要約:
- 組織の多くが大規模言語モデル（LLM）に基づく生成AIアプリケーションを構築しているが、プロトタイプから本番環境への移行は成功していない
- LLMを本番環境に展開する際にはデータセキュリティ、プライバシー、コンプライアンスなどの課題があり、解決策が必要
- AIホールシネーションやデータ品質の問題など、企業がLLMを本番環境に展開する際の障壁が存在する
- 品質評価の課題を解決するためには、適切なツールの選択やリリースプロセスの見直しが重要
- GPUリソースの効率的な配備と使用状況の監視、コストを考慮したAIの運用化戦略などが必要
- LLMを本番環境に展開する成功は、投資対効果にかかっており、総所有コストの分析が重要
考察:
生成AIの本番環境への展開は多くの未知の要素を持つ課題であり、機密データの保護からコストの考慮、結果の再現ができないことまで複雑な問題が発生する。しかし、企業は慎重にワークフローやデータフローを検討し、適切なモデルを選択し、ソフトウェアリリースプロセスを調整する準備をし、GPUの代替案を検討し、徹底的なTCO分析を実施する必要がある。すべての問題は解決可能であり、事前の準備と技術やプロセスの学習と調整の意欲があれば、組織は成功裏にLLMベースのアプリケーションを展開し、その利点を収穫できるだろう。