2025年9月6日付けで、「Harvard Business Review」に、小規模言語モデル（SLM）の特徴と利点に関する記事「The Case for Using Small Language Models」が掲載されています。著者は、ドイツ国立科学技術図書館（TIB）のAjay Kumar氏等です。
膨大な量のテキストデータに基づいて学習された、高度な自然言語処理能力を備えた人工知能（AI）モデルとして大規模言語モデル（LLM）が注目を集めていますが、この記事では、LLMと比較した、小規模言語モデル（SLM）の特徴や利点を紹介しています。
記事では、SLMは、コンパクトであるため、クラウド接続等に依存せず、エッジデバイスなどのローカルなインフラへの導入が容易である、独自のデータやドメイン固有のデータを用いた微調整が可能であるなどの特徴があるとし、次のような利点を挙げています。
・迅速な導入が可能
・高速である（自動運転、ウェアラブルデバイス等のリアルタイムなサービスなどに適している）
・エネルギー効率や費用対効果が高い
・安全で迅速なプロトタイピングを実施でき、スケーラブルなソリューションを実現可能
・ハルシネーションや的外れな回答が発生する可能性が低く、精度や信頼性が高い
・外部依存を回避でき、プライバシーや機密性の保全が可能
Kumar, A. et al. The Case for Using Small Language Models. Royal Society Open Science. Harvard Business Review. 2025.
https://hbr.org/2025/09/the-case-for-using-small-language-models?ab=HP-hero-latest-2
