01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
専用モデルは、関連性の高い特定のデータを使い、特定の機能やタスクで能力を発揮するように作られます。対象は法律、金融、医療、サイバーセキュリティなどの分野だけでなく、翻訳やコード補完などのタスクにも設定できます。作成方法には、専用データによる一からの学習や、既存モデルのファインチューニングなどがあります。複数の専用モデルを組み合わせて一つのアプリケーションを構成する場合もあります。対象を絞ることで、その分野の用語や文脈に適した出力を目指せる一方、汎用モデルより適応範囲が狭くなる場合があります。必要なデータ、費用、遅延、計算資源などは採用する方式によって異なります。
02 / IN PRACTICE
Specialized Modelの活用例
たとえば、こんな場面で
翻訳専用モデルやコード補完専用モデルのように、実行するタスクを限定して設計する例があります。また、法律や金融などのデータで学習または調整し、その分野の文書を扱うモデルも専用モデルに含まれます。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
採用時は、対象とする分野とタスクを先に明確にし、実際の入力を使って候補モデルを評価します。精度だけでなく、遅延、費用、必要なデータ、プライバシー、規制、運用資源も確認してください。
参考資料
Learn about Specialized AI, Industries, and Applications （新しいタブで開きます）What Is a Domain-specific LLM? | IBM （新しいタブで開きます）How to choose the right gen AI model | Google Cloud Blog （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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