この記事では、まずLLMの包括的な概要を説明し、6つの主要分野を掘り下げた上で、企業がこの技術分野で直面する課題を解決するための5つの主要なソリューションを提案します。ビジネスモデルからオープンソースモデル、微調整、カスタムビルド、AIプロバイダーとのコラボレーションに至るまで、LLMの技術的展望を解説し、この技術の探求と適用に関する洞察とガイダンスを提供します。

大規模な言語モデル図

上の図は、LLMから拡張されたコンテンツを6つのゾーンに分割して示しています。これらのゾーンが拡大するにつれて、製品やサービスに対する様々なニーズと機会が生まれます。これらの機会の中には、既に特定されているものもあれば、まだ発見されていないものもあります。ゾーン5は、差別化、豊富な知的財産の組み込み、優れたユーザーエクスペリエンスを実現する大きな機会を提供し、企業がLLMの力を最大限に活用することを可能にします。

リージョン 1 - 大規模言語モデルが利用可能

本質的には、LLMは言語に結びついていますが、画像や音声などの分野ではマルチモーダルモデルが導入されています。この変化により、より一般的な用語である「ベースモデル」が生まれました。モダリティの増加に加えて、タスクに特化したモデルが複数登場し、多数のオープンソースモデルが利用可能になりました。

新しいプロンプトエンジニアリング技術[1]は、モデルのパフォーマンスを向上させる方法と、データ検出、データ設計、データ開発、データ配信を活用して市場がこのレベルのモデルの自律性を達成する方向にどのように進んでいるかを示しています。

大手商用ベンダーは、パターンの追加に加え、よりタスクに特化した多様なパターンを提供しています。さらに、多数のオープンソースモデルが登場し、新たなヒント技術は、モデルのパフォーマンスを向上させる方法、そしてデータディスカバリー、データ設計、データ開発、そしてデータデリバリーを通じてモデルの自律性を実現する市場の動きを示しています。

エリア2 - 一般的なユースケース

大規模言語モデルの登場により、機能はより特化され、モデルは特定のタスク向けに訓練されるようになりました。例えば、Meta傘下のSphereは、知識集約型自然言語処理（KI-NLP）と呼ばれる知識ベースの質問応答に焦点を当てています。DialoGPT、GODELなどのモデルは、対話管理などの分野に焦点を当てています。

LLM の最近の発展では、モデル内でこれらの特性を組み合わせた手法が採用され、さまざまなプロンプト手法を通じて驚くべきパフォーマンスを引き出すことができます。

LLM の主な実装とアプリケーションは次のとおりです。

• テキスト分析はますます重要になってきており、そのような実装には埋め込みが不可欠です。
• 音声認識（ASR）は、音声をテキストに変換するプロセスです。ASRプロセスの精度は、単語誤り率（WER）と呼ばれる手法を用いて簡単に測定できます。ASRは、LLMの学習と使用のために、豊富な言語録音データを提供します。

この分野では注目すべき変化が 2 つあります。

• 知識ベースの質問応答と知識集約型 NLP (KI-NLP) 手法は、推論において RAG ヒント エンジニアリングに置き換えられています。
• 対話生成はGODELやDialoGPTといった技術革新によって推進されてきました。これらはその後、ChatGPT、HuggingChat、Cohere Coralといった特定の実装に取って代わられました。また、キューエンジニアリングを用いてプロンプト内で対話の文脈を提示する、数ショット学習（few-shot training）も存在します。

領域3 - 具体的な実装

このセクションでは、目的に特化したモデルをいくつか紹介します。現在、このセクションは徐々に2つの部分に分割されています。1つは汎用LLM、もう1つはLLMベースのデジタル/パーソナルアシスタントです。

地域4モデル

このリストは、業界で最も著名な大規模言語モデルプロバイダーを概説しています。ほとんどのLLMは、自然言語翻訳、通訳、コーディング、そしてプロンプトエンジニアリングによる対話とコンテキスト管理など、組み込みの知識と機能を備えています。

エリア5 - 基本ツール

このエリアでは、ベクターストア、プレイグラウンド、ツールチップエンジニアリングツールなど、LLMを活用したツールを紹介します。HuggingFaceのようなホスト型プラットフォームでは、モデルカードとシンプルな推論APIを通じて、コードフリーのインタラクションを実現できます。

