生成AIの性能を人間の例で表すと

会社で生成AIの研究は一つではなく幅広い研究が必要だというのを伝えるときに使う例です。
生成AIパフォーマンス要素の例え（体編）

• 脳（LLM）： 高度な情報処理と意思決定を行う脳。 これは、複雑なタスクをこなすAIの中枢です。

• 小脳・脊髄（RAG、ICL）：脳を補助するように動く小さな器官

• 神経系（埋め込みモデル・パラメータ）： 脳からの指示を体全体に伝え、感覚情報を脳に伝える神経系。 高速で正確な情報伝達を担います。

• 筋肉・骨格系（インフラ）： AIが動作する基盤となるハードウェアとソフトウェアのインフラ。 安定した動作とパフォーマンスを支えます。

• 感覚器官（プロンプト）： 外界の情報（データ）を感知する目、耳、鼻、皮膚のような存在。 正確な入力は、AIの正確な動作に繋がります。

• 記憶・経験（データ）：LLMやそのものです。

• 免疫系（安全機構）： 不正なデータや攻撃からAIを守るためのセキュリティシステム。

この例えでは、脳と体の連携がAIのパフォーマンスに不可欠であることを強調できます。脳がどれだけ優秀でも、神経系や筋肉が弱ければ、効果的な行動はできません。

例2：人間の成長過程

AIの学習と成長は、人間の成長過程に例えることができます。

• 幼児期（初期学習）： 基本的なデータで学習し、基礎能力を身につける段階。

• 思春期（大規模言語モデルの学習）： 大量のデータで学習し、高度な能力を身につける段階。

• 成人期（RAGやファインチューニング）： 専門的な知識やスキルを習得し、特定のタスクに特化する段階。

例3：運動能力編

AIの能力を運動能力に例えることもできます。

• 筋力（LLMの処理能力）： 複雑な計算や推論を行う能力。

• バランス感覚（RAGとLLMの連携）： 様々な情報を統合し、適切な判断を行う能力。

• 俊敏性（応答速度、GPU性能）： 素早く正確にタスクを実行する能力。

• 持久力（インフラの安定性、データのある場所）： 長時間安定して動作し続ける能力。