現代の技術者たちが直面している大きな課題の一つに、基盤モデルの開発があります。
巨大なシステムを構築するためには、莫大な資金とGPUなどの計算リソースが必要であり、その確保が難しいという現実が存在します。
特にGPUの需要が高まる中で、大規模なGPUクラスターの確保は一層困難になっています。
また、限られた予算の中で性能を上げるためのアプローチや研究への方向性を決定するのもまた、時間がかかる重要なプロセスです。
開発過程での評価や実験の管理も、日々の運用における大きな負担となります。
一方、スタートアップ企業などでは、予算やリソースに制限があるため、独自の戦略を立てる必要があります。
データの質を改善し、効率的なモデルを作ることが求められるのです。
さらに、モデル開発にかかるコストについても言及されていることが興味深いです。
数千万円程度はかかると言われる基盤モデルですが、クラウドサービスを利用する場合にはその数倍に跳ね上がるリスクもあるのです。
企業や研究機関が開発を進める中で、資金繰りやROIをどう見込むのかという経済的なアプローチも、技術的な側面と同じくらい重要視されています。
内部のデータ作成チームやR&Dによる戦略的な取り組みといった、モデル開発の知られざる側面が、専門家たちの言葉から浮かび上がります。
これらのリアルな声は、私たちにLLM開発の複雑さと、そこに潜む苦労をありありと伝えてくれます。
出典 : https://logmi.jp/tech/articles/330362