要約:
- 大規模言語モデル（LLM）は、人間の入力に対して会話的に理解し、応答できる汎用言語モデルである。
- LLMは、インターネットからのテキストデータセットでトレーニングされ、幅広いトピックや質問に人間らしい応答を生成できる。
- 特定のタスクやドメインにモデルを適応させるための主要なアプローチには、インコンテキストアプローチと基盤モデル（FM）のファインチューニングがある。
- ファインチューニングは、強力な事前トレーニング済みモデルをさまざまなアプリケーションやユースケースに適応させることを可能にする。
- 柔軟なアーキテクチャは、生成AIソリューションにとって価値があり、生産ワークロードがより安価かつ迅速に実行できるようになる。
考察:
生成AIの分野は新たな発見を頻繁に生み出し、新しいモデルの能力を向上させるだけでなく、既存のモデルの運用と維持をより効率的に行う新しい方法を提供しています。柔軟なアーキテクチャは、生成AIソリューションのフルポテンシャルを引き出す上で重要な要素となります。AWSのモジュラーアーキテクチャは、異なるオープンソースのFMからの利点を柔軟に活用できるようにし、より迅速な市場投入と短い開発サイクルを提供します。