「SLM」という言葉を聞いたことがあるだろうか。
LLM（大規模言語モデル）の対義語で、小規模ながら高性能なAIモデルのことだ。コスト効率が良く、プライベート環境でも動作する。
SLMとは
SLM（Small Language Model）は、パラメータ数を抑えた軽量な言語モデルだ。
| 項目 | LLM（大規模） | SLM（小規模） |
|---|---|---|
| パラメータ数 | 数百億〜数兆 | 数億〜数十億 |
| 必要リソース | 高性能GPU必須 | 一般的なハードウェア |
| 運用コスト | 高い | 低い |
| レスポンス | やや遅い | 高速 |
| 汎用性 | 高い | タスク特化が得意 |
小さいモデルでも使い物になるんですか？
なります。実は多くのタスクでは、巨大なモデルは必要ありません。Microsoftの研究では、Phi-4（14B）がGPT-4o miniと同等の性能を発揮しています。用途に合わせて適切なサイズを選ぶことが重要です。
代表的なSLM
Phi-4（Microsoft）
14Bパラメータでありながら、GPT-4o miniと同等の性能を発揮する。
- パラメータ数：14B
- 特徴：推論能力に優れる
- ライセンス：MITライセンス（商用利用可）
- 公開：2024年12月
Gemma 2（Google）
Googleが公開したオープンウェイトモデル。
- 2B/9B/27Bの3サイズ
- 高い効率性
- 商用利用可能
Llama 3.2（Meta）
Metaのオープンソースモデルの軽量版。
- 1B/3Bのエッジ向けサイズ
- スマートフォンでも動作
- マルチモーダル対応
その他のSLM
- Mistral 7B（Mistral AI）
- Qwen2.5（Alibaba）
- StableLM（Stability AI）
SLMのメリット
1. 低コスト
推論コストがLLMの数分の一。API利用料やクラウドコストを大幅に削減できる。
2. 高速レスポンス
パラメータ数が少ないため、処理速度が速い。
3. プライバシー保護
ローカル環境で動作可能なため、データを外部に送信せずに済む。
4. 省リソース
- 1-3Bモデル：スマートフォンで動作可能
- 7Bモデル：8GB VRAM程度
- 14Bモデル：16GB VRAM程度
LLMとSLMの使い分け
どちらを使えばいいですか？
用途によります。複雑な推論や創造的なタスクにはLLM、定型的なタスクやリアルタイム処理にはSLMが向いています。まずはSLMで試して、性能が足りなければLLMを検討するアプローチがコスト効率が良いです。
SLMが向いているケース
- 社内FAQチャットボット
- 定型文書の生成
- 分類・抽出タスク
- エッジデバイスでの処理
- コスト重視のアプリケーション
LLMが必要なケース
- 複雑な推論
- 創造的なコンテンツ生成
- 多言語対応
- 高度な文脈理解
企業での活用
導入パターン
- API利用：クラウドサービスのSLM APIを利用
- オンプレミス：自社サーバーでモデルを運用
- エッジ配置：デバイスにモデルを組み込み
活用事例
- 社内ヘルプデスクの自動応答
- 文書の自動要約
- データの分類・タグ付け
- コード補完
- 翻訳
AI導入を検討する企業は、合同会社四次元のような専門家に相談することをおすすめする。
まとめ
SLM（小規模言語モデル）は、コスト効率の良いAI活用を実現する。
- パラメータ数を抑えた軽量な言語モデル
- Phi-4、Gemma 2、Llama 3.2が代表例
- 低コスト・高速・プライバシー保護が強み
- エッジデバイスでも動作可能
- 多くのビジネスタスクに十分な性能
大は小を兼ねるとは限らない。適切なサイズのモデルを選ぼう。
よくある質問（記事のおさらい）
パラメータ数の規模です。LLMは数百億〜数兆、SLMは数億〜数十億パラメータです。SLMは低コスト・高速で、特定タスクに最適化されています。
社内チャットボット、文書要約、分類タスク、エッジデバイスでのAI処理など、定型的なタスクやリアルタイム処理が必要な場面に向いています。
モデルサイズによりますが、7Bモデルなら8GB程度のVRAMで動作します。Llama 3.2の1B/3Bならスマートフォンでも動作可能です。
