*記事の出典:Data Ape**著者:煙と雨の雨* *画像出典:Unbounded AIによって生成*現在、大規模モデルはアカデミアの最先端の研究からビジネス界でホットな話題になっています。 現在、国内のテクノロジー大手や新興企業は、大規模モデルの商用化を積極的に模索しており、既存のビジネスに革新と成長をもたらすためにそれを使用しようとしています。この「急速な進歩」は、2つの側面に現れています:第一に、大規模モデルは、ERP、CRM、BI、財務、マーケティング、運用、顧客サービスなどの従来のコアビジネスシステムと深く統合され、よりインテリジェントで自動化されています。 第二に、金融、製造、小売、エネルギー、エンターテインメントなど多くの業界で大型モデルが広く利用され始めており、業界の革新と変革が促進されています。ChatGPTのネットワーキングモード、Microsoft Bing、Baidu Wenxin Yiyan、Taobao Wenwenなどの製品の試用によると、著者は、大規模なモデルの商用利用にはまだ明らかな問題があることを発見しました。具体的には、商業着陸を達成するためには、次の3つの問題を解決する必要があります。 ## **システムドッキング** 大規模なモデルが日常業務に徐々に統合されるにつれて、その機能は単なるデータ処理やコンピューティングを超えています。 この新しいタイプのインテリジェントモデルは、さまざまなビジネスシステムとリアルタイムで対話し、さまざまなビジネスニーズに対応できる必要があります。 理論的には、これが大規模モデルの真価の鍵となりますが、実際には、大きな技術的課題でもあります。 私たちは、それぞれのビジネスシステムには独自の歴史的背景と技術的アーキテクチャがあり、それが独自のアイデンティティを与えていることを認識する必要があります。 これらは偶然に存在するのではなく、特定のコンテキスト、ビジネスニーズ、および技術トレンドに基づいて設計および開発されています。例えば、初期のERPシステムは、コンピューティングリソースが限られ、ネットワークが未成熟な時代に誕生した可能性があり、その設計思想、データ構造、機能特性は、当時の技術環境やビジネス環境と密接に関連していました。 これらは、最新のマイクロサービスやコンテナ技術ではなく、従来のリレーショナルデータベースやサービス指向アーキテクチャに基づいている場合があります。対照的に、最新のマーケティングオートメーションプラットフォームは、クラウドコンピューティングとビッグデータの時代に成長しており、強力なデータ処理機能、動的なスケーラビリティ、豊富なAPIインターフェイスを自然に備えています。このテクノロジの違いは、大規模モデルとこれらのシステム間の統合戦略の方向性を根本的に決定します。 すべてのシステムを単一の標準で統一しようとするのは、間違いなく非現実的です。したがって、大規模モデルとの統合戦略は多様である必要があり、各システムの特性とニーズを考慮する必要があります。 具体的には、レガシー技術に基づくシステムの場合、データやビジネスロジックを変換して、大規模なモデルとスムーズに連携できるようにするための「アダプター」や「中間レイヤー」を導入する必要があるかもしれません。 最新のテクノロジーをすでに採用しているシステムの場合、統合はより簡単でシンプルになる可能性がありますが、データの一貫性と整合性を確保する必要があります。さらに、情報技術の幅広い用途では、インターフェースは「ブリッジ」の役割を果たし、異なるシステム間の情報の送信と通信を担当します。 IT分野では長らくインターフェースの標準化が進められてきましたが、技術の発展や歴史の蓄積により、インターフェースの多様化は避けて通れないものとなっています。このインターフェイスの多様性は、大規模なモデルの統合に深刻な課題をもたらし、各インターフェイス標準またはプロトコルの背後には、特定のデータ構造、呼び出し方法、およびセキュリティ メカニズムがあります。 大規模なモデルがこれらのシステムとシームレスに対話できるように、各インターフェイス用のアダプターが開発されています。 つまり、大規模モデル自体のメンテナンスに加えて、これらのアダプターは、ビジネス システムの反復やインターフェイスの変更に対応するために、頻繁に更新および最適化する必要があります。これらの問題を解決する方法は? API管理とマイクロサービスアーキテクチャは優れた開発パスであり、API管理ツールとマイクロサービスアーキテクチャを採用することで、企業は大規模なモデルと他のシステム間の相互作用をモジュール化し、より柔軟でスケーラブルにすることができます。マイクロサービスアーキテクチャの核となる考え方は、大規模で複雑なシステムを、独立して実行され、明確に定義されたAPIを介して対話する多くの独立した小さなサービスに分解することです。 このアーキテクチャは、システム全体の機能を複数のマイクロサービスに分割することで、個々のパーツと大規模モデル間の相互作用をより柔軟にし、大規模モデルの統合に大きなメリットをもたらします。