- Yang氏と彼女の同僚は、LLM開発において「モデル-オーバー-モデル」アプローチを提案
- このアプローチは、数千の特定ドメインで小さなモデルをトレーニングし、進化させて包括的なLLM（基礎モデル）にする分散パラダイムを採用
- この方法は、LLM開発の各段階で計算要求を削減する可能性があり
- このパラダイムにより、LLM開発が大学研究室や中小企業にもよりアクセスしやすくなる
- 小さなAIモデルを組み合わせることで、特定ドメインにおいて最も先進的なLLMを上回ることが可能であることが既に検証されている
- 今後のステップは、より包括的なインフラプラットフォームを構築し、AIコミュニティにより多くの才能を引き込むこと
- 将来、クラウドベースの大規模モデルが主導する一方で、様々なドメインで小さなモデルも繁栄するとの見通し
私の考え：Yang氏の提案する「モデル-オーバー-モデル」アプローチは、LLM開発において新たな可能性を示唆しています。小さなモデルを進化させて包括的な基礎モデルにする手法は、計算要求を削減するだけでなく、大学研究室や中小企業にもAI開発の機会を提供することができると感じます。また、特定ドメインにおいて最先端のLLMを上回る可能性があることは、AI技術の進化が加速する可能性を示しています。今後、より多くの才能を引き込みながら、AIコミュニティ全体が発展していくことが期待されます。