🧠 NVIDIA: будущее ИИ-агентов — не в LLM, а в SLM

Большие языковые модели (LLM) — мощные, но громоздкие.
Для агентных систем, где ИИ выполняет простые задачи снова и снова, это — перебор.

🔍 В новом исследовании NVIDIA делает смелое заявление:
маленькие языковые модели (SLM) — это:

✅ Достаточно умно
✅ Намного дешевле
✅ Идеально подходит для агентных систем

Почему SLM — лучше для ИИ-агентов:

⚡ Меньше задержка, меньше ресурсов
📱 Работают на устройствах (в том числе offline)
🔁 Легко и быстро обучаются под конкретную задачу
🧩 Отлично сочетаются в модульных системах: каждый агент — своя модель

Что предлагает NVIDIA:

1. Ставить на SLM для снижения стоимости и ускорения работы
2. Комбинировать модели: использовать LLM только там, где без них не обойтись
3. Проектировать гибкие системы, где каждый агент делает одну задачу, но хорошо
4. Дообучать SLM под узкие роли — это быстро и эффективно

💡 SLM — это не упрощение, а оптимизация.
Умные, быстрые и дешёвые агенты — вот куда движется AI-индустрия.

📄 Читай полное исследование: research.nvidia.com/labs/lpr/slm-agents

Машиннное обучение | Наука о данных Библиотека

🧠 NVIDIA: будущее ИИ-агентов — не в LLM, а в SLM

Большие языковые модели (LLM) — мощные, но громоздкие.
Для агентных систем, где ИИ выполняет простые задачи снова и снова, это — перебор.

🔍 В новом исследовании NVIDIA делает смелое заявление:
маленькие языковые модели (SLM) — это:

✅ Достаточно умно
✅ Намного дешевле
✅ Идеально подходит для агентных систем

Почему SLM — лучше для ИИ-агентов:

⚡ Меньше задержка, меньше ресурсов
📱 Работают на устройствах (в том числе offline)
🔁 Легко и быстро обучаются под конкретную задачу
🧩 Отлично сочетаются в модульных системах: каждый агент — своя модель

Что предлагает NVIDIA:

1. Ставить на SLM для снижения стоимости и ускорения работы
2. Комбинировать модели: использовать LLM только там, где без них не обойтись
3. Проектировать гибкие системы, где каждый агент делает одну задачу, но хорошо
4. Дообучать SLM под узкие роли — это быстро и эффективно

💡 SLM — это не упрощение, а оптимизация.
Умные, быстрые и дешёвые агенты — вот куда движется AI-индустрия.

📄 Читай полное исследование: research.nvidia.com/labs/lpr/slm-agents

hottg.com/machinelearning_books/1065

1.1K viewsJul 6 at 08:19