Open Source Large Language Models（LLMs）は、大規模な言語モデルであり、そのソースコードが公開されていることが特徴です。オープンソースであることにより、データとトレーニングプロセスの共有が可能となり、研究や開発の進展に寄与しています。一方で、クローズドソースモデルも特定の利点を持ちますが、データの透明性や共有の面では制限があります。
LLMのカスタマイズには、ファインチューニングやRAG（Retrieval-Augmented Generation）などの方法があり、これらはモデルの適用範囲を広げるために重要です。オープンソースとクローズドソースモデルを比較する際、パフォーマンスの精度だけでなく、レイテンシ、スループット、コストなどの要素も考慮する必要があります。LLMの評価はこれら複数の要素を総合的に考慮することで行われるべきですが、その方法論にはまだ課題が存在します。
LLMの市場は拡大しており、GenAIプロジェクトなどの新しい取り組みが注目されています。Deciは、オープンソースモデルを活用し、高性能なサービスを提供している企業の一例です。特に、Infery-LLMは、他のモデルと比較して優れたパフォーマンスを示しています。Deciは今後も技術の進化に合わせて、新しいサービスの開発や既存サービスの改善に取り組む予定です。
ニュース解説
大規模な言語モデル（LLM）は、人工知能（AI）の分野で急速に発展しており、特にオープンソースのLLMは、その開発と進化において重要な役割を果たしています。オープンソースのLLMは、ソースコードが公開されているため、研究者や開発者が自由にアクセスし、改良やカスタマイズを行うことができます。これにより、AI技術の進歩が加速され、多様なアプリケーションの開発が可能になっています。
LLMのカスタマイズには、ファインチューニングやRAG（Retrieval-Augmented Generation）などの技術が用いられます。ファインチューニングは、特定のデータセットにモデルを最適化する手法であり、RAGは生成フェーズにおいて追加のデータを注入することで、モデルの応答を改善する手法です。これらの技術により、LLMはより幅広い用途に適応できるようになり、特定のニーズに合わせたカスタマイズが可能になります。
オープンソースモデルとクローズドソースモデルを比較する際には、パフォーマンスの精度だけでなく、レイテンシ、スループット、コストなどの要素も重要です。オープンソースモデルは、カスタマイズの自由度が高く、コスト効率も良い場合が多いですが、クローズドソースモデルは、特定のサービスプロバイダーに依存するため、プライバシーやセキュリティの懸念が生じることがあります。
LLMの市場は拡大しており、特にGenAIプロジェクトなどの新しい取り組みが注目されています。Deciのような企業は、オープンソースモデルを活用して高性能なAIサービスを提供しており、特にInfery-LLMを用いることで、他のモデルと比較して優れたパフォーマンスを実現しています。今後も技術の進化に合わせて、新しいサービスの開発や既存サービスの改善が期待されます。
このように、オープンソースのLLMは、AI技術の進化と普及において重要な役割を果たしています。カスタマイズの自由度が高く、コスト効率も良いため、多様なアプリケーションの開発に貢献しています。しかし、プライバシーやセキュリティの懸念もあるため、これらの問題を適切に管理することが重要です。
from Evaluating and Building Applications on Open Source Large Language Models.
