కృత్రిమ మేధస్సు, ముఖ్యంగా భాషకు సంబంధించిన విభాగం, ఇటీవలి సంవత్సరాలలో భారీ భాషా నమూనాల (LLMs) యొక్క విస్తారమైన స్థాయి మరియు శక్తితో ఆధిపత్యం చెలాయించింది. విస్తారమైన డేటా సముద్రాలపై శిక్షణ పొందిన ఈ భారీ నమూనాలు, అద్భుతమైన సామర్థ్యాలను ప్రదర్శించాయి, ప్రజల ఊహలను మరియు పెట్టుబడి డాలర్లను ఆకర్షించాయి. అయినప్పటికీ, ఎప్పటికప్పుడు పెద్ద నమూనాలను ప్రకటించే ముఖ్యాంశాల క్రింద, నిశ్శబ్దంగా కానీ మరింత పరివర్తనాత్మక విప్లవం పుడుతోంది: చిన్న భాషా నమూనాల (SLMs) పెరుగుదల. ఈ సన్నని, మరింత కేంద్రీకృత AI వ్యవస్థలు వేగంగా ఒక ముఖ్యమైన స్థానాన్ని ఏర్పరుచుకుంటున్నాయి, వాటి పెద్ద బంధువులు సమర్థవంతంగా లేదా ఆర్థికంగా పనిచేయలేని వాతావరణాలకు అధునాతన AI సామర్థ్యాలను తీసుకువస్తామని వాగ్దానం చేస్తున్నాయి.
SLMs పట్ల పెరుగుతున్న ఆసక్తి కేవలం విద్యాపరమైనది కాదు; ఇది స్పష్టమైన మార్కెట్ ఊపులోకి అనువదిస్తోంది. పరిశ్రమ విశ్లేషకులు SLM రంగం కోసం నాటకీయ పెరుగుదలను అంచనా వేస్తున్నారు, 2025లో సుమారు $0.93 బిలియన్ల అంచనా మార్కెట్ పరిమాణం నుండి 2032 నాటికి $5.45 బిలియన్లకు విస్తరిస్తుందని అంచనా వేస్తున్నారు. ఈ పథం సూచన కాలంలో సుమారు 28.7% బలమైన సమ్మేళన వార్షిక వృద్ధి రేటును (CAGR) సూచిస్తుంది. అటువంటి విస్ఫోటనాత్మక వృద్ధి శూన్యంలో జరగదు; ఇది శక్తివంతమైన సాంకేతిక మరియు మార్కెట్ శక్తుల సంగమం ద్వారా నడపబడుతుంది.
ఈ చోదకాలలో ముఖ్యమైనది Edge AI మరియు ఆన్-డివైస్ ఇంటెలిజెన్స్ కోసం నిరంతర డిమాండ్. అనేక రంగాలలోని వ్యాపారాలు స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు, సెన్సార్లు, పారిశ్రామిక పరికరాలు మరియు ఇతర ఎంబెడెడ్ సిస్టమ్‌లపై నేరుగా పని చేయగల AI పరిష్కారాలను ఎక్కువగా కోరుతున్నాయి, స్థిరమైన క్లౌడ్ కనెక్టివిటీతో సంబంధం ఉన్న జాప్యం, ఖర్చు లేదా గోప్యతా ఆందోళనలు లేకుండా. స్థానికంగా AIని అమలు చేయడం స్వయంప్రతిపత్త వాహన వ్యవస్థల నుండి ఇంటరాక్టివ్ మొబైల్ అసిస్టెంట్లు మరియు స్మార్ట్ ఫ్యాక్టరీ ఆటోమేషన్ వరకు అనువర్తనాలకు కీలకమైన నిజ-సమయ ప్రతిస్పందనను అనుమతిస్తుంది. LLMsతో పోలిస్తే గణనీయంగా చిన్న గణన పాదముద్రతో SLMs, ఈ వనరు-పరిమిత వాతావరణాలకు ఆదర్శంగా సరిపోతాయి.
ఏకకాలంలో, మోడల్ కంప్రెషన్ టెక్నిక్స్లో గణనీయమైన పురోగతులు శక్తివంతమైన త్వరణకంగా పనిచేశాయి. క్వాంటైజేషన్ (మోడల్‌లో ఉపయోగించే సంఖ్యల ఖచ్చితత్వాన్ని తగ్గించడం) మరియు ప్రూనింగ్ (న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లోని తక్కువ ముఖ్యమైన కనెక్షన్‌లను తొలగించడం) వంటి ఆవిష్కరణలు డెవలపర్‌లను మోడల్ పరిమాణాన్ని తగ్గించడానికి మరియు ప్రాసెసింగ్ వేగాన్ని నాటకీయంగా పెంచడానికి అనుమతిస్తాయి. ముఖ్యంగా, ఈ పద్ధతులు మోడల్ పనితీరు మరియు ఖచ్చితత్వంపై ప్రభావాన్ని తగ్గించేటప్పుడు ఎక్కువ సామర్థ్యాన్ని సాధించడానికి అభివృద్ధి చెందుతున్నాయి. ఈ ద్వంద్వ ప్రయోజనం—చిన్న పరిమాణం మరియు నిలుపుకున్న సామర్థ్యం—SLMsను పెరుగుతున్న పనుల శ్రేణికి LLMsకు పెరుగుతున్న ఆచరణీయ ప్రత్యామ్నాయాలుగా చేస్తుంది.
