大規模言語モデル（LLMs）の台頭により、小規模な研究者が意義のある研究を続けるためにはいくつかの戦略があります。まず第一に、データが豊富な領域では、スケールを直接取り組むことが重要です。スケールを活用する汎用的な手法は、情報のある事前知識を活用する手法よりも優れた結果をもたらすことが多いため、データと計算スケールがシステムの性能において主要な要因であることを認識することが重要です。また、データがボトルネックとなる問題に取り組むことも有益です。データが限られている状況において革新的なデータ駆動型手法を開発することで、研究の可能性を広げることができます。さらに、大規模な研究所や企業との協力や、非商用のリソースを活用することで、自身の言語モデルの研究を進めることが重要です。研究者は、スケールが支配的な要素である領域においても、意義のある研究を続けるためにこれらの戦略を組み合わせて活用することが重要です。