌های زبانی کوچک می‌توان به موارد زیر اشاره کرد :
🔸
مقیاس پذیری:
مدل‌های زبانی کوچک به دلیل حجم و اندازه کمتر، ذاتاً مقیاس پذیرتر از مدل‌های بزرگ هستند. به بیان دیگر، می‌توان چنین مدل‌هایی را به طور مستقیم بر روی دستگاه‌هایی مانند تلفن‌های همراه هوشمند، تجهیزات متصل به اینترنت (IOT) و سایر سیستم‌های دارای توان محاسباتی محدود مستقر کرد.
🔸
کارایی:
بر اساس برآوردهای صورت گرفته، مدل‌های زبانی کوچک به
توان محاسباتی کمتری نیاز دارند. امری که به معنای مصرف انرژی کمتر و
زمان پردازش کوتاه‌تر است و همین ویژگی آنها را برای کاربردهای سریع و آنی به گزینه‌ای ایده آل بدل میکند.
🔸
مقرون به صرفه بودن:
در مدل‌های کوچک زبانی، نیازهای محاسباتی کمتر به معنای
کاهش هزینه‌های مربوط به پردازش و ذخیره سازی داده‌ها است. همین امر مدل‌های مذکور را به یک راهکار مقرون به صرفه برای بسیاری از مشاغل و توسعه دهندگان تبدیل میکند.
🔸
دسترس‌پذیری:
از سوی دیگر، مدل‌های مذکور با کم کردن نیاز به منابع، موانع دسترسی به
هوش مصنوعی مولد را کاهش می‌دهد و به سازمان‌ها و افراد کوچک‌تر اجازه می‌دهد که استفاده از هوش مصنوعی را توسعه داده و این فناوری را بیش از پیش به کار گیرند.
🚀
Telegram💎Instagram 🌐
Website