ఇంకా, సంస్థలు తమ ప్రధాన కార్యకలాపాలలో SLMsను ఏకీకృతం చేయడంలో ఆచరణాత్మక విలువను గుర్తిస్తున్నాయి. IT ఆటోమేషన్ నుండి, ఇక్కడ SLMs లాగ్‌లను విశ్లేషించి సిస్టమ్ వైఫల్యాలను అంచనా వేయగలవు, సైబర్‌సెక్యూరిటీ వరకు, ఇక్కడ అవి నెట్‌వర్క్ ట్రాఫిక్‌లో క్రమరాహిత్యాలను గుర్తించగలవు, మరియు ఉత్పాదకతను పెంచడం మరియు నిర్ణయాత్మక ప్రక్రియలను మెరుగుపరచడం లక్ష్యంగా ఉన్న విభిన్న వ్యాపార అనువర్తనాలు వరకు, సంభావ్య ప్రభావం విస్తారమైనది. SLMs AIని మరింత విస్తృతంగా అమలు చేయడానికి ఒక మార్గాన్ని అందిస్తాయి, ముఖ్యంగా ఖర్చు, గోప్యతకు సున్నితమైన లేదా సమీప-తక్షణ ప్రాసెసింగ్ అవసరమయ్యే దృశ్యాలలో. ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ అవసరాలు, కంప్రెషన్ ద్వారా సామర్థ్య లాభాలు మరియు స్పష్టమైన ఎంటర్‌ప్రైజ్ వినియోగ సందర్భాల ఈ సంగమం SLMsను కేవలం LLMs యొక్క చిన్న వెర్షన్‌లుగా కాకుండా, గణనీయమైన ప్రభావం కోసం సిద్ధంగా ఉన్న AI యొక్క విభిన్న మరియు కీలకమైన వర్గంగా నిలుపుతుంది.
వ్యూహాత్మక విభజన: పర్యావరణ వ్యవస్థ నియంత్రణ వర్సెస్ సముచిత ప్రత్యేకత
SLM ల్యాండ్‌స్కేప్ రూపుదిద్దుకుంటున్నప్పుడు, ఆధిపత్యం కోసం పోటీ పడుతున్న కీలక ఆటగాళ్ల మధ్య విభిన్న వ్యూహాత్మక విధానాలు వెలువడుతున్నాయి. పోటీ డైనమిక్స్ ఎక్కువగా రెండు ప్రాథమిక తత్వాల చుట్టూ సంఘటితమవుతున్నాయి, ప్రతి ఒక్కటి విభిన్న వ్యాపార నమూనాలను మరియు AI విలువ ఎలా సంగ్రహించబడుతుందనే దానిపై దీర్ఘకాలిక దృష్టిని ప్రతిబింబిస్తుంది.
ఒక ప్రముఖ మార్గం యాజమాన్య పర్యావరణ వ్యవస్థ నియంత్రణ వ్యూహం. ఈ విధానం అనేక టెక్నాలజీ దిగ్గజాలు మరియు బాగా నిధులు సమకూర్చిన AI ల్యాబ్‌లచే అనుకూలంగా ఉంటుంది, ఇవి తమ SLM సమర్పణల చుట్టూ గోడల తోటలను నిర్మించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి. OpenAI, దాని GPT వంశం నుండి ఉద్భవించిన వేరియంట్‌లతో (ఊహించిన GPT-4 మినీ కుటుంబం వంటివి), Google దాని Gemma మోడళ్లతో, Anthropic దాని Claude Haikuను సమర్థిస్తూ, మరియు Cohere Command R+ను ప్రోత్సహిస్తూ, ప్రధాన ఉదాహరణలు. వారి వ్యూహం సాధారణంగా SLMsను విస్తృత ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల యొక్క సమగ్ర భాగాలుగా వాణిజ్యీకరించడం, తరచుగా చందా-ఆధారిత అప్లికేషన్ ప్రోగ్రామింగ్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లు (APIs), ఇంటిగ్రేటెడ్ క్లౌడ్ సేవలు (Azure AI లేదా Google Cloud AI వంటివి) లేదా ఎంటర్‌ప్రైజ్ లైసెన్సింగ్ ఒప్పందాల ద్వారా పంపిణీ చేయబడుతుంది.
ఈ వ్యూహం యొక్క ఆకర్షణ గట్టి ఏకీకరణ, స్థిరమైన పనితీరు, మెరుగైన భద్రత మరియు స్థాపించబడిన ఎంటర్‌ప్రైజ్ వర్క్‌ఫ్లోలలో సరళీకృత విస్తరణ సామర్థ్యంలో ఉంది. పర్యావరణ వ్యవస్థను నియంత్రించడం ద్వారా, ఈ ప్రొవైడర్లు విశ్వసనీయత మరియు మద్దతుకు సంబంధించి హామీలను అందించగలరు, వారి SLMsను బలమైన AI-ఆధారిత ఆటోమేషన్, సాఫ్ట్‌వేర్ సూట్‌లలో పొందుపరిచిన అధునాతన ‘కోపైలట్’ సహాయకులు మరియు ఆధారపడదగిన నిర్ణయ-మద్దతు సాధనాలను కోరుకునే వ్యాపారాలకు ఆకర్షణీయంగా చేస్తారు. ఈ మోడల్ సేవా డెలివరీ మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్ లాక్-ఇన్ ద్వారా విలువను సంగ్రహించడానికి ప్రాధాన్యతనిస్తుంది, ప్రొవైడర్ల ప్రస్తుత మౌలిక సదుపాయాలు మరియు మార్కెట్ పరిధిని ఉపయోగించుకుంటుంది. ఇది అతుకులు లేని ఏకీకరణ మరియు నిర్వహించబడే AI సేవలకు ప్రాధాన్యతనిచ్చే సంస్థలకు సమర్థవంతంగా అందిస్తుంది.
