AIの進化を体系的に理解するGeneration AI：分類を構造的に解説
AIの次世代を形成するGenerative AI（生成型AI）には、開発者向けのツールとインフラストラクチャが必要です。Generative AIは、人間レベルの理解力と推論力を備えたソフトウェアを可能にする基本的な革新であり、様々な産業や製品に大きな影響を与えると期待されています。しかし、AI製品や機能を開発する企業や創業者は、さまざまな課題に直面しており、開発の遅れや完全なブロックが発生する可能性があります。今回実用性のあるAIスタートアップを投資するVCBase10の分析を共有します。https://open.substack.com/pub/base10/p/generative-ai-developer-tools-and?r=1qr8ij&utm_campaign=post&utm_medium=web
Generative AIの発展に伴う課題
Generative AIの発展に伴い、以下の課題が浮き彫りになっています:
適切なモデルの選択
モデルのパフォーマンスには、単純なサイズの拡大よりも、訓練データの質と量が重要です。
LLM（Large Language Model）の制約
LLMは静的なデータセットで訓練されるため、出力が古くなる可能性や、ユーザーのプライベート情報についての不完全な理解があります。
LLMの高コスト
高品質な基本モデルの開発には、膨大な資本、リソース、時間が必要です。
LLMのプライバシー問題
多くのLLMがAPIを介して提供されており、外部パーティによって開発、ホスト、運用されています。適切なデータの取り扱いが行われない場合、情報漏洩のリスクが存在します。
LLMの信頼性の欠如
LLMは、あらゆる状況で正確な出力を保証することができません。
課題を解決する企業/プロジェクトの分類
これらの課題を解決するために、以下のカテゴリに分類される様々な企業やプロジェクトが登場しています:
オーケストレーション
プロンプトチェーン、プロダクトビルディングプラットフォーム、エージェントなど、Generative AIのプロジェクト構築を支援するツールが存在します。
外部システムに接続するためにLLMは必要であり、ChatGPTプラグインなどのユーザーアクションや動的データアクセスを可能にします。
これらの新興ツールはLLMの機能を強化し、個別のアプリケーションを可能にし、LLMや他のソフトウェアの能力を増幅させます。
デプロイメント、スケーラビリティ、事前学習
複雑な環境やインフラストラクチャを抽象化し、新世代のGenerative AI製品を提供するソリューションがあります。
プライバシーやカスタマイズの問題などの理由から、開発者はオープンソースまたはカスタムモデルを選択しています（例：GPT-4）。
ただし、オープンソースまたはカスタムモデルを展開する際には、インフラ、コスト、パフォーマンスの課題が発生します。これらのツールはそれらの課題を解決するのに役立ちます。
コンテキストと埋め込み
LLMに適切なコンテキストを提供し、より効果的な応答を可能にする企業が注目されています。
この領域は4月に175億円以上の資金を調達しました。
LLMは、正しい答えを得るために、元のトレーニングデータに含まれていないコンテキストやデータが必要です。
LLMは、推論時にプロンプト自体に限られた役立つ情報を追加することで、この問題を解決します。
QA（品質保証）と可観測性
LLMを活用したアプリケーションの品質保証、監視、ファインチューニングなどを支援するツールが開発されています。
LLMを活用した製品を展開したら、パフォーマンス、スピード、ユーザーのインサイトなどを分析し、製品のV1からV2へ進化させる必要があります。
これらの新興ツールは、開発者向けにオブザーバビリティ、モニタリング、微調整、QAなどのタスクを処理します。
これらのツールとプロジェクトは、AI開発と普及のサイクルが進む中で競争が激化する中で価値を持ってきます。現在の課題に対する解決策が明確になりつつありますが、未解決の問題もまだ多く残されています。
最後に
AIの次世代を担うGenerative AIの発展には、開発者向けのツールとインフラストラクチャが不可欠です。技術の進歩に伴い、上記の課題に対する解決策が提供されていますが、未解決の問題も依然として存在します。Generative AIの未来に関心を持つ読者は、これらのツールやプロジェクトの進展に注目し、AIの発展を支える役割を果たすことができるでしょう。
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