LLMの現状

Hugging Face Hubの規模

• 100万以上のAIモデルがホスト
• テキスト生成、音声処理、画像処理など多様なモデルを提供
• 10万以上の組織がプライベートモデルを開発・共有

主要なベースモデル

• Mistral系：Mistral-7B、Mixtral（MoEアーキテクチャ採用）
• Meta系：Llama 2（7Bから70Bまでのバリエーション）
• BLOOM：46言語対応の大規模言語モデル
• Falcon：Technology Innovation Institute開発の高性能モデル

日本企業の取り組み

サイバーエージェント

• OpenCALM-7B（68億パラメータ）を開発
• 広告制作、チャットボット、医療分野での実用化
• 225億パラメータのCyberAgentLM3-22B-Chatも公開

楽天

• Rakuten AI 7B（70億パラメータ）を開発
• MoEアーキテクチャを採用したRakuten AI 2.0をリリース
• 日本語処理性能を大幅に向上

BERTの重要性

アーキテクチャの特徴

• 双方向コンテキスト処理が可能
• トランスフォーマーのエンコーダー構造
• 事前学習と微調整の2段階プロセス

優位性

• 豊かな文脈理解能力
• 様々なNLPタスクへの適用可能性
• 高い汎用性と実用性

今後の展望

モデルの集約傾向

• 主要な基盤モデルへの収束
• 信頼性と実用性の高いモデルの優位性
• Linuxディストリビューションと同様の集約傾向

利用形態

• 特定用途向けのファインチューニング
• 業界特化型カスタマイズの増加
• エッジデバイス向け軽量化モデルの開発

これらの動向は、LLM技術の成熟と実用化が着実に進んでいることを示しています。今後は、特定の用途や産業に特化したモデルの開発が進むと同時に、基盤となる主要モデルへの集約が進むことが予想されます。