పర్యావరణ వ్యవస్థ నాటకానికి తీవ్రంగా విరుద్ధంగా ప్రత్యేక డొమైన్-నిర్దిష్ట మోడల్ వ్యూహం ఉంది. ఈ విధానం నిర్దిష్ట పరిశ్రమల యొక్క ప్రత్యేక డిమాండ్లు, పదజాలాలు మరియు నియంత్రణ పరిమితుల కోసం సూక్ష్మంగా రూపొందించబడిన మరియు చక్కగా ట్యూన్ చేయబడిన SLMsను అభివృద్ధి చేయడంపై కేంద్రీకృతమై ఉంది. విస్తృత వర్తింపు కోసం లక్ష్యంగా పెట్టుకోకుండా, ఈ నమూనాలు ఫైనాన్స్, హెల్త్‌కేర్, లీగల్ సర్వీసెస్ లేదా సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ వంటి ప్రత్యేక సాంకేతిక రంగాల వంటి నిలువు వరుసలలో అధిక పనితీరు కోసం మెరుగుపరచబడ్డాయి.
ఈ స్థలంలో మార్గదర్శకులలో Hugging Face వంటి ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు ఉన్నాయి, ఇవి కోడింగ్ పనుల కోసం స్పష్టంగా ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన Zephyr 7B వంటి మోడళ్లను హోస్ట్ చేస్తాయి, మరియు IBM వంటి స్థాపించబడిన ఎంటర్‌ప్రైజ్ ప్లేయర్‌లు, దీని Granite కుటుంబం మోడల్స్ ఎంటర్‌ప్రైజ్ AI అవసరాలతో రూపొందించబడ్డాయి, డేటా గవర్నెన్స్ మరియు కంప్లైయన్స్‌తో సహా, వాటి ప్రధాన భాగంలో ఉన్నాయి. ఇక్కడ వ్యూహాత్మక ప్రయోజనం వెడల్పు కంటే లోతులో ఉంది. పరిశ్రమ-నిర్దిష్ట డేటాసెట్‌లపై మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం మరియు నిర్దిష్ట పనుల కోసం వాటిని ఆప్టిమైజ్ చేయడం ద్వారా (ఉదా., ఆర్థిక పరిభాషను అర్థం చేసుకోవడం, వైద్య గమనికలను అర్థం చేసుకోవడం, చట్టపరమైన నిబంధనలను రూపొందించడం), ఈ SLMs వాటి నియమించబడిన డొమైన్‌లలో ఉన్నతమైన ఖచ్చితత్వం మరియు సందర్భోచిత ఔచిత్యాన్ని సాధించగలవు. ఈ వ్యూహం నియంత్రిత లేదా జ్ఞాన-ఇంటెన్సివ్ రంగాలలోని సంస్థలతో బలంగా ప్రతిధ్వనిస్తుంది, ఇక్కడ సాధారణ నమూనాలు తక్కువగా ఉండవచ్చు, ప్రత్యేకమైన, మిషన్-క్రిటికల్ వినియోగ సందర్భాల కోసం అత్యంత ఖచ్చితమైన, సందర్భ-అవగాహన ఉన్న AI పరిష్కారాలను అమలు చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఇది విస్తృత-ఆధారిత నమూనాలు విస్మరించగల నిర్దిష్ట నొప్పి పాయింట్లు మరియు సమ్మతి అవసరాలను పరిష్కరించడం ద్వారా స్వీకరణను ప్రోత్సహిస్తుంది.
ఈ రెండు ఆధిపత్య వ్యూహాలు మొత్తం మార్కెట్‌కు పరస్పరం ప్రత్యేకమైనవి కానవసరం లేదు, కానీ అవి పోటీని రూపొందించే ప్రాథమిక ఉద్రిక్తతలను సూచిస్తాయి. పర్యావరణ వ్యవస్థ ఆటగాళ్ళు స్కేల్, ఇంటిగ్రేషన్ మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్ బలంపై పందెం వేస్తారు, అయితే నిపుణులు లోతు, ఖచ్చితత్వం మరియు పరిశ్రమ నైపుణ్యంపై దృష్టి పెడతారు. SLM మార్కెట్ యొక్క పరిణామం ఈ విధానాల మధ్య పరస్పర చర్య మరియు పోటీని కలిగి ఉంటుంది, సాంకేతికత పరిపక్వం చెందుతున్నప్పుడు హైబ్రిడ్ నమూనాలు లేదా మరింత వ్యూహాత్మక వైవిధ్యానికి దారితీయవచ్చు.
టైటాన్స్ రంగంలోకి ప్రవేశిస్తున్నారు: ప్రస్తుత ఆటగాళ్ల ప్లేబుక్
చిన్న భాషా నమూనాలు అందించే సంభావ్య అంతరాయం మరియు అవకాశం సాంకేతిక ప్రపంచంలోని స్థాపించబడిన దిగ్గజాలచే గమనించబడలేదు. వారి విస్తారమైన వనరులు, ప్రస్తుత కస్టమర్ సంబంధాలు మరియు విస్తృతమైన మౌలిక సదుపాయాలను ఉపయోగించుకుని, ఈ ప్రస్తుత ఆటగాళ్ళు ఈ అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగంలో ప్రముఖ స్థానాన్ని దక్కించుకోవడానికి వ్యూహాత్మకంగా కదులుతున్నారు.
