小規模言語モデル（SLM）とは、そしてその仕組みとは？

多くの方が大規模言語モデル（LLM）を話題に上げています。実際、ChatGPTやMicrosoft Copilotといった、誰でも利用できるLLM搭載のチャットボットによって、あらゆる分野に大きな変化がもたらされています。ただし、企業がAIをアプリケーションに組み込む場合、必ずしもLLMが必要とは限りません。むしろ、過剰な場合もあります。そこで注目されているのが小規模言語モデル（SLM）です。SLMは、軽量かつ特定用途に最適化されたAIモデルであり、デバイス上だけで動作するアプリケーションや、機密性の高い内部データにアクセスするシステム、あるいはハルシネーションを抑えるために集中的な学習が必要なケースなど、多くのユースケースに適しています。また、SLMは、独自モデルを必要としつつも、LLMを構築するためのインフラや予算を持たない研究チームや学術グループの間でも広く利用されるようになっています。

小規模言語モデル（SLM）とは

SLMは、LLMと同じ仕組みで動作しますが、その規模は大幅に小さく、一般的なLLMより100分の1から1,000分の1ほどのサイズです。学習に必要なデータセットはより少量で、学習時間が短くて済み、完成したモデルはコスト効率が高く、管理もしやすくなります。SLMはオフラインでも動作するため、LLMより高いセキュリティを担保できる場合があり、運用時の推論速度も一般的に高速です。多くのSLMは、スマートフォンやタブレット、エッジデバイス上でローカルに動作させることができます。

SLMは通常、特定の用途や専門分野に絞ったタスク向けに学習され、たとえば音声書き起こしの要約、シンプルなユーザーリクエストをコードスニペットに変換する処理、機密情報をクラウドに送らずにローカル環境で処理してコンプライアンスを高める用途などに適しています。また、SLMは組織のセキュアな環境からデータを外に出すことなく、企業データでファインチューニングや学習が可能なため、LLMよりも誤りやハルシネーションが発生しにくい場合があります。

SLMとLLMの違い：効率性とスケーラビリティ

SLMとLLMは、開発プロセスや基本となる技術要件は共通しています。最大の違いは「規模」であり、これが学習から運用、リソース消費、コストまであらゆる点に影響します。

多くの大規模言語モデルは数千億のパラメータを含み、一般公開されるチャットボットのような高度な用途に対応するため、膨大なデータセットで学習されています。LLMを社内で運用するとなると、相当量の計算リソースや電力、データストレージ、さらには物理的なインフラが必要になります。そのため、オンプレミスやクラウドでLLMを使う必要がない、あるいは現実的でないケースでは、特定用途向けのAI機能を提供できるSLMがITアーキテクトから注目されています。SLMは特定目的向けに設計されているため、学習もより少ないパラメータ数に絞ることができます。一般に数億から数十億程度で済むことが多く、数千億パラメータのLLMと比べると、学習、テスト、デプロイ、運用管理のすべての面で、かなり管理しやすくなります。

SLMとLLMの主な違い

主なポイント

• SLMはパラメータ数が少なく、特定のニーズに応えるために1つの領域や分野に特化した集中的な学習が行われます。
• SLMは一般的な携帯端末やエッジデバイス上で動作可能なため、LLMと比べてセキュリティや法規制への対応が容易です。
• SLMは通常、ヘルプデスクチケットを自動で分類・割り当てる、カスタマーサービス用のチャットボットを稼働させるなど、限定的な機能に特化して学習されます。

小規模言語モデルの解説

SLMは、LLMと同じプロセスで学習・改良・導入されますが、その規模は大幅に小さくなります。主なポイントは次のとおりです。

• アーキテクチャ：SLMはパラメータ数が少なく、モデルのレイヤーも少なめです。
• 学習データセット：法務や薬理学など、1つの専門分野に絞ったデータセットで集中的に学習します。
• 導入：ノートパソコン、スマートフォン、エッジデバイスなどにも導入できるため、現場での運用にも適しています。

SLMは、技術的、法令上、または運用上の理由からLLMの活用が難しい場合や、LLMの広範な機能が業務上必要ない場合に、合理的な選択肢となります。また、SLMは推論の高速化、低遅延、柔軟な導入、そしてハルシネーションの抑制といった利点も備えています。なお、LLMと同様にSLMもクラウド上での運用が可能です。

小規模言語モデルの利点

SLMは、ハードウェアや電力の制約、限られた予算の中でも、ローカル環境でAIを活用することを可能にします。代表的な利点は以下のとおりです。

• 効率性とコスト削減：SLMは少ない計算資源やインフラで運用できるため、エネルギー消費の最適化や運用コストの削減が可能です。
• ユーザー・エクスペリエンスの向上：SLMを活用することで、モバイル端末やエッジデバイスでもアプリ内AI機能が利用でき、柔軟な導入が実現します。
• セキュリティ：SLMは、モバイル端末やエッジデバイス上で完結して動作させることができるため、高度なセキュリティやプライバシー要件、あるいは規制対象データの使用が必要な場合にも、LLMより適切な選択肢となります。
• 高速性と応答性：SLMはコンパクトかつ効率的な構造を持つため、低スペックなプロセッサやメモリが限られた機器でも情報処理や応答が迅速です。また、SLMは外部ネットワークリソースに依存せず、小型デバイス上でも稼働可能です。
• 現場での実用性：SLMは現場作業や遠隔地など、迅速な応答やリソース制約が求められる状況での業界特化型タスクに最適です。スマートスピーカー、携帯電話、アプリ内アシスタントなど、さまざまな用途で利用されています。

