- AIの新たな時代が訪れつつあり、Fireworks AIのCEOであるLin Qiao氏は、組織固有のデータに基づいて言語モデルを微調整することで、AIの言語能力を活用しつつ、自社のデータセットを活用することが可能になると予測している。
- Fireworks AIは、大規模なモデルの運用コストが高く、良い製品体験のための低レイテンシが得られないという課題に対処し、小規模なオープンソースモデルに焦点を当てている。
- Fireworks AIは、開発者が直面する2つの課題に焦点を当て、非常に高速な微調整を提供している。
- Fireworks AIは、オープンソースモデルを活用し、25億トークン以上をデイリーサーブしており、Quora、Sourcegraph、Tomeなどのユーザーを持つ。
- Generative AIアプリケーションは、高いコストがかかるため、低コストで効果的な実行が求められる。
- Fireworks AIは、小規模でオープンソースのモデルに焦点を当て、低いレイテンシと低いTCOを提供している。
- AIを使用してアシスタントを作成する顧客が多く、応答時間の速さが重要な課題である。
Lin Qiao氏の指摘するAIの新たな時代における課題やFireworks AIのアプローチについて興味深い内容である。組織のデータを活用しつつ、小規模で効率的なモデルを提供することで、AIアプリケーションのビジネス価値を最大化しようとする取り組みは注目に値する。特に、AIアシスタントのような応答時間が重要なサービスにおいて、低レイテンシと低コストの両立が重要であることが示唆されている。
元記事: https://thenewstack.io/why-latency-and-total-cost-of-ownership-matter-more-in-ai-apps/