Microsoft
ఎంటర్‌ప్రైజ్ సాఫ్ట్‌వేర్ మరియు క్లౌడ్ కంప్యూటింగ్‌లో శాశ్వత పవర్‌హౌస్ అయిన Microsoft, SLMsను దాని సాంకేతిక నిర్మాణంలోకి దూకుడుగా నేస్తోంది. యాజమాన్య పర్యావరణ వ్యవస్థ నియంత్రణ వ్యూహాన్ని అవలంబిస్తూ, రెడ్‌మండ్ దిగ్గజం ఈ చురుకైన నమూనాలను దాని Azure క్లౌడ్ ప్లాట్‌ఫారమ్ మరియు విస్తృత శ్రేణి ఎంటర్‌ప్రైజ్ సొల్యూషన్స్‌లో లోతుగా ఏకీకృతం చేస్తోంది. Phi సిరీస్ (Phi-2తో సహా) మరియు Orca కుటుంబం వంటి సమర్పణలు వాణిజ్యపరంగా అందుబాటులో ఉన్న SLMsను సూచిస్తాయి, ఇవి ఎంటర్‌ప్రైజ్ AI పనుల కోసం ప్రత్యేకంగా ఆప్టిమైజ్ చేయబడ్డాయి, దాని Copilot సహాయకులలోని లక్షణాలను శక్తివంతం చేస్తాయి మరియు Microsoft స్టాక్‌పై నిర్మించే డెవలపర్‌లకు శక్తివంతమైన సాధనాలను అందిస్తాయి.
Microsoft యొక్క పురోగతికి ఆధారం దాని బలీయమైన AI పరిశోధన విభాగం దాని ప్రపంచవ్యాప్త Azure క్లౌడ్ మౌలిక సదుపాయాలతో జత చేయబడింది. ఈ కలయిక Microsoft అత్యాధునిక నమూనాలను అభివృద్ధి చేయడమే కాకుండా, వాటిని దాని భారీ ఎంటర్‌ప్రైజ్ కస్టమర్ బేస్‌కు స్కేలబుల్, సురక్షితమైన మరియు నమ్మదగిన సేవలుగా అందించడానికి అనుమతిస్తుంది. OpenAIతో కంపెనీ యొక్క బహుళ-బిలియన్-డాలర్ల వ్యూహాత్మక భాగస్వామ్యం దాని AI వ్యూహానికి మూలస్తంభం, ఇది OpenAI యొక్క నమూనాలకు (సంభావ్య SLM వేరియంట్‌లతో సహా) విశేష ప్రాప్యతను మంజూరు చేస్తుంది మరియు Office 365, Bing మరియు వివిధ Azure AI సేవల వంటి Microsoft ఉత్పత్తులలో వాటి గట్టి ఏకీకరణను అనుమతిస్తుంది. ఈ సహజీవన సంబంధం Microsoftకు అంతర్గతంగా అభివృద్ధి చెందిన SLMs మరియు ఉత్పాదక AIలో అత్యంత గుర్తింపు పొందిన బ్రాండ్‌కు ప్రాప్యతను అందిస్తుంది.
ఇంకా, వ్యూహాత్మక సముపార్జనలు Microsoft యొక్క స్థానాన్ని బలపరుస్తాయి. సంభాషణ AI మరియు హెల్త్‌కేర్ డాక్యుమెంటేషన్ టెక్నాలజీలో అగ్రగామి అయిన Nuance Communications కొనుగోలు, నిలువు-నిర్దిష్ట AI అనువర్తనాలలో, ముఖ్యంగా హెల్త్‌కేర్ మరియు ఎంటర్‌ప్రైజ్ ఆటోమేషన్ దృశ్యాలలో దాని సామర్థ్యాలను గణనీయంగా బలోపేతం చేసింది, ఇక్కడ ప్రత్యేక భాషా అవగాహన అత్యంత ముఖ్యమైనది. ఈ లెక్కించబడిన కదలికలు - అంతర్గత అభివృద్ధి, వ్యూహాత్మక భాగస్వామ్యాలు, సముపార్జనలు మరియు దాని ఆధిపత్య క్లౌడ్ మరియు సాఫ్ట్‌వేర్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లతో లోతైన ఏకీకరణను కలపడం - Microsoftను దాని పర్యావరణ వ్యవస్థను విభిన్న పరిశ్రమలలో ఎంటర్‌ప్రైజ్ SLM స్వీకరణకు డిఫాల్ట్ ఎంపికగా మార్చాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్న బలీయమైన శక్తిగా నిలుపుతుంది.
IBM
ఎంటర్‌ప్రైజ్ కంప్యూటింగ్‌లో లోతుగా పాతుకుపోయిన సుదీర్ఘ చరిత్ర కలిగిన International Business Machines (IBM), వ్యాపార-కేంద్రీకృత అనువర్తనాలు, విశ్వాసం మరియు పాలనపై లక్షణ దృష్టితో SLM మార్కెట్‌ను సంప్రదిస్తోంది. బిగ్ బ్లూ దాని watsonx.ai ప్లాట్‌ఫారమ్‌లో SLMsను చురుకుగా అభివృద్ధి చేస్తోంది మరియు ఆప్టిమైజ్ చేస్తోంది, వాటిని సంస్థాగత అవసరాలకు ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన ఖర్చు-సమర్థవంతమైన, సమర్థవంతమైన మరియు డొమైన్-అవగాహన ఉన్న AI పరిష్కారాలుగా రూపొందిస్తోంది.
