大型語言模型（Large Language Models, LLMs）憑藉著龐大的參數規模和訓練資料，有著卓越的語言理解與生成能力。然而，並非所有場景都需要這樣的「 大型 」語言模型。隨著 AI 模型走入更多實際應用場域，包括手機、邊緣裝置，成本、延遲與隱私等問題也逐漸浮上檯面。在這樣的背景下，SLM（Small Language Model，小型語言模型）受到關注。這類模型雖然規模較小，但在效能與成本控制上展現出驚人的潛力，甚至在某些任務中足以與大型模型一較高下。

LLM 的優勢

1. 通用性
   能涵蓋多種語言、領域、任務，可以再訓練就應用於不同的場景。
2. 創造力
   在寫作、創意生成等方面表現較佳。
3. 資料覆蓋廣泛且豐富
   對於常識查詢、跨領域問題能較好地回答。

LLM 的挑戰

• 成本高昂
• 運算資源需求龐大
• 解釋性較差
• 隱私與安全風險較高

SLM 的優勢

1. 低資源消耗
   易於訓練、部署與維運。
2. 快速推理
   更適合即時應用、邊緣計算。
3. 可部署於邊緣系統
   提高資料隱私與安全性控制。

SLM 的挑戰

• 通用性較弱
• 表現上可能落後

應用場景與選擇建議