AI агент гэдэг нь тодорхой зорилготой, орчиндоо нөлөөлж, шийдвэр гаргаж чаддаг компьютерийн програм юм. Энэ нь хүний ​​оролцоогүйгээр бие даан ажиллах чадвартайгаас гадна ​​амьдралыг хөнгөвчлөх, ажлыг автоматжуулах зорилготой хүчирхэг хэрэгсэл болон хөгжиж байна.  Small language model гэж юу вэ, бизнесүүд энэ хиймэл оюун ухааны хэрэгслийг хэрхэн ашиглах вэ? Аж үйлдвэрийн дөрөв дэх хувьсгалын төв болсон энэхүү хэрэгсэл нь компаниуд хиймэл оюун ухааныг нэвтрүүлэх үр ашигтай, хэмнэлттэй арга гэж үзэж байна. Тиймээс жижиг хэл дээрх загварууд буюу SLM нь ихээхэн анхаарал татаж байна. Тухайлбал, Майкрософт Phi-4-ийг гаргалаа. Энэ нь математикийн үндэслэл, мөн байгалийн хэлээр боловсруулалт хийдэг том загваруудаас илүү бүтээмжийг бий болгож байна.  SLM нь хиймэл оюун ухаан дахь хэлний олон янз байдлын зөрүүг арилгахад тусалж чадна гэж Метагийн дэд ерөнхийлөгч бөгөөд хиймэл оюун ухааны ахлах эрдэмтэн Янн Лекун Дэлхийн эдийн засгийн форумын үеэр онцоллоо. Харин хэлний том загварууд (LLMs) гарчиглалд давамгайлж байгаа ч компаниуд ХЗХ-ийн стратегийн үнэ цэнийг AI-г хэрэгжүүлэхэд чиглэсэн, үр ашигтай, зардал багатай арга гэдэгт санал нэгдээд байгаа юм.  Дэлхийн эдийн засгийн форум хиймэл оюун ухааныг хэрхэн хамгаалах вэ? Төрөлх хиймэл оюун ухааныг тойрсон тодорхойгүй байдал болон хүн бүрт хариуцлагатай, үр өгөөжтэй үр дүнд хүрэхийн тулд хиймэл оюун ухааны хүчирхэг засаглалын тогтолцоо шаардлагатай байгаатай холбогдуулан форумын Аж үйлдвэрийн 4-р хувьсгалын төв (C4IR) хиймэл оюун ухааны засаглалын холбоог эхлүүллээ. Альянс нь ил тод, хүртээмжтэй хиймэл оюун ухааны системийг дэлхийн хэмжээнд хариуцлагатай загварчлах, гаргахыг дэмжих зорилгоор салбарын удирдагчид, засгийн газар, эрдэм шинжилгээний байгууллагууд, иргэний нийгмийн байгууллагуудыг нэгтгэдэг.  Үүнд Эрчим хүч, материалын төв, Дэвшилтэт үйлдвэрлэл, ханган нийлүүлэлтийн сүлжээ төв, Кибер аюулгүй байдлын төв, Байгаль, цаг уурын төв, Дэлхийн аж үйлдвэрийн багтай хамтран ажиллаж буй аж үйлдвэрийн хиймэл оюун ухааныг өөрчлөх санаачилга ч бий.  Дэлхийн эдийн засгийн форумын хиймэл оюун ухааны засаглалын холбооноос AI-ийн эрин үеийн өөрчлөлтийг салбар бүрээр нь судалж, ялгаатай арга барил, хөрөнгө оруулалтын түвшин, тулгарч буй сорилтуудыг онцлон харуулсан тэргүүлэх цуврал цагаан номыг нийтэллээ. Small language model (SLMs) гэж юу вэ? OpenAI-ийн ChatGPT-ийг дэмждэг GPT-4 зэрэг LLM-ийн нэгэн адил SLM нь байгалийн хэлийг ойлгож, үүсгэх чадвартай бөгөөд LLM-д байдаг хиймэл мэдрэлийн сүлжээнүүдийн хялбаршуулсан хувилбаруудыг ашиглан бүтээгдсэн. Гэхдээ SLM нь тодорхой ажлуудыг даван