IBM యొక్క వ్యూహం వినియోగదారు-ముఖంగా లేదా సాధారణ-ప్రయోజన నమూనాలకు ప్రాధాన్యతనిచ్చే విధానాలతో ఉద్దేశపూర్వకంగా విరుద్ధంగా ఉంటుంది. బదులుగా, ఎంటర్‌ప్రైజ్ విస్తరణకు కీలకమైన లక్షణాలపై దృష్టి కేంద్రీకరించబడింది: విశ్వసనీయత, డేటా గవర్నెన్స్ మరియు AI నైతిక సూత్రాలకు కట్టుబడి ఉండటం. ఇది IBM యొక్క SLM సమర్పణలను, Granite మోడల్స్ వంటివి, సురక్షిత వాతావరణాలలో మరియు కఠినమైన నియంత్రణ సమ్మతికి లోబడి ఉన్న పరిశ్రమలలో విస్తరణకు ప్రత్యేకంగా అనుకూలంగా చేస్తుంది. అనేక పెద్ద సంస్థలకు, ముఖ్యంగా ఫైనాన్స్ మరియు హెల్త్‌కేర్‌లో, AI యొక్క బాధ్యతాయుతమైన వినియోగాన్ని ఆడిట్ చేయగల, నియంత్రించగల మరియు నిర్ధారించగల సామర్థ్యం చర్చించలేనిదని IBM అర్థం చేసుకుంది.
ఈ పాలన-కేంద్రీకృత SLMsను దాని హైబ్రిడ్ క్లౌడ్ సొల్యూషన్స్ మరియు కన్సల్టెన్సీ సేవల్లో చేర్చడం ద్వారా, భద్రత లేదా నైతిక ప్రమాణాలపై రాజీ పడకుండా ఆటోమేషన్‌ను మెరుగుపరచడానికి, డేటా-ఆధారిత నిర్ణయాలను మెరుగుపరచడానికి మరియు కార్యాచరణ సామర్థ్యాన్ని క్రమబద్ధీకరించడానికి వ్యాపారాలను శక్తివంతం చేయాలని IBM లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. వారి లోతైన ఎంటర్‌ప్రైజ్ సంబంధాలు మరియు విశ్వసనీయతకు ఖ్యాతి సంక్లిష్ట సంస్థాగత నిర్మాణాలలో డిజిటల్ పరివర్తన కోసం ఆచరణాత్మక, నమ్మదగిన సాధనాలుగా SLMsను ప్రోత్సహించడంలో కీలక ఆస్తులుగా పనిచేస్తాయి. అనేక వ్యాపారాలకు, AI విస్తరణ యొక్క ‘ఎలా’ - సురక్షితంగా మరియు బాధ్యతాయుతంగా - ‘ఏమి’ అంతే ముఖ్యమైనదని IBM పందెం వేస్తోంది.
బహుశా దాని Gemini వంటి పెద్ద-స్థాయి నమూనాలతో మరింత స్పష్టంగా సంబంధం కలిగి ఉన్నప్పటికీ, Google కూడా SLM రంగంలో ఒక ముఖ్యమైన ఆటగాడు, ప్రధానంగా దాని విస్తారమైన పర్యావరణ వ్యవస్థ మరియు పరిశోధన సామర్థ్యాలను ఉపయోగించుకుంటుంది. Gemma (ఉదా., Gemma 7B) వంటి నమూనాల ద్వారా, Google సాపేక్షంగా తేలికైన ఇంకా సామర్థ్యం గల ఓపెన్ మోడళ్లను అందిస్తుంది, డెవలపర్ స్వీకరణను ప్రోత్సహించడం మరియు దాని స్వంత పర్యావరణ వ్యవస్థలో, ముఖ్యంగా Google Cloud Platform (GCP)లో ఏకీకరణను లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
Google యొక్క వ్యూహం పర్యావరణ వ్యవస్థ నియంత్రణ మరియు విస్తృత సంఘాన్ని ప్రోత్సహించే అంశాలను మిళితం చేసినట్లు కనిపిస్తుంది. Gemma వంటి నమూనాలను విడుదల చేయడం ద్వారా, ఇది ప్రయోగాలను ప్రోత్సహిస్తుంది మరియు Google యొక్క అంతర్లీన మౌలిక సదుపాయాలను (సమర్థవంతమైన శిక్షణ మరియు అనుమితి కోసం TPUs వంటివి) ఉపయోగించుకునే అనువర్తనాలను రూపొందించడానికి డెవలపర్‌లను అనుమతిస్తుంది. ఈ విధానం GCP AI సేవల వినియోగాన్ని నడపడానికి సహాయపడుతుంది మరియు Googleను పునాది నమూనాలు మరియు వాటిని సమర్థవంతంగా అమలు చేయడానికి సాధనాలు రెండింటి ప్రొవైడర్‌గా నిలుపుతుంది. శోధన, మొబైల్ (Android) మరియు క్లౌడ్ మౌలిక సదుపాయాలలో వారి లోతైన నైపుణ్యం ప్రస్తుత ఉత్పత్తులను మెరుగుపరచడానికి లేదా కొత్త ఆన్-డివైస్ అనుభవాలను సృష్టించడానికి SLMsను ఏకీకృతం చేయడానికి అనేక మార్గాలను అందిస్తుంది. Google యొక్క భాగస్వామ్యం SLM మార్కెట్ తీవ్రంగా పోటీగా ఉండేలా చేస్తుంది, సామర్థ్యం మరియు ప్రాప్యత యొక్క సరిహద్దులను నెట్టివేస్తుంది.