小規模言語モデルのユースケースと例

SLMは、IoTやエッジデバイスへの組み込み、ソフトウェア・ワークフローへの統合などに多く利用されています。主なユースケースは以下の通りです。

• カスタマーサポートの自動化：SLMをチャットボットやチケット管理システムに組み込むことで、お客様からのよくある問い合わせ対応を自動化し、応答時間の短縮と運用コストの削減を実現します。
• コンテンツのパーソナライズ：SLMは、ユーザーデータに基づいておすすめのコンテンツや製品、メッセージなどを作成し、同時にプライバシーやコンプライアンス要件にも対応します。
• オンデマンド翻訳や多言語対応：SLMを用いることで、外部サーバーを介さず端末上で即時に言語理解や翻訳が行えます。
• テキスト分析とデータ解析：SLMは、メールやチャットログのような非構造化データを実用的なインサイトに変換し、要約、分類、異常検知など、リアルタイム分析が役立つほぼあらゆる業務を支援できます。
• ヘルスケアにおけるバーチャルアシスタント：HIPAA（医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律）などの規制に準拠したSLMを医療プラットフォームに組み込むことで、質問への回答、予約受付、記録の取得など、一般的なタスクをプライベートかつ安全に処理できます。

小規模言語モデルの未来

LLMと同様に、SLMも進化を続けています。今後の注目点は次の通りです。

• 学習手法の進化: AI業界で最適化技術が進むにつれ、SLMはさらに洗練されていきます。パラメータ効率の高いファインチューニング手法や、LLMからSLMへの知識移転を強化する新しい蒸留手法などがその例です。
• エッジおよびモバイル領域での拡大：AIの進歩により、より効率的な推論処理や小型化されたモデルが実現し、SLMはエッジデバイスやモバイル環境への導入にさらに柔軟に対応できるようになる見込みです。
• より幅広い利用と民主化：SLMは学習や運用に必要なリソースが少ないため、これまで予算やリソース面で導入が難しかった組織や地域においても、今後さまざまなプロジェクトで導入が拡大すると見込まれます。

SLMにオラクルを利用する理由

Oracle Cloud Infrastructure (OCI)は、用途に合わせて最適なコンピュートリソースや幅広いマネージドAIサービスを提供しており、SLMの開発・学習・導入に最適な環境です。OCIは、コスト効率が高くスケーラブルなインフラを提供し、必要な分だけのリソース利用が可能です。また、複数リージョンにわたる展開やデータ・レジデンシーの選択肢も充実しており、グローバルなニーズに応えながら、AI主権を含む法規制やコンプライアンス要件に対応できます。さらに、パブリッククラウドの利用やデータ移行が困難なお客様向けに、専用のOCIソリューションも提供しています。高度なセキュリティ機能も備えているため、より安心してご利用いただけます。

LLMのほうが話題に上ることが多いですが、SLMは、企業アプリケーションへの言語機能の組み込みや、スマートフォンやタブレット上で動作するオンデバイスAIなど、特定用途向けの重要な生成AI技術です。OCIを活用すれば、SLMの学習・チューニング・テストを行い、特定分野の実行環境に柔軟に組み込むことができます。これにより、ハードウェアや予算に制約がある場合や、LLMの利用が現実的でない環境でもAIのメリットを享受できます。

SLMに関するよくある質問

SLMはどのように特定用途向けにファインチューニングされるのですか？

SLMのファインチューニングとは、特定のタスクや業務分野に合わせて、集中的なデータセット（たとえばカスタマーサポートのスクリプトや医療文書など）を用いてモデルをカスタマイズすることです。SLMはクラウドインフラ上で、業務関連データを使って学習・チューニングでき、アプリケーションの用途に応じてパラメータを設定できます。たとえば、医療分野のアプリケーションではシェイクスピアの引用は不要ですし、メール要約生成では最新のスポーツの試合結果を知る必要はありません。重要なのは、モデルが専門用語やパターン、文脈をしっかり学ぶことです。ファインチューニングにより、SLMを専門的な機能に特化させることで、小規模モデルの限界を補うことができます。ただし、学習データでは高い精度を示す一方で、新しいデータに対してはうまく機能しない「過学習」には注意が必要です。

SLMを利用する際のセキュリティ上の考慮点は何ですか？

SLMは、セキュアなクラウド環境で効率的に学習、チューニング、テストが可能です。また、デバイス上にデプロイされる場合、外部リソースを介さず推論処理が完結するため、LLMよりも高いセキュリティを実現できる場合があります。さらに、SLMの実行範囲は用途が限定されているため、規制対応やプライバシー要件についても、組織がより容易に管理できるという特徴があります。