туулахад зориулагдсан байдаг. Тэд төвлөрсөн өгөгдлийн багц дээр бэлтгэгдсэн бөгөөд энэ нь хэрэглэгчийн санал хүсэлтийг шинжлэх, бүтээгдэхүүний тайлбар үүсгэх, тэр ч байтугай салбарын тусгай хэллэгийг боловсруулах зэрэг ажлыг маш үр дүнтэй болгодог. Бүх хэлний загварууд нь өгөгдөлөөс суралцах, таамаглал гаргах боломжийг олгодог тохируулж болох параметрүүдийг ашигладаг. SLM нь LLM-тэй харьцуулахад хамаагүй бага параметрүүдийг агуулдаг бөгөөд энэ нь хурд, үр ашгийг нэмэгдүүлдэг. SLM нь бизнесүүдэд ямар ашиг тустай вэ? Майкрософт-оос мэдээлснээр SLM нь дараах давуу талыг санал болгож байна.  • Илүү хурдан сургалт ба хариу өгөх хугацаа: Цөөн параметртэй бол SLM-ийг илүү хурдан сургаж, бодит цагийн хэрэглээний программуудад илүү хурдан хариу өгөх боломжтой. • Эрчим хүчний хэрэглээ багассан: SLM-ийн жижиг бүтэц нь эрчим хүчний хэрэглээг багасгаж, байгаль орчинд ээлтэй болгодог. • Зардлын хэмнэлттэй байдал: Тооцооллын шаардлага бага, эрчим хүчний зарцуулалт нь ашиглалтын зардлыг бууруулдаг. • Домэйн тусгай даалгаврын гүйцэтгэлийг сайжруулсан: SLM-ийг тодорхой програмуудад тохируулан тохируулах боломжтой бөгөөд энэ нь нарийн домайнуудад илүү нарийвчлалтай байх боломжтой. • Ирмэгийн төхөөрөмжийн нийцтэй байдал: Тэдний авсаархан хэмжээ нь захын төхөөрөмжүүд дээр байрлуулах боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь дотоод боловсруулалтыг идэвхжүүлж, хоцролтыг багасгадаг. Жижиг хэлний загварт ямар хязгаарлалт байдаг вэ? Microsoft-ын тэмдэглэснээр SLM нь хязгаарлалтгүйгээр ирдэггүй, үүнд: • Нарийн төвөгтэй хэлний чадавхи хязгаарлагдмал: SLM нь хэлний нарийн ойлголт, контекстийн нарийн мэдрэмжтэй тэмцэж болзошгүй. • Нарийн төвөгтэй ажлуудын нарийвчлалыг бууруулсан: Олон талт үндэслэл эсвэл нарийн төвөгтэй өгөгдлийн загваруудын хувьд SLM нь том загваруудын нарийвчлалтай тохирохгүй байж магадгүй юм. • Хязгаарлагдмал гүйцэтгэл: Үр дүнтэй боловч SLM нь өндөр шаардлага шаардсан даалгавруудад шаардагдах бат бөх гүйцэтгэлийг хангаж чадахгүй байж болно. • Нарийн хамрах хүрээ: SLM-ийг ихэвчлэн жижиг, тусгайлсан өгөгдлийн багц дээр сургаж, том загвартай харьцуулахад уян хатан байдал, ерөнхий мэдлэгийг хязгаарладаг. Эдгээр хязгаарлалтыг үл харгалзан SLM нь янз бүрийн салбарт, ялангуяа захын тооцоолол болон бодит цагийн боловсруулалтын хувилбаруудад улам бүр нэмэгдэж байгаа хэрэглээг олж байна. SLM-ууд бий болсон нь аж ахуйн нэгжийн хиймэл оюун ухааны стратегид чухал парадигмын өөрчлөлтийг харуулж байна. Байгууллагууд туршилтын арга барилаас илүү зорилтот, илүү зардал багатай стратеги, зорилгод суурилсан хэрэгжилт рүү шилжиж байна.

