VentureBeat 2023/8/6 01:10:00(JST)
Generative AIの普及が進んでいます。企業はAIの主導権を巡ってMSFT、AWS、Googleが競争しており、新しい会社も大量に登場しています。しかし、新しい技術には課題もあります。モデルの信頼性やバイアス、トレーニングのコストなどが議論されています。また、オープンソースとクローズドソースの議論も再燃しています。オープンソースは低コストで展開できる一方、実用的な方法で展開するための技術の進歩が不足しています。
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大規模なモデルを本番環境で実行するコスト（推論コスト）は、イノベーションにとって大きな脅威です。生成モデルは非常に大きく、複雑で計算量も多く、他の種類の機械学習モデルよりも実行コストが高くなります。これにより、長期的にこれらのコストを負担することが難しくなる企業が増えています。
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プロプライエタリモデルは短期間で大きな進歩を遂げていますが、オープンソースモデルも柔軟性、パフォーマンス、コスト削減の面で大いに期待されています。オープンソースモデルは、適切なツールを使えばどのハードウェアでも実行できる柔軟性があります。これに対してクローズドソースモデルではそのような柔軟性や制御は得られません。オープンソースモデルの普及は始まったばかりであり、これからさらなる進展が期待されています。
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(※画像はAIによって自動で生成されており、引用元とは関係ありません。)
引用元の記事：How to leverage large language models without breaking the bank.