AWS
క్లౌడ్ మౌలిక సదుపాయాలలో ఆధిపత్య ఆటగాడు అయిన Amazon Web Services (AWS), సహజంగా SLMsను దాని సమగ్ర AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ పోర్ట్‌ఫోలియోలోకి ఏకీకృతం చేస్తోంది. Amazon Bedrock వంటి సేవల ద్వారా, AWS వ్యాపారాలకు వివిధ ప్రొవైడర్ల నుండి ఫౌండేషన్ మోడల్స్ యొక్క క్యూరేటెడ్ ఎంపికకు ప్రాప్యతను అందిస్తుంది, ఇందులో SLMs కూడా ఉంటాయి (సంభావ్యంగా దాని స్వంతవి, కొన్ని సందర్భాలలో పేర్కొన్న సంభావిత Nova మోడల్స్ వంటివి, అయితే నిర్దిష్టతలు మారవచ్చు).
AWS యొక్క వ్యూహం ఎక్కువగా దాని శక్తివంతమైన క్లౌడ్ వాతావరణంలో ఎంపిక మరియు సౌలభ్యాన్ని అందించడంపై కేంద్రీకృతమై ఉంది. Bedrock ద్వారా SLMsను అందించడం ద్వారా, AWS దాని కస్టమర్‌లు సుపరిచితమైన AWS సాధనాలు మరియు మౌలిక సదుపాయాలను ఉపయోగించి ఈ నమూనాలను సులభంగా ప్రయోగించడానికి, అనుకూలీకరించడానికి మరియు అమలు చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్-కేంద్రీకృత విధానం SLMsను నిర్వహించబడే సేవలుగా అందుబాటులో ఉంచడంపై దృష్టి పెడుతుంది, అంతర్లీన హార్డ్‌వేర్ లేదా సంక్లిష్ట మోడల్ విస్తరణ పైప్‌లైన్‌లను నిర్వహించకుండా AIని ఉపయోగించాలనుకునే వ్యాపారాలకు కార్యాచరణ భారాన్ని తగ్గిస్తుంది. AWS సంస్థలు తమ AI అనువర్తనాలను నిర్మించగల మరియు అమలు చేయగల పునాది ప్లాట్‌ఫారమ్‌గా ఉండాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది, అవి పెద్ద లేదా చిన్న నమూనాలను ఎంచుకున్నా, దాని స్కేల్, భద్రత మరియు విస్తృతమైన సేవా సమర్పణలను ఉపయోగించుకుని AI యుగంలో దాని క్లౌడ్ నాయకత్వాన్ని కొనసాగించడానికి.
అంతరాయం కలిగించేవారు మరియు నిపుణులు: కొత్త మార్గాలను రూపొందించడం
స్థాపించబడిన టెక్నాలజీ టైటాన్స్‌కు మించి, కొత్తగా ప్రవేశించినవారు మరియు ప్రత్యేక సంస్థల యొక్క శక్తివంతమైన సమూహం చిన్న భాషా నమూనా మార్కెట్ యొక్క దిశ మరియు చైతన్యాన్ని గణనీయంగా ప్రభావితం చేస్తోంది. ఈ కంపెనీలు తరచుగా తాజా దృక్కోణాలను తీసుకువస్తాయి, ఓపెన్-సోర్స్ సూత్రాలు, నిర్దిష్ట పరిశ్రమ గూళ్లు లేదా ప్రత్యేకమైన సాంకేతిక విధానాలపై దృష్టి పెడతాయి.
OpenAI
OpenAI, ఉత్పాదక AI ఆసక్తిలో ఇటీవలి పెరుగుదలకు వాదించదగిన ఉత్ప్రేరకం, SLM స్థలంలో ఒక ఆధిపత్య ఉనికిని కలిగి ఉంది, దాని మార్గదర్శక పరిశోధన మరియు విజయవంతమైన విస్తరణ వ్యూహాలపై నిర్మించబడింది. దాని పెద్ద నమూనాలకు ప్రసిద్ధి చెందినప్పటికీ, OpenAI చురుకుగా చిన్న, మరింత సమర్థవంతమైన వేరియంట్‌లను అభివృద్ధి చేస్తోంది మరియు అమలు చేస్తోంది, ఊహించిన GPT-4o మినీ కుటుంబం, o1-మినీ కుటుంబం, మరియు o3-మినీ కుటుంబం వంటివి. ఇది విభిన్న వినియోగ సందర్భాలకు విభిన్న మోడల్ పరిమాణాలు మరియు పనితీరు లక్షణాలు అవసరమని వ్యూహాత్మక అవగాహనను ప్రతిబింబిస్తుంది.
సహజ భాషా ప్రాసెసింగ్‌లో ఒక మార్గదర్శకుడిగా, OpenAI యొక్క పోటీ అంచు దాని లోతైన పరిశోధన నైపుణ్యం మరియు పరిశోధనను వాణిజ్యపరంగా ఆచరణీయమైన ఉత్పత్తులుగా అనువదించగల దాని నిరూపితమైన సామర్థ్యం నుండి వచ్చింది. దాని దృష్టి ముడి సామర్థ్యానికి మించి సామర్థ్యం, భద్రత మరియు AI యొక్క నైతిక విస్తరణ వంటి కీలక అంశాలను కలిగి ఉంటుంది, ఇవి నమూనాలు మరింత విస్తృతంగా మారడంతో ముఖ్యంగా సంబంధితంగా ఉంటాయి. కంపెనీ యొక్క API-ఆధారిత డెలివరీ మోడల్ శక్తివంతమైన AIకి ప్రాప్యతను ప్రజాస్వామ్యీకరించడంలో కీలక పాత్ర పోషించింది, ప్రపంచవ్యాప్తంగా డెవలపర్‌లు మరియు వ్యాపారాలు దాని సాంకేతికతను ఏకీకృతం చేయడానికి అనుమతిస్తుంది. Microsoftతో వ్యూహాత్మక భాగస్వామ్యం గణనీయమైన మూలధనాన్ని మరియు అసమానమైన మార్కెట్ పరిధిని అందిస్తుంది, OpenAI యొక్క సాంకేతికతను విస్తారమైన ఎంటర్‌ప్రైజ్ పర్యావరణ వ్యవస్థలో పొందుపరుస్తుంది.
