YZi Labsは、小規模な大規模言語モデルは、グローバルのフロンティアモデルによって見落とされがちな、小さな地域にサービスを提供するのに役立つと述べた。YZi LabsはXに投稿した。

その投稿では、多くの国が自国のAIインフラを望んでいる一方で、それを構築するために必要な計算資源、才能、データが不足しているとし、またグローバルなフロンティアモデルは必ずしも地域の言語や文脈を優先するとは限らないと述べられていた。

マレーシアのサラワクで行われた研究を引用した。そこではJiahaoのチームが、地域の方言に対する分散推論に注目し、言語のユースケースで本来見落とされがちな領域に対応するために、より小さく現地に適応したモデルを用いた。

この記事によると、賈浩はAIの未来を、モデルをより強力にするだけでなく、より多くの人々にとって関連性のあるものにすることだと見ている。