Цахим хөгжил, инновац, харилцаа холбооны яам Японы Олон улсын хамтын ажиллагааны байгууллага (ЖАЙКА)-тай хамтран кибер аюулгүй байдлын хүний нөөцийг чадавхжуулах техникийн хамтын ажиллагааны төслийг хэрэгжүүлж буй. Энэ хүрээнд Английн Оксфордын их сургуулийн Кибер аюулгүй байдлын чадавхын төвтэй хамтран “Монгол Улсын кибер аюулгүй байдлын өнөөгийн түвшнийг үнэлэх” судалгааны ажлыг 2024 оны 10 дугаар сард эхлүүлж, ийнхүү өнөөдөр үр дүнгээ танилцууллаа.   Судалгааны тайланд:  Мөн Монгол Улсын кибер аюулгүй байдлын бодлого, стратегийн хувьд бусад үзүүлэлтээс илүү үнэлэгдсэн бол стандарт ба технологийн чиглэлээр хамгийн бага үзүүлэлттэй байгаа бөгөөд хөрөнгө оруулалт шаардагдаж байгааг илтгэж байна.  Харин кибер гэмт хэрэгтэй тэмцэх хамтын ажиллагаа, хууль эрх зүйн хувьд тогтворжсон сайн гэж тус тус үнэлэгдлээ. Цаашид  Тус судалгааг хийхдээ  Их Британийн Засгийн газар, олон улсын байгууллага, эрдэм шинжилгээний байгууллага, олон нийт, хувийн хэвшлийн болон иргэний нийгмийн байгууллагаас бүрдсэн 200 гаруй мэргэжилтнүүдийн хамтран боловсруулсан “Кибер аюулгүй байдлын чадавхыг үнэлэх загварчлал”-ыг ашигласан аж.  Кибер аюулгүй байдлын экосистемийг дараах таван чиглэлээр үнэлсэн байна. Үүнд:  а) кибер аюулгүй байдлын бодлого ба стратеги,  б) кибер аюулгүй байдлын соёл ба нийгэм, в) кибер аюулгүй байдлын мэдлэг ур чадварыг хөгжүүлэх,  г) хууль эрх зүйн орчин,  д) стандарт ба технологи  Мөн хэмжигдэхүүн тус бүрээр кибер аюулгүй байдлын чадавхыг а) Эхэлж буй, б) Хөгжиж буй, в) Тогтворжсон,  г) Стратегийн, д) Динамик гэсэн 5 түвшингээр тодорхойлжээ.  Монгол Улсын кибер аюулгүй байдлын өнөөгийн түвшинг тодорхойлоход төрийн болон хувийн хэвшлийн байгууллага, их дээд сургуулиуд, эрдэм шинжилгээ, судалгааны байгууллагууд, Кибер халдлага, зөрчилтэй тэмцэх чиг үүрэг бүхий байгууллагын кибер аюулгүй байдлын асуудал хариуцсан 110 гаруй мэргэжилтнүүд хамрагдсан байна.  Манай Улс нь 2024 онд Дэлхийн цахилгаан холбооны байгууллагаас гаргадаг Кибер аюулгүй байдлын индексээр 56 оноо авч, 193 орноос 103-т буюу бэхжиж буй дунд түвшинд үнэлэгдсэн.  Цахим хөгжил, инновац, харилцаа холбооны яам 2025 онд Монгол Улсын кибер аюулгүй байдлын индексийг “Дэвшиж буй” түвшинд хүргэх зорилт тавин ажиллаж байна. Энэ хүү зорилтыг хангахад Оксфордын их сургуулийн эрдэмтдийн хийсэн судалгаа чухал хувь нэмэр оруулах юм.