ソフトウェアは自動車のように機能し、今や人工知能（AI）を操るための新たな手法として、「モデルカスケード」と「混合思考（MoT）」が注目を集めています。
この技術では、質問の難易度に応じて、低コストのAIから高コストのAIへと問いを振り分けることで、必要な処理だけにリソースを集中させることができるため、効率的に運用することが可能です。
特に、ドミノ・データ・ラボのサブイル・マンスカーニによると、MoTはAIモデルの「答えの一貫性」を利用して、従来の大規模言語モデル（LLM）よりも40%の費用で同等の性能を達成することが可能と言われています。
また、異なる思考プロセスを組み合わせることで、より正確な意思決定を行うことも明らかになりました。
AIの発展と共に、コスト削減とモデルの信頼性向上が未来のAI技術採用を加速させる鍵となることは間違いありません。
これらの技術が、省コストで高性能なAIシステムを実現するための新たな基盤となっています。
高校生も理解できるように、これらの技術的な概念を車に例えることで、ソフトウェア運用の最適化への道を分かりやすく示しています。
出典 : https://www.forbes.com/sites/adrianbridgwater/2024/05/14/why-ai-models-need-a-tune-up/