目次
ＡＩモデルを作成する必要性
一からモデル作成する必要性について
現在では、ChatGPTやGeminiといった高性能な大規模言語モデル（LLM）が存在しますが、それでも特定のケースではPyTorchなどを用いて一からモデルを構築する必要があります。以下にその具体的なシーンを挙げます。
1. 高度にカスタマイズされたタスクや特殊なドメインに対応する場合
既存のLLMは汎用的に使用できますが、特定の業界や専門的なデータには十分対応できないことがあります。例えば、医学や金融のような分野では、特有のデータと精度が要求されるため、PyTorchを使って独自のカスタムモデルを作成する必要が生じます。
2. リソースやインフラに制約がある場合
LLMは高性能ですがリソース消費が大きいため、モバイルや組み込み機器などのリソースが限られた環境では、軽量なカスタムモデルを作成する方が現実的です。PyTorchを用いてリソース効率の高いモデルを構築するケースがあります。
3. プライバシーやセキュリティが重視される場合
金融機関や医療機関では、外部のLLMサービスにデータを送信できないため、ローカル環境で独自にモデルをトレーニング・運用する必要があります。このような場合、データプライバシーやセキュリティの観点から、PyTorchを使ってモデルを一から作成する選択肢が検討されます。
4. 特定の性能やリアルタイム性が求められる場合
一部のタスクでは、既存のLLMでは達成できない特定の性能やリアルタイム性が要求されます。こうした場合、特定の用途に最適化されたモデルを一から設計・構築する必要があります。
5. 研究や技術革新のため
研究開発の現場では、新しいモデルアーキテクチャの検証やアルゴリズムの改良が求められます。このような技術革新のために、研究者はPyTorchを使って実験的なモデルをゼロから構築することが多くあります。
6. 独自のデータセットで学習が必要な場合
既存のLLMは一般的なデータでトレーニングされていますが、特定の組織やプロジェクトの独自データには最適化されていません。独自データでモデルをトレーニングし、ビジネス課題に応じた最適化を行うために一からモデルを構築するケースが存在します。
まとめ
生成AIを学習する際に最初に学ぶ言葉として、強いAIと弱いAIというものがある。これは、汎用的AI（強いAI）と専門分野特化型AI（弱いAI）に分類される。そして現在、強いAIはまだ存在しないとされる。AIが黎明期または発展途上の段階にあるため、このような説明になるのだと考えられる。
強いAIの例としては「映画アイアンマンのジャービス」が挙げられる。これは、日常生活のサポートから高度な意思決定までを一貫して行えるAIとして描かれており、汎用AIの理想形とされる。しかし、現状のAI技術では、音声を通じて会話ができる大規模LLM（大規模言語モデル）であっても、まだ強いAIには該当しない。このことから、全ての分野をカバーする強いAIを実現するには、専門分野特化型AIを連携させる仕組み、例えばモジュール型設計やエコシステムの構築が必要になると考えられる。
また、LLMではなくSLM（Small Language Model）を作成する必要性については、デバイスのスペックや容量、セキュリティの問題が挙げられる。SLMはスタンドアロンで動作可能であり、エッジデバイスにおけるリアルタイム処理に強い点が特徴だ。例えば、自動車や農業ロボットのように、インターネット接続が限定される環境で効果的に機能する。結局のところ、限界や制約を踏まえた上で、利用可能なリソースを把握し、目的に応じた最適な設計を行うことが重要である。