2022年11月にChatGPT 3.5が発表されて以降、AI技術の進歩は驚くほどの速さで進んでいます。AI技術の進歩は、さまざまな産業やビジネスに革新をもたらしています。ここでは、最新のLLMランキングと、ビジネスアプリケーションにおけるAIの信頼性を高める方法について見ていきます。
ChatGPTのようなモデルをLLM（Large Language Model）と呼びます。これは大規模言語モデルを意味し、膨大な量のテキストデータを学習して、言語の理解と生成の能力を備えた人工知能モデルを指します。LLMは主に自然言語処理（NLP）の分野で使われ、人間に近いテキストの生成、翻訳、要約、質疑応答などのタスクを実行できます。
LLMの性能はAIモデルの知能を決める主な要素であり、オープンなモデルとクローズドなモデルに分かれます。よく知られているOpenAIのChatGPTはクローズドなLLMの代表例で、FacebookのLlamaモデルはオープンなLLMの代表例です。OpenAIのLLMモデルは基盤技術とエンジンが非公開である一方、FacebookのLlamaモデルはすべてのソースが公開されており、誰でも活用でき、商用利用も可能です。
最近のLlama 3.1の登場により、LLMの性能ランキングに注目すべき変化が見られます。
オープンなLLMモデルであるLlama 3.1が、クローズドなモデルの最強格であるClaude 3.5 SonnetやGPT-4oを上回る結果を示しています。これは、スマートフォン時代の転換点を思い起こさせます。Android 4.0 Ice Cream Sandwichが登場して、BlackBerryやWindows PhoneといったOSが競争から押し出され始めたように、AI分野でも急速な発展が進んでいます。
中国のアリババが開発したQwenモデルも優れた性能を示しており、無料で提供されています。また、AIコミュニティのHugging Faceでは、韓国語に最適化したモデルやコーディングに最適化したモデルなど、さまざまなチューニング済みモデルが毎日更新されています。
こうしたLLMの発展のおかげで、企業はデータを保護しながらAIを導入し、ビジネスアプリケーションを開発できるようになりました。Llama 5.xが登場すれば、それを活用した企業向けAIアプリケーションがさらに活発に現れるでしょう。
ビジネスアプリでは、AIを既存システムに単純に連携させるだけでなく、データ構造からAIに合わせて再設計・再構築するプロセスが必要です。企業でAI LLMを効果的に使うには、データの信頼性、つまりハルシネーション（幻覚）が発生するかどうかが重要です。そのためには、企業で使われるデータが整理・精査されていなければなりません。
たとえば、ある企業が社内Wikiを学習させて人工知能アシスタントを作るとします。このとき、Wikiに会社の休暇規定が複数存在し、しかも正確でなければ、学習したモデルはハルシネーションを起こす可能性があります。したがって、データの信頼性を高めるために、精査されたデータを使うことが不可欠です。
ビジネス向けのAIサービスは、データの精査作業を経て学習できる仕組みを備える必要があります。そのうえで、ハルシネーションを減らすために、ファインチューニング、エンベディング、RAG、ファンクションコーリングなど、さまざまな方法を検討する必要があります。
表からわかるように、ファインチューニングとエンベディングモデルは学習コストが大きく、精度を高めるのに多くの時間がかかります。一方、RAGとファンクションコーリングは、最近大きな関心を集めている方法です。企業で信頼できるアプリケーションを構築するには、RAGとファンクションコーリングを組み合わせて使うのが効果的です。ただし、これらの方法は実装の複雑度が高く、開発の難易度が上がります。
結論として、最新のLLM技術と、ビジネスアプリケーションの信頼性を高める方法を理解し、それを効果的に適用することは、企業の競争力を高める重要な要素です。SELLEASEは、こうした技術をもとに、より信頼できるAIソリューションを提供しています。