OpenAI అధునాతన మోడల్ కంప్రెషన్ టెక్నిక్స్ను చురుకుగా అన్వేషించడం మరియు గణన డిమాండ్లను తగ్గించేటప్పుడు పనితీరును మెరుగుపరచడానికి విభిన్న మోడల్ పరిమాణాల బలాన్ని మిళితం చేయగల హైబ్రిడ్ ఆర్కిటెక్చర్స్ను పరిశోధించడం ద్వారా ఎన్వలప్‌ను నెట్టడం కొనసాగిస్తుంది. నమూనాలను ఫైన్-ట్యూనింగ్ మరియు అనుకూలీకరించడం కోసం పద్ధతులను అభివృద్ధి చేయడంలో దాని నాయకత్వం సంస్థలు OpenAI యొక్క శక్తివంతమైన బేస్ మోడళ్లను నిర్దిష్ట పరిశ్రమ అవసరాలు మరియు యాజమాన్య డేటాసెట్‌ల కోసం స్వీకరించడానికి అనుమతిస్తుంది, ఆవిష్కర్తగా మరియు అనువర్తిత AI యొక్క కీలక ఎనేబులర్‌గా దాని మార్కెట్ స్థానాన్ని మరింత పటిష్టం చేస్తుంది.
Anthropic
Anthropic దాని అభివృద్ధి తత్వశాస్త్రం యొక్క ముందంజలో భద్రత, విశ్వసనీయత మరియు నైతిక పరిగణనలను ఉంచడం ద్వారా AI ల్యాండ్‌స్కేప్‌లో ఒక విభిన్న గుర్తింపును ఏర్పరుచుకుంది. ఈ దృష్టి దాని SLMsకు దాని విధానంలో స్పష్టంగా ప్రతిబింబిస్తుంది, Claude Haiku వంటి నమూనాల ద్వారా ఉదాహరణగా చెప్పవచ్చు. ఎంటర్‌ప్రైజ్ సందర్భాలలో సురక్షితమైన మరియు ఆధారపడదగిన పనితీరు కోసం స్పష్టంగా రూపొందించబడిన Haiku, హానికరం, పక్షపాతం లేదా అసత్య కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేసే నష్టాలను తగ్గించేటప్పుడు ఉపయోగకరమైన AI సామర్థ్యాలను అందించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.
విశ్వసనీయ AI ప్రొవైడర్‌గా తనను తాను నిలబెట్టుకోవడం ద్వారా, Anthropic సున్నితమైన డొమైన్‌లలో పనిచేసే సంస్థలకు లేదా బాధ్యతాయుతమైన AI స్వీకరణకు ప్రాధాన్యతనిచ్చే వారికి ప్రత్యేకంగా విజ్ఞప్తి చేస్తుంది. రాజ్యాంగ AI మరియు కఠినమైన భద్రతా పరీక్షలపై వారి ప్రాధాన్యత ముడి పనితీరుకు అన్నింటికంటే ప్రాధాన్యతనిచ్చే పోటీదారుల నుండి వారిని వేరు చేస్తుంది. కేవలం సామర్థ్యం కలిగి ఉండటమే కాకుండా దుర్వినియోగానికి వ్యతిరేకంగా గార్డ్‌రైల్స్‌తో రూపొందించబడిన SLMsను అందించడం ద్వారా, Anthropic కార్పొరేట్ విలువలు మరియు నియంత్రణ అంచనాలతో సమలేఖనం చేసే AI పరిష్కారాల కోసం పెరుగుతున్న డిమాండ్‌ను అందిస్తుంది, వారిని కీలక పోటీదారుగా చేస్తుంది, ముఖ్యంగా విశ్వసనీయ మరియు నైతికంగా ఆధారిత AI భాగస్వాములను కోరుకునే వ్యాపారాలకు.
Mistral AI
యూరోపియన్ టెక్ దృశ్యం నుండి వేగంగా ఉద్భవించిన Mistral AI, 2023లో స్థాపించబడిన ఒక ఫ్రెంచ్ కంపెనీ, SLM రంగంలో గణనీయమైన అలలను సృష్టించింది. దాని ప్రధాన వ్యూహం స్థానిక పరికరాలలో లేదా ఎడ్జ్ కంప్యూటింగ్ వాతావరణాలలో కూడా పనితీరు మరియు విస్తరణ కోసం స్పష్టంగా రూపొందించబడిన కాంపాక్ట్, అత్యంత సమర్థవంతమైన AI నమూనాలను సృష్టించడం చుట్టూ తిరుగుతుంది. Mistral 7B (ప్రారంభంలో విడుదల చేయబడింది, అసలు టెక్స్ట్ గందరగోళంగా 3B/8Bని ప్రస్తావించినప్పటికీ - బాగా తెలిసిన 7Bపై దృష్టి పెట్టడం సురక్షితం) వంటి నమూనాలు వాటి నిరాడంబరమైన పరిమాణానికి (7 బిలియన్ పారామితులు) సంబంధించి అద్భుతమైన పనితీరును అందించినందుకు విస్తృత దృష్టిని ఆకర్షించాయి, గణన వనరులు పరిమితంగా ఉన్న దృశ్యాలకు వాటిని అత్యంత అనుకూలంగా చేస్తాయి.