各マイクロサービスは、他のサービスに影響を与えることなく、個別にスケーリング、デプロイ、保守できます。 同時に、API 管理ツールは、開発者が各マイクロサービスや大規模モデルとインターフェイスするための統合プラットフォームを提供します。 ## **データアクセス** 今日のデータ駆動型の時代において、大規模モデルは、さまざまなビジネスシステムに対してインテリジェントな推奨事項と意思決定を処理、分析、提供する巨大なインテリジェントな「心臓部」のようなものです。 CRMからERP、財務、マーケティングまで、これらのビジネスシステムは血管や臓器のようなもので、大きなモデルと絡み合い、互いに補完し合っています。 そして、このシステムを流れる血液がデータです。 理想的には、すべてのトランザクション、すべてのユーザーアクション、すべての顧客フィードバックがデータを生成します。 これらのデータは、ビジネスシステムから大規模モデルに転送され、分析および処理された後、対応するビジネスシステムに戻され、より正確なサービスや意思決定をユーザーに提供します。例を見てみましょう。有名なオンラインショッピングプラットフォームの忠実なユーザーであるMiss Wangがいるとします。 商品を閲覧したり、ショッピングカートに商品を追加したり、購入したりするたびに、ダッシュボードはこの行動データを静かに記録します。 王さんの行動データがリアルタイムで大型モデルに送信されると、モデルは即座に過去の買い物履歴や閲覧履歴と組み合わせて詳細な分析を行います。 大柄なモデルはすぐに、ミス・ワンが最近夏のレディースウェアに強い関心を抱いており、新しく購入したドレスに合うアクセサリーが必要かもしれないことに気づきました。この e コマース プラットフォームの大規模モデル アプリケーションを使用すると、リアルタイムでアプリケーションを操作し、大規模モデルにいくつかの製品を推奨するように依頼できます。 現時点では、大型モデルは、夏のドレスに合うさまざまな靴、バッグ、さらには他の夏のアクセサリーを推奨できます。たとえば、おすすめの靴の 1 つをクリックし、詳細を参照し、最終的に購入することを決めたとします。 今回は購入も記録し、そのデータを大型モデルに供給します。 このプロセスでは、正確なサービスと意思決定を提供するために、大規模なモデルとビジネスシステム間のスムーズなデータフローの重要性がわかります。しかし、上記はあくまでも理想的な状況であり、現実には多種多様な問題があるかもしれません。 まず、様々な業務システムや大規模モデル間でデータをつなぐのは難しい問題です。淘宝網アスクを例にとると、現在、淘宝網アスクは淘宝網システムに接続されておらず、淘宝網アスクはユーザーの好みを知らず、淘宝網に埋め込まれた情報島のようなもので、淘宝網のデータシステム全体に有機的に統合されていません。 **さらに、大規模モデルと業務システム間でデータをつないだとしても、各業務システムの歴史的背景や技術アーキテクチャ、データ規格が異なるため、データ流通の過程で「閉塞点」や「漏洩点」が生じる可能性があります。 これにより、データが失われるだけでなく、大規模なモデルの解析結果が歪む可能性があります。eコマースプラットフォームを例にとると、ユーザーが商品を閲覧して購入すると、これらの行動データが大規模なモデルに送信され、分析され、ユーザーにより適した商品が推奨されます。 ただし、データが転送中に失われたり、他のシステムのデータ形式と一致しない場合、大規模なモデルでは製品を正確に推奨できない可能性があり、ユーザー エクスペリエンスに影響を与える可能性があります。大規模なモデルとさまざまなビジネスシステム間のデータフローは、データ量の増加だけでなく、企業に価値をもたらす上でのデータの役割も変化しているため、特に重要です。 ただし、大規模なモデルとさまざまなシステム間でスムーズで忠実なデータ フローを実現するのは簡単ではありません。大規模モデルとビジネスシステム間のデータフローは、単純なデータの移行や転送ではなく、複雑で双方向の継続的なプロセスであることを理解する必要があります。 このプロセスでは、各ビジネス システムは大規模なモデルと頻繁にやり取りする可能性があり、大規模なモデル自体は常に更新、学習、進化しています。このデータフローの背後には、異なるシステムからの更新の頻度とタイミングが異なるため、大規模モデルのデータが特定の時点でのビジネスシステムのデータと一致しない可能性があるという事実など、数え切れないほどの技術的およびビジネス上の課題があります。 さらに、ビジネスシステムが異なれば、技術アーキテクチャ、データ形式、インターフェース標準も異なるため、データフローの変換や調整が頻繁に行われることがあります。データのセキュリティとプライバシーの問題は無視できず、データは送信、保存、処理の過程でさまざまな脅威にさらされる可能性があり、データの整合性、機密性、否認防止をどのように確保するかは、企業が直面する大きな問題になっています。 