SLMs vs LLMs: Building Faster, Cheaper, and More Private AI Systems
Impossibile aggiungere al carrello
Puoi avere soltanto 50 titoli nel carrello per il checkout.
Riprova più tardi
Riprova più tardi
Rimozione dalla Lista desideri non riuscita.
Riprova più tardi
Non è stato possibile aggiungere il titolo alla Libreria
Per favore riprova
Non è stato possibile seguire il Podcast
Per favore riprova
Esecuzione del comando Non seguire più non riuscita
-
Letto da:
-
Di:
A proposito di questo titolo
Do you really need a trillion-parameter model to solve enterprise problems?
In this episode, we unpack why Small Language Models (SLMs) are gaining momentum across enterprise AI. We explore how techniques like knowledge distillation and quantization allow smaller models to deliver competitive performance - while significantly reducing cost, latency, and energy consumption.
We also discuss why SLMs are a natural fit for agentic AI, enabling multi-step reasoning, on-device and on-prem deployments, and stronger data privacy in regulated environments. The takeaway: the future of AI isn’t just about bigger models, but smarter architectures built for real-world production.
Ancora nessuna recensione