- 大多数のGen AIエンドユーザーは、大規模言語モデル（LLMs）のインフラ構築や管理コストが容易でないことに直面しており、小規模言語モデル（SMLs）を選択する選択肢がある。
- 最新のInfoQ Trendsレポートによると、次の12か月で多くの人々がSMLを選択する可能性が高い。Microsoftなどの企業がPhi-3などのSLMをリリースしており、SLMとLLMのコストと利点を比較するためにすぐに試すことができる。
- 他にも5つのトレンドがあり、大規模言語モデルと基盤モデルの時代にあり、オープンソースモデルへの移行を試みる企業がある。
- RAG技術はLLMsと外部知識ベースを組み合わせて出力を最適化するため、クラウドベースのLLMプロバイダに送信せずにLLMを使用したい組織にとって重要になる。
- AI統合ハードウェアは、AI技術の力を利用して各タスクの全体的なパフォーマンスを革新し、次の12か月で大きな発展が見込まれる。
- 自律エージェントとGenAI対応の仮想アシスタントは、ソフトウェア開発者の生産性向上を支援するために登場しており、AI支援プログラムはチームメンバーの生産性を向上させることができる。
- 従業員に適切なデータプライバシーセキュリティ慣行を教育し、自己ホステッドモデルとオープンソースLLMソリューションを活用することで、AIセキュリティの姿勢を向上させることができる。
私の考え:
これらのトレンドは、AI技術の進化とビジネスニーズの変化に応じて、Gen AIの利用と発展が加速していることを示しています。特に、SMLやオープンソースモデルへの移行、RAG技術の重要性、AI統合ハードウェアの発展などは、AIの将来に対する期待を高める要素となっています。企業や開発者はこれらのトレンドを注視し、適切に活用することで、より効率的かつ安全なAIソリューションを実現できるでしょう。