Babak Baru AI, SLM Diprediksi Tumbuh 15 Persen dalam 5 Tahun
Uzone.id – Pasar SLM (Small Language Models) diperkirakan akan tumbuh secara stabil sebesar 15 persen dalam lima tahun ke depan — menurut Grand View Research.
SLM biasa digunakan sebagai alternatif bagi banyak perusahaan lunak dan start-up yang ingin mempercepat pengembangan solusi AI mereka.
Biasanya, mereka tidak menggunakan LLM (Large Language Models) sebab model tersebut membutuhkan data dalam jumlah yang besar, proses pelatihan yang memakan waktu dan masih membutuhkan penyempunaan oleh manusia, serta konsumsi biaya yang besar.
SLM menjadi alternatif sebab model ini membutuhkan daya komputasi dan memori yang lebih rendah. Dataset yang digunakan pun berukuran kecil sehingga lebih cepat untuk dilatih dan diimplementasikan. Penggunaan SLM juga memungkinkan untuk dijalankan secara lokal (on-premise) tanpa bergantung pada penyimpanan cloud.
Hasilnya? SLM sudah mampu menyaingi, dan bahkan, dapat melampaui model lain dengan ukuran serupa. Di masa mendatang, SLM akan memainkan peran penting dalam evolusi agen AI dengan tingkat otonomi yang lebih tinggi, penalaran yang lebih canggih, dan kemampuan pemecahan masalah yang semakin kompleks.
"Inilah sebabnya mengapa banyak perusahaan yang semakin melirik SLM. Dengan memanfaatkan sistem AI atau menjalankan AI generatif berdasarkan model bahasa yang lebih kecil atau model yang sesuai dengan kebutuhan, biaya operasional AI dapat dikurangi secara signifikan. Hal ini tidak hanya meningkatkan efisiensi, tetapi juga meningkatkan akurasi, mempercepat proses, dan pada akhirnya meningkatkan keuntungan," ujar Roy Kosasih, Presiden Direktur, IBM Indonesia.
Jika bersifat open-source, SLM akan menjadi semakin ideal. Dengan pelatihan menggunakan dataset perusahaan yang dipilih secara selektif, SLM dapat menyaring konten yang tidak perlu untuk membantu mengatasi isu krusial seperti tata kelola, risiko, privasi, dan mitigasi terhadap bias yang semakin krusial.
SLM sangat cocok untuk bisnis apa pun yang ingin mengadopsi AI, terutama bagi mereka yang memiliki keterbatasan dalam sumber daya, anggaran, atau waktu. Jika diibaratkan, SLM adalah sebuah mobil balap, dan LLM adalah truk tronton. Keduanya dapat mengantar perusahaan pada satu tujuan, namun memiliki fungsi yang berbeda.
Dengan demikian, model yang dapat menghadirkan performa tinggi dibandingkan dengan ukurannya, sekaligus memaksimalkan keamanan-kinerja-efisiensi biaya, serta dapat dengan lebih mudah diintegrasikan ke dalam berbagai lingkungan bisnis dan alur kerja seperti SLM tentu lebih digemari.
Namun, untuk saat ini, banyak perusahaan yang memilih pendekatan hybrid, yakni menggabungkan LLM dan SLM dengan tujuan menggunakan model yang lebih besar untuk menyelesaikan masalah bisnis yang kompleks.
Setelah solusi ditemukan, perusahaan-perusahaan tersebut akan beralih ke model yang lebih kecil untuk mereplikasi temuan mereka secara cepat dan efisien dalam segi biaya.