- AIの普及が進み、新しいユースケースがほぼ毎日出ているが、大規模言語モデル（LLMs）の限界に達し、マージナルな改善しか見られていない
- LLMsの性能向上のために単により多くのデータでトレーニングするだけではもはや画期的な改善は見込めない
- AIの秋を迎え、特化型モデルがAI革新の次の時代を定義すると考えられている
- LLMsの性能は驚異的だが、大規模モデルが成長するにつれて収益は減少し、追加コストが増加
- 現在のトップLLMsの規模では、新しいデータを追加するということは必ずしも新しい知識を追加するとは限らず、既知の内容を繰り返す可能性がある
- 特化型LLMsは、業界固有の用語、プロセス、ツールを組み込んだ業界向けの最適化されたAIモデルを提供することで、市場での競争優位性を築くことができる
AIの分野では、LLMsの限界が明確になりつつあり、特化型モデルが注目を集めています。特化型モデルは、業界固有のニーズに合わせて最適化されたAIソリューションを提供し、競争力を高める可能性があります。AIの進化は止まることなく、新たな時代に突入することで、企業が専門性を活用することで大きな利点を得ることが期待されます。
元記事: https://thenewstack.io/entering-ai-autumn-why-llms-are-nearing-their-limit/