この領域では、 LLM の高価値アプリケーションの再利用に重点を置いたデータ セントリック ツールもリストしました。

この分野における市場機会は、データの検出、データ設計、データ開発、データ配信の将来のニーズに対応するための基礎ツールを作成することです。

企業向け 5 つの LLM アプリケーション ソリューション

企業はLLMを活用し、より大きな事業価値と競争優位性を獲得しようと努めています。しかし、LLM分野は急速に進化し多様化しているため、適切な選択を行うには、利用可能なモデルを理解するだけでなく、各モデルが企業独自の事業目標とどのように整合するかも考慮する必要があります。企業はますます複雑化する選択肢の中から、慎重に選択を迫られています。本稿では、LLMを導入する企業にとって重要な5つのアプローチを概説します。これらのアプローチは、個別に、あるいは組み合わせて活用することで、ビジネス目標の達成に役立ちます。

ビジネスモデル

ChatGPT、Google Bard、Microsoft Bingなどの商用モデルは、大規模な言語モデルの構築を目指す先見の明のある起業家にとって、シンプルで効率的なソリューションを提供します。これらのモデルは様々なデータセットで広範に学習されており、テキスト生成、言語翻訳、質問応答機能を提供します。主な利点は、すぐに利用できることです。適切な戦略、手順、プロセスを採用することで、企業はこれらのモデルを迅速に導入し、その機能を迅速に活用することができます。

ただし、これらのモデルは汎用性を重視し、幅広い用途に対応できるように設計されていますが、貴社の特定の業務では必ずしも十分なパフォーマンスを発揮しない可能性があることをご留意ください。そのため、貴社独自のビジネスニーズへの適合性についてご検討いただく必要があります。

オープンソースモデル

LLMソリューションを検討している企業にとって、オープンソースモデルは手頃な選択肢です。これらの無料で利用できるモデルは、コストを最小限に抑えながら高度な言語機能を提供します。ただし、広範なカスタマイズを必要とする組織の場合、オープンソースモデルはプロプライエタリなオプションと同等のレベルの制御を提供できない可能性があることに注意してください。

場合によっては、商用モデルで使用されるデータセットよりも小規模なデータセットで学習されることもあります。オープンソースのLLMは、テキスト生成、翻訳、質問応答といったタスクにおいて依然として汎用性を備えています。オープンソースモデルの主な利点は、その費用対効果にあります。多くのオープンソースプロバイダーは、特定のビジネスニーズに合わせて微調整を行い、よりパーソナライズされたアプローチを提供しています。

考慮すべき点の一つは、オープンソースモデルの保守とサポートです。パブリッククラウドプロバイダーはビジネスモデルを頻繁に更新・改善しますが、オープンソースモデルは継続的なサポートが不足している場合があります。選択したオープンソースモデルの信頼性と継続的な開発を評価することは、長期的な適合性を確保する上で非常に重要です。

微調整モデル

モデルの微調整により、企業は特定のビジネスタスクにおいて優れたパフォーマンスを実現できます。これらのモデルは、組織のデータを用いて追加的にトレーニングされ、既存のビジネスモデルの強みを組み合わせます。

カスタマーサポートチャットボットの改善を目指す企業は、自然言語を理解・生成できるビジネスモデルから始めるのが良いでしょう。過去のカスタマーサポートチャットログを活用してチャットボットを微調整し、顧客の具体的な問い合わせ、回答、コンテキストに対応できるようにトレーニングすることができます。

モデルを微調整する利点は、特定のニーズに合わせてカスタマイズできると同時に、商用モデルの使いやすさも享受できることです。これは、業界特有の用語、独自の要件、または特殊なユースケースにおいて特に重要です。しかし、微調整には多大なリソースと、対象となるドメインまたはタスクを正確に表す適切なデータセットが必要になる場合があります。このデータセットの取得と準備には、追加のコストと時間がかかる場合があります。

