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公開：2024-07-30

ヘッドウォータースがSLMファインチューニングサービスを開始、生成AIの精度向上と業務活用促進へ

text: XEXEQ編集部

記事の要約

• ヘッドウォータースがSLMファインチューニングサービス開始
• Phi-3、Llama-3、GPT-4o miniなどの小規模言語モデルを活用
• 生成AIの回答精度向上と業務利用促進が目的

ヘッドウォータースのSLMファインチューニングサービス詳細

株式会社ヘッドウォータースは、2024年7月23日に生成AIの業務活用を推進する企業向けの「SLMファインチューニング」カスタムサービスの提供を開始した。本サービスは、マイクロソフト社の「Phi-3」、Meta社の「Llama-3」、OpenAI社の「GPT-4o mini」などの小規模言語モデル（SLM）を使用して、生成AIの回答精度を向上させることを目的としている。^[1]

SLMの主な特徴は、LLMの軽量化と扱うデータ量の少なさにある。業界固有の用語やニュアンス、間違ってはいけない回答など、他のナレッジよりも優先するべき情報をSLMに用意することで、不正確さや無関係な情報を生成するリスクを最小限に抑えることが可能だ。さらに、SLMはLLMと比較してコンピューティングリソースが抑えられるため、運用コスト効率が高く、応答時間の短縮や消費エネルギー削減といったメリットがある。

ヘッドウォータースは、SLMファインチューニングとMicrosoft Fabricを活用したAdvanced RAGサービスや、Microsoft Azureで構成された生成AI基盤「SyncLect Generative AI」と組み合わせて提供することで、さらなるコストパフォーマンスの向上を目指している。比較的高い正答率を求められる製造業や金融業、放送業、ヘルスケア業などのエンタープライズ企業での生成AIの業務活用や、生成AIを活用したお客様のサービスプラットフォーム支援を行っていく方針だ。

SLM（Small Language Model）について

SLMとは、Small Language Modelの略称で、大規模言語モデル（LLM）と比較して小規模なデータセットで学習された言語モデルのことを指している。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• 軽量化されたモデルサイズ
• 特定のタスクや領域に特化した学習
• 低コストで高速な処理が可能

SLMは、LLMと比較して扱うデータ量が少ないため、特定の業界や分野に特化した学習が可能となる。これにより、業界固有の用語や専門的な知識を効率的に学習し、より正確で関連性の高い回答を生成することができる。また、モデルサイズが小さいため、エッジデバイスでの利用やリアルタイム処理など、リソースに制約のある環境でも効果的に活用することが可能だ。

SLMファインチューニングに関する考察

SLMファインチューニングサービスの導入により、企業は自社の業務に特化した生成AIモデルを構築できるようになるだろう。しかし、SLMの学習データの選定や品質管理が課題となる可能性がある。データの偏りや不適切な情報が含まれていた場合、AIの出力に悪影響を与える恐れがあるため、継続的なモニタリングと改善が必要になるだろう。

今後、SLMファインチューニングサービスには、マルチモーダル対応の強化が期待される。テキストだけでなく、画像や音声データも含めた学習が可能になれば、より幅広い業務での活用が見込める。また、企業間でのSLMモデルの共有や連携機能の追加により、業界全体での知識の集約や標準化が進む可能性もあるだろう。

SLMファインチューニングの技術が進化することで、企業独自のAIアシスタントの開発が容易になると予想される。これにより、カスタマーサポートや社内ナレッジ管理、さらには製品開発のサポートなど、様々な分野でAIの活用が加速するだろう。ヘッドウォータースには、このような未来を見据えた継続的なサービス改善と、企業のAI活用をサポートする体制の強化が期待される。

参考サイト

1. ^ . 「「Phi-3」「Llama-3」「GPT-4o mini」などの 小規模言語モデルを使用して生成AIの回答精度を向上させる 「SLMファインチューニング」カスタムサービスを開始 - 株式会社ヘッドウォータース」. https://www.headwaters.co.jp/news/slm_fine_tuning.html, (参照 24-07-30).
2. Meta. https://about.meta.com/ja/
3. Microsoft. https://www.microsoft.com/ja-jp

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