特にクロスリージョンやクロスネットワーク環境では、データ伝送にも遅延が発生する可能性があり、リアルタイムの応答を必要とする業務システムにとっては致命的です。 ## **ビジネスコンバージェンス** 大型モデルは徐々にさまざまな業界や分野に浸透し、エンタープライズインテリジェンスの重要な後押しになっています。 しかし、テクノロジーを真にビジネスに価値をもたらすには、テクノロジーの実装だけでなく、さらに重要なことに、テクノロジーとビジネスの緊密な統合が必要です。 これを実現するには、大規模モデルがビジネスの詳細を深く掘り下げ、ビジネスロジックを理解し、ビジネスシステム全体に完全に統合する必要があります。 ** 大規模なeコマース企業が、大規模なモデルを使用して製品レコメンデーションシステムを最適化しようとしているとします。 そのためには、モデルがユーザーの購入履歴を認識するだけでは不十分で、ユーザーの買い物習慣、興味、好み、検索履歴、その他多くの詳細を理解する必要があります。 さらに、モデルは、季節、フェスティバル、プロモーションなどのビジネス戦略を理解して、生成されたコンテンツが本当に価値があることを確認する必要があります。ここで重要な疑問が浮かび上がってきます:これらのビジネスの詳細をビッグモデルに理解させ、組み込むにはどうすればよいでしょうか。 具体的には、次の側面から始めることができます。**1. ビジネス知識の移転は、データの限界を打ち破ります。 **データが大規模なモデルの中核となるインプットであることは間違いありませんが、真のビジネス理解を得るには、データに頼るだけでは不十分です。 多くのビジネス知識は暗黙的で構造化されていないため、従来のデータ手段では提供が困難です。 たとえば、企業のコアバリュー、顧客との長期的な関係、業界の微妙な変化は、データに直接反映されない場合があります。 このような知識を無視すると、モデルが実際のビジネスシナリオから逸脱した決定を下す可能性があります。そのため、各事業部門との緊密な連携が不可欠です。 ビジネスユニットは、多くの経験とビジネスへの深い理解を持っており、データではカバーできない詳細を提供できます。 社内の知識だけでなく、パートナー、競合他社、さらには業界全体で何が起こっているかについても重要です。検討に値するアプローチの 1 つは、ビジネスの専門家、データ サイエンティスト、モデル エンジニアで構成される特定のビジネス ナレッジ チームを設立し、大規模なモデルが包括的で詳細なビジネス トレーニングを受けられるように協力することです。**2. 複雑なビジネスロジックや大規模モデルのカスタマイズ開発に適応します。 **業種の多様化により業務ロジックが複雑化しており、小売業やヘルスケア業は独自のビジネスルールやロジックを持ち、大規模モデルの設計・開発には高度なカスタマイズが必要となるため、金融業界向けの大規模モデルがそのまま適用できる可能性は低いと思われます。大規模なモデルのアーキテクチャ、パラメーター、さらにはアルゴリズムは、特定のサービスに合わせて調整する必要がある場合があります。 たとえば、リアルタイムのパフォーマンスを重視する業界もあれば、長期的な戦略を重視する業界もあり、計算速度と詳細な分析の間でトレードオフを行う必要があるモデルにつながる可能性があります。3.ビジネスの変化、大規模モデルの柔軟性と反復能力に適応します。 **ビジネスは静的なものではなく、時間、市場、テクノロジーによって変化します。 ビジネス ロジックとルールが変更された場合は、それに応じて大規模なモデルを調整する必要があります。これには、モデル設計の柔軟性だけでなく、後の段階で迅速に反復して最適化する能力も必要です。 継続的なモデル トレーニング、リアルタイムのビジネス フィードバック、およびモデルのオンライン学習機能はすべて、大規模なモデルがビジネスと同期されるようにするための鍵です。将来的には、ビッグモデルがビジネスにさらに統合され、もはや単なるデータ処理と分析のためのツールではなく、ビジネスプロセス全体の中核的な推進力になると予測しています。 それは単なる技術の進歩ではなく、ビジネスモデル、組織構造、働き方の完全な変革です。しかし、このような変革は一夜にして実現するものではなく、ビジネスリーダー、ビジネスチーム、技術チームの協力とコラボレーションが必要です。 大規模なモデルがビジネスに真に価値をもたらすためには、絶え間ない学習、実験、最適化が必要です。 その過程では、課題や困難があるかもしれませんが、これらの経験は、企業が競合他社に差をつけるための貴重な知識と能力を構築します。
この3つの問題が解決されなければ、大型モデルの商業上陸は空虚な言葉になってしまいます。
記事の出典:Data Ape
著者:煙と雨の雨
現在、大規模モデルはアカデミアの最先端の研究からビジネス界でホットな話題になっています。 現在、国内のテクノロジー大手や新興企業は、大規模モデルの商用化を積極的に模索しており、既存のビジネスに革新と成長をもたらすためにそれを使用しようとしています。
