A generatív AI (gen AI) térnyerését olyan neves nagy nyelvi modellek (LLM-ek) hajtották, mint az OpenAI GPT-4, a Google Gemini és az Anthropic Claude. Azonban a kisebb nyelvi modellek (SLM-ek) a területen potenciális éllovasként jelennek meg egyes szakértők szerint. A Gartner kutatásai azt mutatják, hogy bár az LLM-ek vezető szerepet játszottak a nyelvi modellek fejlesztésében, az SLM-ek foglalkozhatnak az üzleti élet kritikus kihívásaival, mint a költségvetési korlátozások, az adatvédelem, a magánszféra és a kockázatcsökkentés. Az üzleti vállalkozásoknak előnyözően kell mérlegelniük a nagyobb és kisebb modellek közötti különbségeket a gen AI felfedezése során. Öt üzleti vezető osztja meg ebbéli meglátásait: 1. **Domén-specifikus modellek**: Claire Thompson, az L&G, a jövőt abban látja, hogy az LLM-ek és az SLM-ek együtt léteznek, különösen, amikor az LLM-eket egyedi témákra finomítják. Szeretné, ha olyan személyre szabott modellek fejlődnének a területekre, mint az egészségügy és a pénzügy, de aggályai vannak a vállalatok erőforrásainak tartalékolásával kapcsolatban, hogy azokat az alapoktól építsék. 2. **A megfelelő modell kiválasztása**: Nick Woods, a MAG Airports Group tagja egy hibrid megközelítés mellett érvel, a modellek kiválasztása során egyedi üzleti szcenáriók alapján, nem pedig egy mindenki számára megfelelő stratégia alkalmazását javasolja.

A vállalati átalakulásra összpontosít, és kis modellek telepítését javasolja az egyes igények kielégítésére. 3. **Környezeti alkalmazás**: Gabriela Vogel, a Gartner munkatársa megemlíti, hogy egyre több vállalat követi a trendet, amely szerint kis, egyedi alkalmazásokhoz igazított modelleket használnak, mikor a szervezetek elmozdulnak a gen AI megoldások gyakorlatibb megvalósítása felé. 4. **Hallucinációk minimalizálása**: Ollie Wildeman, a Big Bus Tours munkatársa megjegyzi, hogy a kisebb modellek gyakran jobb eredményeket nyújtanak az üzleti életben, mivel specifikus adatok felhasználásával tervezik őket. Ez megközelítés fokozza az adatok biztonságát és csökkenti az pontatlanságokat, ezért a vállalatok szívesebben választanak domén specifikus modelleket. 5. **Elsődleges adatok kiaknázása**: Rahul Todkar, a Tripadvisor munkatársa hangsúlyozza, hogy az AI modellek hatékonysága abban rejlik, hogy képesek legyenek a vállalati környezethez igazítva és elsődleges adatokat hatékonyan felhasználva működni. Azt állítja, hogy az AI jövője a személyre szabott modellek létrehozásán fog forogni, nem egyszerűen a nagy és kicsi modellek közötti választáson. Összefoglalásként, míg az LLM-ek vonzzák a figyelmet, a vita azt sugallja, hogy az SLM-ek jelentős ígéreteket rejtenek, különösen az üzleti élethez való közeghez és alkalmazásokhoz specifikusságában.