SLM: Solusi AI efisien untuk bisnis masa depan
Small Language Models (SLM) kini muncul sebagai solusi yang lebih efisien dan terjangkau bagi perusahaan.
Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), Large Language Models (LLM) dikenal karena kemampuannya yang luas, tetapi juga memiliki tantangan besar, seperti biaya pelatihan yang mencapai jutaan dolar dan waktu pengembangan yang lama. Sebagai alternatif, Small Language Models (SLM) kini muncul sebagai solusi yang lebih efisien dan terjangkau bagi perusahaan, terutama bagi mereka dengan keterbatasan sumber daya.
SLM dirancang untuk tugas-tugas spesifik dengan kebutuhan daya komputasi dan memori yang jauh lebih rendah dibandingkan LLM. Model ini dapat dilatih dengan dataset kecil, memungkinkan implementasi yang lebih cepat dan hemat biaya. Selain itu, SLM dapat dijalankan secara lokal tanpa bergantung pada penyimpanan cloud, menjadikannya pilihan ideal untuk bisnis yang mengutamakan privasi data dan efisiensi operasional.
Keunggulan lain dari SLM adalah fleksibilitasnya. Dengan sifat open-source, SLM dapat disesuaikan menggunakan dataset perusahaan tertentu untuk menyaring konten yang tidak relevan atau berpotensi bias. Hal ini membantu perusahaan mengatasi isu-isu penting seperti tata kelola data dan mitigasi risiko privasi. Dalam lima tahun ke depan, pasar SLM diperkirakan akan tumbuh stabil sebesar 15%.
Salah satu contoh penerapan SLM adalah Tiny Time Mixers (TTM), model yang mampu memprediksi tren masa depan di berbagai bidang seperti keuangan, ritel, hingga konsumsi energi. Dengan kolaborasi bersama LLM seperti Granite 3.2, SLM dapat memberikan respons cepat dan akurat melalui teknik reasoning yang mendalam.
Pendekatan hybrid—menggabungkan kekuatan LLM dan efisiensi SLM—juga semakin diminati. Model besar digunakan untuk menyelesaikan masalah kompleks, sementara model kecil mereplikasi solusi tersebut secara cepat dan hemat biaya. Dengan potensi besar ini, SLM diproyeksikan menjadi pilar penting dalam evolusi agen AI di masa depan, menghadirkan efisiensi tinggi tanpa mengorbankan performa.
"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," kata Roy Kosasih, Presiden Direktur, IBM Indonesia.
