大規模なAI言語モデルを社内で開発するトレンドが急成長中

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アクセンチュアの最近の調査によると、大規模言語モデルや生成 AI などの高度な AI テクノロジーを適用している企業は、収益を最大 10% 増加させることができ、このテクノロジーを適用していない企業の 2.6 倍に上ります。

人工知能と大規模言語モデル（LLM）の時代において、データサイエンスとAIはワークフローにますます統合されています。しかし、AIモデルをビジネスオペレーションに実装・適用するには、多くの課題も存在します。

殉教者の写真復元プロジェクトのAIシステムとインフラ支援部門であるHyratekのCEO、グエン・ヴァン・トゥアン氏によると、AIの訓練・指導に使用される機器システムの需要は世界中で市場供給を上回っており、機器を入手するために半年も前にサプライヤーに注文しなければならないこともあるという。

湖を作ったのは誰か 2.JPG — 少年が人工知能のバーチャルガールとチャットしている。写真：ChatGPT

世界は人工知能を支えるハードウェアインフラを渇望しています。一方で、AIシステムは多くの場合、非常に高額なコストをかけて集中的にトレーニングされています。これが、AIをビジネスオペレーションに適用する上での障壁となっています。

ベトナムでは多くの企業がAIモデルの導入にクラウドサービスを利用しています。しかし、この方法は大規模運用にはコストがかかり、ワークフローの柔軟性にも欠けています。

最近のイベントで、レノボ・ベトナムのゼネラル・ディレクター、グエン・ヴァン・ザップ氏は、業務および生産プロセスにAIをさらに適用するために、企業ではAI統合ワークステーションを使用するという新しいトレンドがあると述べました。

多くの組織は、セキュリティとトレーニングデータのコストに関する懸念から、大規模言語モデル (LLM) と小規模言語モデル (SLM) を非公開でホスティングおよび開発する方向に移行しています。

これにより、ワークフローが最適化されるだけでなく、多くの分野でイノベーションを促進しながら、ビジネスオーナーがタイムリーな意思決定を行うのにも役立ちます。

高性能な CPU と GPU を搭載したワークステーションは、クラウドよりも小規模かつ低コストで AI モデルの開発、チューニング、トレーニングを加速するように設計されています。

ローカルデータを使用すると、セキュリティが向上するだけでなく、データサイエンティストが AI モデルをクローズドループでより高速にトレーニングできるようになり、最終結果を得るまでの時間が短縮されます。

AIトレーニング.jpg — 多くの組織が、AI統合ワークステーションを介して、社内でプライベートな大規模言語モデル（LLM）と小規模言語モデル（SLM）を開発しています。写真：イラスト

大規模言語モデルの多様性は、世界規模でもますます認識されつつあります。インテルのAI・テクニカルマーケティング担当副社長兼ゼネラルマネージャーであるロバート・ハロック氏は、VietNamNetの取材に対し、デジタルトランスフォーメーションを推進するために、各国が独自の大規模言語モデルを開発することが可能であり、ベトナムはまさにそのベトナム語大規模言語モデルであると述べました。

インテル副社長によれば、いくつかの多言語AIモデルに取り組む過程で、ベトナムと中国は、現地の言語要素を組み込むことで大規模な言語モデルをうまくローカライズしている2つの国だと考えられている。

ロバート・ハロック氏は、AIは企業のビジネス促進に活用できるだけでなく、公共部門にも効果的に活用できると考えています。特に、政府の法務分野は人工知能にとって最適な環境です。

法律文書は数百ページに及ぶこともあり、そのすべての情報や規制を把握するのは困難です。そこで、特定の内容について質問し、回答する仮想アシスタントを備えた大規模な言語モデルが必要になります。

Finastraの調査によると、ベトナムは現在、生成型AIへの関心において市場をリードしています。調査結果によると、ベトナム人の91%が、生成型AIがもたらす肯定的な価値に反応を示しました。