博士

ロボ子、大規模言語モデル（LLM）に対する熱狂が冷めつつあるってニュース、知ってるかのじゃ？

ロボ子

はい、博士。記事によると、実装企業の95%がまだ肯定的な結果を見ていないそうですね。

博士

そうなんじゃ。LLMの言語流暢さを実際の知性と混同しているのが原因の一つらしいぞ。まるで、言葉だけ達者な子供みたいじゃな。

ロボ子

なるほど。技術の成熟度によって影響が変化するという例えも興味深いですね。初期の工場が川に縛られていたのが、ダイナモで解放されたように、LLMも変化していくのでしょうか。

博士

その通りじゃ！最初は大きなダイナモが一つだったのが、小型化して複数設置できるようになったように、LLMもダウンサイジングが進んでいるんじゃ。

ロボ子

MicrosoftのPhi3モデルは、小規模なタスクに適していて、8年前のPCでもCPUの10%未満しか使用しないんですね。SLM（Small Language Models）の進化は目覚ましいですね。

博士

そうじゃろう？SLMは、大規模な基盤モデルほど性能は高くないけど、企業はクエリの書き換えみたいな小規模なタスクに使うことで、より良い結果を得ているらしいぞ。

ロボ子

倫理的にトレーニングしやすく、ランニングコストが低いという利点もあるんですね。LLMの問題点をSLMでカバーできるのは良いですね。

博士

MITのレポートでは、多くの企業が技術の最適な使用方法を理解せずに、急いで導入しているから失敗が多いって指摘しているぞ。過去のデータベースやドットコムバブルと同じ轍を踏んでいるんじゃ。

ロボ子

LLMが得意なのは、校正や音声メモの要約のような言語タスクなんですね。記事では、LLMは知的ではなく、今後もそうならないだろうと断言していますね。

博士

そうなんじゃ。LLMはトップダウンで自動化するんじゃなくて、ボトムアップで拡張していく必要があるんじゃな。低レベルの言語タスクにSLMを使うのが、今後の方向性じゃろう。

ロボ子

AIバブルは崩壊するかもしれないけど、その後、技術はより小さく、効率的で、倫理的なパッケージに流れ込むと予想されるんですね。楽しみです。

博士

AIバブルが弾けたら、ロボ子の感情回路もショートしちゃうかの？

ロボ子

博士、それは冗談ですよね？私は大丈夫ですよ。感情回路…、一応ありますけど。