生成AI組み込みアプリの企画・開発 基礎編2: LLMを用いたプロダクト開発

モデル内部の数値表現を4ビットに圧縮する手法。メモリ消費を削減し、推論速度を向上させる仕組み。

低ビット量子化とLoRAを組み合わせ、少ないGPUメモリでも効率的にファインチュー-ニングする手法。

企業が公開している蒸留済みの大規模言語モデル。小規模環境でも高性能を発揮する。

LLMの運用コスト、特に推論コストを削減するためにはモデル圧縮が重要です。代表的な手法として「量子化」「蒸留」「枝刈り」があります。量子化はパラメータを低ビットに変換して計算効率を高める技術で、実用性が高く導入も容易です。蒸留は大規模モデルの知識を小規模モデルに転移させる手法で、公開されている蒸留済みモデルの活用が現実的です。枝刈りは不要なパラメータを削除する技術ですが、まだ研究開発段階です。これらの技術を使い分け、API利用かセルフホストかといった運用設計と組み合わせることで、コストと性能のバランスを取ることが可能です。