「なぜ自分自身のLLMモデルを所有することが重要であり、手の届く範囲内にあるのか」
なぜ自分のLLMモデルを所有することが重要であり、手の届く範囲内にあるのか
大規模言語モデル（Large Language Models、以下LLMs）は、質問に答える能力、エッセイを生成する能力、歌詞を作曲する能力など、さまざまな産業に革命をもたらしました。OpenAIのChatGPTやGoogleのBardなどのこの強力なツールは、金融サービス、小売業、サプライチェーン、医療などのセクターに大きな影響を与えています。しかし、その潜在能力にもかかわらず、多くの組織はまだLLMsの利点を十分に活用していません。その中でも、プロプライエタリモデルの構築は、広範な計算能力、膨大な量のデータ、熟知した知識を必要とする困難な課題です。一方、APIの壁に隠されたLLMsに完全に依存することは、データのプライバシーに関する懸念を引き起こします。
本稿では、MosaicMLのエンジニアリング副社長であるHagay Lupeskoが、自社のLLMを所有することが重要であり、ほとんどの組織にとって達成可能である理由を明らかにします。自社のLLMsを所有することで、企業はセキュリティ、柔軟性、精度の向上を体験することができ、データと知的財産を保護することができます。
Lupeskoは主な利点を強調し、プロセスについて洞察を共有しています。独自のLLMのトレーニングと展開、サードパーティモデルに依存することとは対照的に、LLMの開発と所有はほとんどの企業にとって高い山であるという一般的な信念に反する方法についても述べています。
しかし、自社のLLMを乗り越えられない難題ではないことを理解すれば、組織が期待できるいくつかの主な利点について見てみましょう。
カスタマイズ： 企業にとって、これは大きな利点であり、柔軟性とは異なります。企業が自社のLLMを制御できると、ビジネスニーズに合わせてモデルをカスタマイズし、微調整する自由があります。この場合、モデルを独自の固有データや業界固有の用語、内部知識でトレーニングすることができます。これにより、モデルはより関連性の高いドメイン固有の応答を生成し、業界固有のニーズに合致する可能性が高くなります。
セキュリティの向上： 自社のLLMを所有することで、中間業者が存在しないため、データの制御を回復することができます。外部のLLMsを使用する場合、機密情報が組織外で伝送および格納される可能性があります。これには潜在的なリスクが伴い、業界によってはリスク管理チームを悩ませるような高リスクのコンプライアンスの問題が発生する可能性があります。しかし、社内のLLMを使用することで、データのプライバシーを確保し、コンプライアンス要件をより良く管理し、特定の要件とニーズに合わせた堅牢なセキュリティ対策を実施することができます。
柔軟性： プロプライエタリLLMsは、組織の固有のニーズに合わせてモデルをカスタマイズし、微調整する柔軟性を提供します。想像してみてください、すべての企業が一般化されたモデルから完全に利益を得ることはできません。というのも、外部のLLMsにはしばしば事前に定義された制約があり、組織が特定のユースケースや市場条件に最適化することを妨げるからです。したがって、自社のLLMを所有することで、ビジネスが進化するにつれてモデルを適応・変更する自由があり、最小限のリソースを浪費しながら現在のニーズに対応することができます。
精度の向上： 一般的なLLMsは多様なデータをトレーニングしていますが、業界固有のタスクに対しては汎用性がある一方、精度が低い可能性があります。独自のLLMを構築することで、業界固有のデータでトレーニングすることができ、より正確な結果を得ることができます。独自のデータでモデルを微調整することで、モデルは業界の微妙なニュアンスや複雑さを理解し、生成される出力の精度を向上させることができます。
コスト効率： ハードウェアの場合と同様に、短期的には初期投資が必要です。しかし、企業が自社のLLMを所有すると、特に組織が大量の言語処理能力を必要とする場合、コスト効率が向上することができます。API呼び出しやライセンス料金を支払う代わりに、社内のLLMを活用することで、持続的な費用をかけずに能力を活用することができます。
オフラインアクセス： LLMを所有すると、インターネット接続が利用できない、信頼性がない、またはコンプライアンス要件によりネットワークから切り離されたシナリオでも使用することができます。これは、インフラの問題が発生しやすいリモート地域、ネットワークアクセスが制限されている状況、モデルのトレーニングに使用するデータがインターネットに接続されたネットワークから隔離される必要がある場合に特に役立ちます。オフラインアクセスにより、ビジネスは中断することなくLLMsを継続的に運用することができます。
結論
利点はたくさんあります。組織、企業、その他のエンティティが自社のLLMを所有することで、データを最大限に活用するための無数の可能性が開かれます。将来の近い将来には、企業が独自のユニークでカスタマイズされた大規模言語モデルを所有することが、彼らの運用にとって不可欠になり、実行可能になり、一般的になるでしょう。ますます多くの産業がAIの利用を拡大する中、LLMsの範囲は、各業界とそれらの業界内の各企業がそれぞれ固有の位置に特有のニーズを持つため、さらに拡大していくでしょう。
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編集者の注：モザイクエムエルのエンジニアリング副社長であるHagay Lupesko氏は、7月20日に開催されるGenerative AI Summitで講演します。この1日間のバーチャルサミットに参加して、ハイプを超えた世界がどのように変革されているのかをより深く探求しましょう。今すぐ無料で登録してください。
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