ファインチューニングにより、企業は大規模な言語モデルを自社の要件に合わせて調整し、パフォーマンスとタスク固有の関連性を向上させることができます。計画と投資は必要ですが、これらのメリットは、言語処理能力の強化を目指す組織にとってファインチューニングモデルを非常に魅力的なものにしています。

カスタム言語モデルの構築

カスタム言語モデル（LLM）をゼロから構築することで、企業は比類のない制御とカスタマイズ性を実現できますが、コストも高くなります。この選択肢は複雑で、機械学習と自然言語処理の専門知識が必要です。カスタムLLMのメリットは、そのカスタマイズ性にあります。企業独自のニーズに合わせて設計することで、優れたパフォーマンスと目標との整合性を確保できます。

カスタムLLMを使用すると、モデルのアーキテクチャ、トレーニングデータ、パラメータの微調整を制御できます。ただし、カスタムLLMの構築には多大な時間と費用がかかります。熟練したチーム、ハードウェア、広範な調査、データ収集とアノテーション、そして厳格なテストが必要です。また、モデルの有効性を維持するには、継続的なメンテナンスとアップデートも不可欠です。

カスタムLLMの構築は、完全な制御と高いパフォーマンスを求める組織にとって最適な選択肢です。投資は必要ですが、言語処理のニーズに合わせて高度にカスタマイズされたソリューションを提供します。

ハイブリッド方式

ハイブリッドアプローチは、様々な戦略の長所を組み合わせ、バランスの取れたソリューションを提供します。ビジネスモデルを、微調整されたモデルやカスタムモデルと組み合わせて使用​​することで、企業はカスタマイズされ効率的な言語モデリング戦略を実装できます。

この手法は、特定のタスク要件と業界の微妙な差異に合わせて最適化されています。例えば、新しい顧客からのリクエストが発生すると、ビジネスモデルはテキストを処理して関連情報を抽出します。この最初のインタラクションは、ビジネスモデルの言語理解と知識という大まかな基盤の恩恵を受けます。その後は、企業の顧客エンゲージメントと会話データに基づいて明示的にトレーニングされた、微調整されたモデル、またはカスタムモデルが引き継ぎます。処理された情報を分析し、顧客からのフィードバックや類似のインタラクションで培った経験を活かし、状況に応じたカスタマイズされた応答を提供します。

ハイブリッドアプローチを採用することで、企業はビジネスモデルの知識を活用しながら、カスタマイズされたソリューションを提供する柔軟かつ効率的な戦略を実行できます。この戦略は、既存の言語モデルのコンテキスト内で特定のビジネスニーズに対応するための実用的かつ効果的な方法を提供します。

AIプロバイダーとの提携

AIプロバイダーとの提携は、LLM導入における現実的な選択肢です。これらのプロバイダーは、カスタム言語モデルの構築と展開に必要な専門知識とリソースを提供します。AIプロバイダーと提携するメリットは、その専門知識とサポートを活用できることです。彼らは機械学習と自然言語処理に関する深い知識を有し、企業を効果的に支援します。開発から展開まで、洞察を提供し、モデルを推奨し、プロセス全体を通してサポートを提供します。ただし、AIプロバイダーとの提携を選択する際には、潜在的な追加コストを考慮し、財務への影響を評価する必要があります。

AIプロバイダーと提携することで、企業はLLMのスムーズな統合を保証する専門知識の恩恵を受けることができます。コストは考慮すべきですが、AIプロバイダーとの連携によるメリット、特に専門家の指導とサポートの面でのメリットは、費用を上回る可能性があります。

結論は

急速に進化する生成AIの世界において、正しい道を選ぶには、利用可能なモデルを習得するだけでは不十分です。それぞれのモデルが自社のビジネス目標とどのように整合するかを理解することが不可欠です。これらのモデルの導入を成功させるには、偶然ではなく、目の前のニーズと将来のトレンドや機会をバランスよく考慮した包括的な思考が不可欠です。あらゆる状況に当てはまる普遍的な解決策は存在しないため、優れた戦略は業界の具体的なニーズに合わせて調整する必要があります。生成AIの複雑な環境において、最大の課題は多くの場合、技術そのものではなく、その潜在能力を最大限に引き出すための適切な戦略を策定することにあります。