生成AI組み込みアプリの企画・開発 基礎編1: AIのパラダイムシフト

高い汎用性を獲得したLLMですが、実用化に向けては「推論コスト」と「推論能力の限界」という2つの主要な課題に直面しています。

【推論コスト】
モデルが大規模なまま推論を行うため、運用には膨大な計算リソースと電力を要し、広範な利用の障壁となっている問題。

【推論能力の限界】
複雑な論理的思考や深い文脈理解、事実の整合性が求められるタスクにおいて、出力の安定性や正確性に課題があること。

【モデルの小規模化】
量子化、蒸留、枝刈りといった手法を用いて、モデルの性能を保ちつつ軽量化を図る技術。

【推論能力の向上】
Chain-of-Thoughtのように、モデルに思考の過程を段階的に出力させることで、複雑なタスクに対する正答率を向上させるアプローチ。

【説明可能性】
AIが出力した思考過程が論理的に妥当で、整合的かつ説明可能であるかを確保するという、今後の重要な課題。