「とりあえずGPT」は本当に正解？知らないと“損しかしない”「LLM選び」の超基本
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ChatGPTの登場以降、文章の要約・翻訳、プログラムのコード生成、テキストからの画像・動画生成など、次々と新しい生成AIサービスが生み出されている。その基盤となっているのが、大規模言語モデル（LLM）だ。企業の生成AIプロジェクトでも、この「LLM選び」は超重要な選択だ。OpenAIのGPT-4をはじめ、さまざまなLLMが登場しているが、今後の生成AIの広がりを考えると、実は意外な課題が潜んでいる。いずれ必ず注目されるであろう生成AIの問題点を掘り下げる。
（Photo/Shutterstock.com）
なぜ、LLMは「有名だから」で選んではいけないのか？
ChatGPTの登場によってあらゆる分野で生成AIの活用が始まり、企業はAIのビジネス活用のために試行錯誤している。この巨大な“うねり”を生み出している中核技術が「大規模言語モデル（LLM）」だ。OpenAIの「GPT-4」、グーグルの「Gemini」、アンソロピックの「Claude」など、膨大なデータを学習したLLMが、自然な会話をしたり、文章の要約や翻訳をしたり、プログラムを作ったりするサービスの基盤となっている。
ただし、今挙げたLLMには、ある共通点がある。それは「クローズド」であることだ。いずれも各企業が独自に開発したLLMであり、学習されたデータをはじめとするモデルの詳細は明らかにされていない。また、LLMはクラウド上に配置され、APIを使ってインターネット経由で利用しなければならない。
「クローズド」であることは、現時点ではあまり問題になっていない。しかし、今後、LLMを活用する企業が増え、活用領域が拡大するにつれて、次のような懸念が広がるのは容易に想像できる。
これらは、データの透明性やプライバシー、セキュリティへの懸念だ。さらに他社が権利を有するLLMを使うことには、コストやライセンスの不安もつきまとう。あるとき突然、利用ライセンスが変更されたり、コストが跳ね上がったりすることがないとは言えない。こうした懸念を払拭する1つの回答となるのが、「オープンなLLM」である。
ただし、今挙げたLLMには、ある共通点がある。それは「クローズド」であることだ。いずれも各企業が独自に開発したLLMであり、学習されたデータをはじめとするモデルの詳細は明らかにされていない。また、LLMはクラウド上に配置され、APIを使ってインターネット経由で利用しなければならない。
「クローズド」であることは、現時点ではあまり問題になっていない。しかし、今後、LLMを活用する企業が増え、活用領域が拡大するにつれて、次のような懸念が広がるのは容易に想像できる。
- 自社で開発するサービスに、詳細が明らかにされていないモデルを利用しても問題はないのか？
- 開発にあたって、社内の機密情報をクラウドに上げることに問題はないのか？
これらは、データの透明性やプライバシー、セキュリティへの懸念だ。さらに他社が権利を有するLLMを使うことには、コストやライセンスの不安もつきまとう。あるとき突然、利用ライセンスが変更されたり、コストが跳ね上がったりすることがないとは言えない。こうした懸念を払拭する1つの回答となるのが、「オープンなLLM」である。
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・【図解】「クローズドLLM」と「オープンLLM」は何が違う？ 企業メリットは？
・“クローズド超え”の性能も。意外と知られていない「オープンLLM」の急速進化
・今から準備すべき、近いうちに訪れる「AI活用の常識」とは
・長期視点で生成AIプロジェクトを成功させる「AI開発プラットフォーム」
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