De opkomst van generatieve AI (gen AI) is gestimuleerd door prominente grote taalmodellen (LLM's) zoals GPT-4 van OpenAI, Google's Gemini en Claude van Anthropic. Echter, kleinere taalmodellen (SLM's) komen naar voren als potentiële koplopers in het veld, volgens sommige experts. Onderzoek van Gartner wijst uit dat hoewel LLM's de ontwikkeling van taalmodellen hebben geleid, SLM's kritieke uitdagingen voor bedrijven kunnen aanpakken, zoals budgetbeperkingen, gegevensbescherming, privacy en risicobeperking. Bedrijven kunnen de voordelen van grotere versus kleinere modellen afwegen in hun verkenning van gen AI. Vijf bedrijfsleiders delen hun inzichten over dit onderwerp: 1. **Domeinspecifieke Modellen**: Claire Thompson van L&G ziet een toekomst waarin zowel LLM's als SLM's naast elkaar bestaan, vooral wanneer LLM's worden afgestemd op specifieke onderwerpen. Ze gelooft in het ontwikkelen van op maat gemaakte modellen voor domeinen zoals gezondheidszorg en financiën, maar is sceptisch over bedrijven die middelen inzetten om ze helemaal zelf te bouwen. 2. **Het Juiste Model Kiezen**: Nick Woods van MAG Airports Group pleit voor een hybride benadering, waarbij modellen worden gekozen op basis van specifieke bedrijfsgebruikssituaties in plaats van een one-size-fits-all strategie te omarmen.

Hij benadrukt het focussen op bedrijfstransformatie en stelt voor om kleine modellen in te zetten om specifieke behoeften aan te pakken. 3. **Contextuele Toepassing**: Gabriela Vogel van Gartner belicht de groeiende trend van bedrijven die kleine, contextspecificieke modellen gebruiken die zijn afgestemd op specifieke toepassingen, terwijl organisaties zich richten op het implementeren van meer gerichte gen AI-oplossingen. 4. **Minimale Hallucinaties**: Ollie Wildeman van Big Bus Tours merkt op dat kleinere modellen vaak betere resultaten voor bedrijven bieden, omdat ze zijn ontworpen met specifieke gegevens in gedachten. Deze aanpak verbetert de gegevensveiligheid en vermindert onnauwkeurigheden, waardoor bedrijven de voorkeur geven aan domeinspecifieke modellen. 5. **Gebruik van First-Party Data**: Rahul Todkar van Tripadvisor benadrukt dat de effectiviteit van AI-modellen ligt in hun vermogen om te worden aangepast aan de context van het bedrijf en effectief gebruik te maken van first-party data. Hij stelt dat de toekomst van AI zal draaien om het creëren van op maat gemaakte modellen in plaats van simpelweg te kiezen tussen groot en klein. Samenvattend, hoewel LLM's de aandacht trekken, suggereert de discussie dat SLM's veelbelovende mogelijkheden bieden, met name voor specifieke toepassingen en contexten binnen bedrijven.