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オープンLLMの進化：「領域特化型モデル」の台頭と今後の展望
こんにちは！今日は領域特化のLLMについて解説いたします。 近年、大規模言語モデル（LLM）の発展は目覚ましいものがあります。 GPT-4oやClaude 3.5などの汎用AIが注目を集める一方で、特定の分野や用途に特化したLLMの需要が急速に高まっています。この傾向は、オープンソースのLLMにも波及し始めており、今後ますます加速すると予想されます。 領域特化型LLMの利点 特定の分野に特化したLLMは、その分野特有の専門知識や用語、文脈を深く理解し、より適切な応答を生成できる可能性があります。 例えば、医療、法律、金融、工学、プログラミングなど、専門性の高い分野では、一般的なLLMよりも高い精度と信頼性を提供できる可能性があります。 ファインチューニングと継続事前学習 オープンLLMを特定のドメインに適応させる主な方法として、ファインチューニングと継続事前学習が挙げられます。 ファインチューニング 既存のLLMに対して、特定のタスクや分野に関連したデータセットを用いて追加学習を行う手法です。比較的少量のデータでモデルの挙動を調整できる利点がありますが、新
