シニアだけどLLMを選んでみた

どうも、ホットサンド(Hot3DegC)です。

LLMに関する記事を開始して間もないのですが、いろいろ思うところがあって私が主に利用しているLLMについて、なぜそのLLMを利用するようになったのかを紹介したいと思います。

特に日々、今度のLLMはここが凄い！や〇〇に勝るなど情報が更新されすぎて、一体全体どれを利用するのが正解なの？って思うんですよね。

最初に結論をのべると
「 やりたいことに併せて利用するLLMを変えるのが一番！！ 」
ってことを声を大にして出して言いたい。

砕けすぎたので、少し真面目トーンにもどして仕切り直します。

ビジネスやクリエイティブなプロジェクトでは、先進的な デジタル技術 の力を借りることが多くなっています。特に 大規模言語モデル（LLM） は、革新的な能力で多くの人々の興味を引きつけています。

私がLLMを利用し始めたのはChatGptが話題となっていたからです。

その多様な応用可能性に惹かれ、翻訳やChatGptの動向調査などに ChatGpt を、LLMに関する深い調査や検証には Elyza を、そして私のイラスト作成能力を補うために Stable Diffusion を利用しています。

LLMの選定基準とその理由

これらのツールを選んだ理由は、それぞれが提供する独特の価値と私のニーズが合致していたからです。

例えば、ChatGptはその先進的な会話型AIでリアルタイムでの対話や情報収集に最適です。特に翻訳や最新のトレンド調査に役立っています。
LLMに WebPilot 機能なんて無敵なんじゃないかとも思いますし、PCの操作中に出てくる英語をスクリーンショットで添付するだけで翻訳してくれるなんて、私にとっては神のような存在です。

Elyza は、特にLLMに関する深い調査や検証作業に使用しています。Elyzaの特徴は、自宅のゲーミングPCでも動作させれる軽量さと何と言っても日本語の学習量が相当量ありますし、ベースとなっているLlama2 も非常に優秀なLLMなので日本の初級者がLLMを学ぶには最適なのではと考えています。

そして最後にクリエイティブな作業には Stable Diffusion を活用しています。このオープンソースのイラスト作成ツールは、絵心のない私に思い描くビジョンを視覚的に表現する能力を提供してくれます。

オープンソースLLMとクローズドソースLLMの使い分け

ビジネスの現場では、機密情報を取り扱うことが多いためクローズドソースのLLMの使用には慎重にならざるを得ません。
そのためオープンソースのLLMの低コストかつ容易なアクセスは非常に魅力的で、特にElyaza や Stable Diffusion のようなツールは、低リソースでも高いパフォーマンスを発揮しますのでより良い選択肢のひとつではないかと思います。

また、オープンソースのLLMは、カスタマイズの自由度が高く、独自のデータセットで学習させることによって、完全にパーソナライズされたモデルを作成することが可能です。

これは、将来的に私が目指す、「 日本語のデータセットで学習させた自分好みのLLMに仕上げていく 」という目標にも直結しています。

ただ、現場プロジェクトへの導入障壁は低くないので、まだまだプライベートでの研鑽に留まっていて亀のあゆみとなっております。

最後に**

日本語の処理能力に優れたLLMの選択は、日本市場に深く根ざしていくためには非常に重要なのではと思っています。
なぜなら、高等な学問に携わっていなくても気軽に利用出来て人の役にたつ世界観がデジタル技術のあるべき姿かと考えています。
そんなところでオープンソースとクローズドソースのモデルを適切に使い分けることで、最適な結果を導き出していきたいと思います。

因みにベースのLLMモデルに日本語の追加学習させたLLMも続々登場しているので、気がついたら乗り換えていることもあるかもしれませんが、その時は比較検証結果なども紹介できればと思います。