- 2025年の予測: LLMのパフォーマンス向上は、パラメータ数やトレーニングデータのスケーリングによって続くのか？
- 興味はより小さなモデルに移行する見込み
- 70Bパラメータモデルは「小さい」と見なすが、20B以下のモデルが本当に対象
- 小さなモデルはAIアプリケーションを開発する企業にとって使いやすくなる見込み
- 一般的な言語モデルが必要とされるアプリケーションはほとんどない
この記事では、2025年のAIに関する予測として、LLM（Large Language Model）のパフォーマンス向上において、パラメータ数やトレーニングデータのスケーリングが限界に達する可能性について言及されています。将来的には、より小さなモデルへの注目が高まると予想されており、企業が扱いやすく、特定のアプリケーションに適したモデルが重要視されることが示唆されています。
元記事: https://www.oreilly.com/radar/radar-trends-to-watch-december-2024/