Mistral AIకి కీలకమైన భేదం ఓపెన్-సోర్స్ డెవలప్‌మెంట్ పట్ల దాని బలమైన నిబద్ధత. దాని అనేక నమూనాలు మరియు సాధనాలను అనుమతించే లైసెన్స్‌ల క్రింద విడుదల చేయడం ద్వారా, Mistral AI విస్తృత AI సంఘంలో సహకారం, పారదర్శకత మరియు వేగవంతమైన ఆవిష్కరణలను ప్రోత్సహిస్తుంది. ఈ విధానం కొన్ని పెద్ద ఆటగాళ్ల యాజమాన్య పర్యావరణ వ్యవస్థలతో విరుద్ధంగా ఉంటుంది మరియు డెవలపర్‌లు మరియు పరిశోధకుల మధ్య త్వరగా నమ్మకమైన అనుచరులను నిర్మించింది. దాని పునాది నమూనాలకు మించి, కంపెనీ మధ్యప్రాచ్యం మరియు దక్షిణాసియా భాషల కోసం రూపొందించబడిన Mistral Saba వంటి వేరియంట్‌లను ఉత్పత్తి చేయడం ద్వారా బహుముఖ ప్రజ్ఞను ప్రదర్శించింది మరియు Pixtral (చిత్ర అవగాహన లక్ష్యంగా) వంటి భావనలతో మల్టీమోడల్ సామర్థ్యాలను అన్వేషించింది, విభిన్న భాషా మరియు క్రియాత్మక అవసరాలను పరిష్కరించడానికి దాని ఆశయాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. Mistral AI యొక్క వేగవంతమైన ఆరోహణ AI మార్కెట్‌లో అధిక-పనితీరు, సమర్థవంతమైన మరియు తరచుగా ఓపెన్-సోర్స్ ప్రత్యామ్నాయాల కోసం గణనీయమైన ఆకలిని హైలైట్ చేస్తుంది.
Infosys
IT సేవలు మరియు కన్సల్టింగ్‌లో గ్లోబల్ స్టాల్వర్ట్ అయిన Infosys, పరిశ్రమ-నిర్దిష్ట పరిష్కారాలపై దృష్టి సారించి, SLM మార్కెట్‌లో ఒక సముచిత స్థానాన్ని ఏర్పరచుకోవడానికి దాని లోతైన పరిశ్రమ నైపుణ్యం మరియు క్లయింట్ సంబంధాలను ఉపయోగించుకుంటోంది. Infosys Topaz BankingSLM మరియు Infosys Topaz ITOpsSLM ప్రారంభం ఈ వ్యూహాన్ని ఉదాహరణగా చూపుతుంది. ఈ నమూనాలు బ్యాంకింగ్ మరియు IT కార్యకలాపాల రంగాలలో వరుసగా ప్రత్యేక సవాళ్లు మరియు వర్క్‌ఫ్లోలను పరిష్కరించడానికి ఉద్దేశ్యపూర్వకంగా నిర్మించబడ్డాయి.
Infosysకు కీలకమైన ఎనేబులర్ NVIDIAతో దాని వ్యూహాత్మక భాగస్వామ్యం, ఈ ప్రత్యేక SLMsకు పునాదిగా NVIDIA యొక్క AI స్టాక్‌ను ఉపయోగించడం. ఈ నమూనాలు Infosys యొక్క స్వంత విస్తృతంగా ఉపయోగించే Finacle బ్యాంకింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌తో సహా ప్రస్తుత ఎంటర్‌ప్రైజ్ సిస్టమ్‌లతో అతుకులు లేని ఏకీకరణ కోసం రూపొందించబడ్డాయి. NVIDIA టెక్నాలజీలపై దృష్టి సారించిన ఒక అంకితమైన సెంటర్ ఆఫ్ ఎక్సలెన్స్‌లో అభివృద్ధి చేయబడింది మరియు Sarvam AI వంటి భాగస్వాములతో సహకారం ద్వారా మరింత బలోపేతం చేయబడింది, ఈ SLMs సాధారణ-ప్రయోజనం మరియు రంగ-నిర్దిష్ట డేటా రెండింటిపై శిక్షణ నుండి ప్రయోజనం పొందుతాయి. ముఖ్యంగా, Infosys కేవలం నమూనాలను అందించడమే కాకుండా, ప్రీ-ట్రైనింగ్ మరియు ఫైన్-ట్యూనింగ్ సేవలను కూడా అందిస్తుంది, సంస్థలు తమ యాజమాన్య డేటా మరియు నిర్దిష్ట కార్యాచరణ అవసరాలకు అనుగుణంగా బెస్పోక్ AI నమూనాలను సృష్టించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, సంబంధిత పరిశ్రమ ప్రమాణాలతో భద్రత మరియు సమ్మతిని నిర్ధారిస్తుంది. ఈ సేవా-ఆధారిత విధానం Infosysను పెద్ద సంస్థల కోసం SLM టెక్నాలజీ యొక్క ఇంటిగ్రేటర్ మరియు కస్టమైజర్‌గా నిలుపుతుంది.
ఇతర ముఖ్యమైన ఆటగాళ్ళు
SLM ఫీల్డ్ కేవలం ఈ హైలైట్ చేయబడిన కంపెనీల కంటే విస్తృతమైనది. ఇతర ముఖ్యమైన కంట్రిబ్యూటర్లు ఆవిష్కరణలను నెట్టివేస్తున్నారు మరియు నిర్ది