「独自のLLMモデルを所有することの重要性と到達可能性」

Importance and Feasibility of Having a Unique LLM Model

大規模言語モデル（LLMs）は、質問に答える能力、エッセイを生成する能力、さらには歌詞を作曲する能力など、さまざまな産業を革新してきました。OpenAIのChatGPTやGoogleのBardなど、これらの強力なツールは、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。その主な障壁の1つは、計算能力、膨大なデータ、深い知識を必要とする独自のモデルの構築という困難な課題です。一方、APIの壁の後ろにアクセス可能な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。

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氏が、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、正確性の向上を体験できるだけでなく、データと知的財産を保護することもできます。

Lupesko氏は、主な利点を強調し、プロセスについての洞察を共有します。独自のLLMのトレーニングと展開から、サードパーティのモデルに頼ることよりも多くの利点を提供する方法、一般的な考えとは異なり、LLMの開発と所有はほとんどの企業にとって高すぎる山であることまで、詳しく解説します。

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しかし、自社のLLMを所有することが困難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、柔軟性と似ていますが、同じではありません。企業が自社のLLMを制御できると、モデルをカスタマイズして微調整し、ビジネスニーズに合わせて特別に対応させる自由があります。この場合、モデルを独自のプロプライエタリデータ、業界固有の専門用語、または内部の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わせ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、データの制御を取り戻すことができます。外部のLLMsを使用すると、機密情報が組織の外部に送信され、保存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の頭を悩ませる高リスクなコンプライアンスの問題が生じる場合があります。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施することができます。

柔軟性：独自の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て微調整する柔軟性を提供します。一般化されたモデルではすべての企業が完全に利益を得ることはできません。外部のLLMs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条件に最適化することを妨げます。そのため、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・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合わせることができます。

精度の向上：一般的なLLMsは、多様なデータに基づいてトレーニングされているため、汎用性がありますが、業界固有のタスクに対しては正確性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することができ、より正確な結果を得ることができます。自社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することができ、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、短期間で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の支払いではなく、社内のLLMを活用することで、継続的な費用をかけずに能力を利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、インフラの問題が起こり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をインターネットに接続されたネットワークから分離する必要がある場合に特に有用です。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を運用することができます。

結論

多くの利点があり、組織、企業、および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を開くことができます。近い将来、独自の独自の大規模言語モデルを所有することは、オペレーションにとって重要であり、実行可能であり、一般的になるでしょう。 AIの使用を拡大している業界がますます増えるにつれて、各業界やこれらの業界内の各企業は、それぞれのポジションに固有の非常に具体的なニーズを持つことになるため、LLMsのスペクトルも拡大し続けます。

今、もしLLM所有権に関してあなたのビジネスや組織がその一歩を踏み出す準備が整っているなら、ODSC West 2023を見逃すわけにはいきません。有名な専門家によるトーク、ワークショップ、基調講演、そして大規模言語モデル革命を推進するリーダーたちとのネットワーキングの機会をお楽しみください。

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編集者のコメント: MosaicML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日のバーチャルサミットに参加し、ハイプを超えてさらに深く、生成的AIが私たちの世界を変えている方法について探求しましょう。今すぐ無料で登録してください。

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