「自分自身のLLMモデルを所有することが重要であり、そして手の届く範囲内である理由」
所有することが重要であり、手の届く範囲内である理由
大規模言語モデル（LLM）は、質問に答えたり、エッセイを生成したり、歌詞を作曲するなど、さまざまな産業を革新しています。OpenAIのChatGPTやGoogleのBardなどの強力なツールは、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LLMの利点を十分に活用できていません。その主な障壁の一つは、高度な計算能力、膨大な量のデータ、深い知識を必要とする専有モデルの構築という困難な課題です。一方、APIの壁の後ろにあるLLMにのみ頼ることは、データのプライバシーに関する懸念を引き起こします。
このODSC East 2023の基調講演では、MosaicMLのエンジニアリングVPであるHagay Lupeskoが、専有の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実現可能である理由を明らかにします。独自のLLMを所有することで、企業はセキュリティ、柔軟性、精度の向上を経験することができます。また、データと知的財産を保護することもできます。
Lupeskoは、主な利点を強調し、そのプロセスに関する洞察を共有します。自分自身のLLMをトレーニングし展開する方法、サードパーティモデルに依存することよりも多くの利点を提供する方法、一般的な認識とは異なり、LLMの開発と所有はほとんどの企業にとって高すぎる壁であることを説明します。
しかし、自分自身のLLMが打ち破れないチャレンジではないことを理解した組織が期待できるいくつかの主な利点を見てみましょう。
カスタマイズ: 企業にとってこれは大きな利点であり、柔軟性と似ているが同じではないです。企業が自分自身の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、業界固有の専門用語、または内部知識でトレーニングできます。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、その業界固有のニーズに合う可能性が高くなります。
セキュリティの向上: LLMを所有することで、中間業者がいないため、データの制御を取り戻すことができます。問題は、外部のLLMを使用する場合、機密情報が組織外に送信され、保存される可能性があることです。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が汗をかく可能性がある高リスクのコンプライアンス問題が生じる可能性があります。しかし、社内のLLMを持つことで、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装できます。
柔軟性: 専有のLLMは、組織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、一般化されたモデルからはすべての企業が十分に利益を得ることはできません。なぜなら、外部のLLMにはしばしば事前に定義された制限があり、組織が特定のユースケースや市場状況に最適化することを阻むからです。そのため、自分自身のLLMを所有することで、ビジネスの進化に合わせてモデルを適応・修正する自由があり、最小限のリソースを無駄にすることなく現在のニーズに対応できます。
精度の向上: 一般的なLLMは、多様なデータでトレーニングされているため、汎用性がありますが、特定の業界のタスクに対しては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、ドメイン固有のデータでトレーニングし、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、業界の微妙なニュアンスや複雑さを理解できるようになり、生成される出力の精度が向上します。
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、企業が自分自身の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を支払う代わりに、社内のLLMを利用することで、継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を所有している場合、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って分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、またはモデルをトレーニングするため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分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LLMを運用できます。
結論
多くの利点があります。組織、企業、その他のエンティティが自分自身の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。近い将来、独自かつ特注の大規模言語モデルを所有することは、企業の運営にとって重要で、実行可能であり、一般的になるでしょう。AIの利用を拡大する産業がますます増えるにつれ、LLMの範囲も拡大し、各業界およびこれらの業界内の各企業は、それぞれ固有のポジションに固有の特定のニーズがあることになります。
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編集者注：モザイクエムエルのエンジニアリングVPであるHagay Lupesko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、ハイプを超えた先にあるものについて深く掘り下げましょう。今すぐ無料で登録してください。
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