この「急速な進歩」は、2つの側面に現れています:第一に、大規模モデルは、ERP、CRM、BI、財務、マーケティング、運用、顧客サービスなどの従来のコアビジネスシステムと深く統合され、よりインテリジェントで自動化されています。 第二に、金融、製造、小売、エネルギー、エンターテインメントなど多くの業界で大型モデルが広く利用され始めており、業界の革新と変革が促進されています。
ChatGPTのネットワーキングモード、Microsoft Bing、Baidu Wenxin Yiyan、Taobao Wenwenなどの製品の試用によると、著者は、大規模なモデルの商用利用にはまだ明らかな問題があることを発見しました。
具体的には、商業着陸を達成するためには、次の3つの問題を解決する必要があります。
システムドッキング
大規模なモデルが日常業務に徐々に統合されるにつれて、その機能は単なるデータ処理やコンピューティングを超えています。 この新しいタイプのインテリジェントモデルは、さまざまなビジネスシステムとリアルタイムで対話し、さまざまなビジネスニーズに対応できる必要があります。 理論的には、これが大規模モデルの真価の鍵となりますが、実際には、大きな技術的課題でもあります。
例えば、初期のERPシステムは、コンピューティングリソースが限られ、ネットワークが未成熟な時代に誕生した可能性があり、その設計思想、データ構造、機能特性は、当時の技術環境やビジネス環境と密接に関連していました。 これらは、最新のマイクロサービスやコンテナ技術ではなく、従来のリレーショナルデータベースやサービス指向アーキテクチャに基づいている場合があります。
対照的に、最新のマーケティングオートメーションプラットフォームは、クラウドコンピューティングとビッグデータの時代に成長しており、強力なデータ処理機能、動的なスケーラビリティ、豊富なAPIインターフェイスを自然に備えています。
このテクノロジの違いは、大規模モデルとこれらのシステム間の統合戦略の方向性を根本的に決定します。 すべてのシステムを単一の標準で統一しようとするのは、間違いなく非現実的です。
したがって、大規模モデルとの統合戦略は多様である必要があり、各システムの特性とニーズを考慮する必要があります。 具体的には、レガシー技術に基づくシステムの場合、データやビジネスロジックを変換して、大規模なモデルとスムーズに連携できるようにするための「アダプター」や「中間レイヤー」を導入する必要があるかもしれません。 最新のテクノロジーをすでに採用しているシステムの場合、統合はより簡単でシンプルになる可能性がありますが、データの一貫性と整合性を確保する必要があります。
さらに、情報技術の幅広い用途では、インターフェースは「ブリッジ」の役割を果たし、異なるシステム間の情報の送信と通信を担当します。 IT分野では長らくインターフェースの標準化が進められてきましたが、技術の発展や歴史の蓄積により、インターフェースの多様化は避けて通れないものとなっています。
このインターフェイスの多様性は、大規模なモデルの統合に深刻な課題をもたらし、各インターフェイス標準またはプロトコルの背後には、特定のデータ構造、呼び出し方法、およびセキュリティ メカニズムがあります。 大規模なモデルがこれらのシステムとシームレスに対話できるように、各インターフェイス用のアダプターが開発されています。 つまり、大規模モデル自体のメンテナンスに加えて、これらのアダプターは、ビジネス システムの反復やインターフェイスの変更に対応するために、頻繁に更新および最適化する必要があります。
これらの問題を解決する方法は? API管理とマイクロサービスアーキテクチャは優れた開発パスであり、API管理ツールとマイクロサービスアーキテクチャを採用することで、企業は大規模なモデルと他のシステム間の相互作用をモジュール化し、より柔軟でスケーラブルにすることができます。
マイクロサービスアーキテクチャの核となる考え方は、大規模で複雑なシステムを、独立して実行され、明確に定義されたAPIを介して対話する多くの独立した小さなサービスに分解することです。 このアーキテクチャは、システム全体の機能を複数のマイクロサービスに分割することで、個々のパーツと大規模モデル間の相互作用をより柔軟にし、大規模モデルの統合に大きなメリットをもたらします。
各マイクロサービスは、他のサービスに影響を与えることなく、個別にスケーリング、デプロイ、保守できます。 同時に、API 管理ツールは、開発者が各マイクロサービスや大規模モデルとインターフェイスするための統合プラットフォームを提供します。
データアクセス
今日のデータ駆動型の時代において、大規模モデルは、さまざまなビジネスシステムに対してインテリジェントな推奨事項と意思決定を処理、分析、提供する巨大なインテリジェントな「心臓部」のようなものです。 CRMからERP、財務、マーケティングまで、これらのビジネスシステムは血管や臓器のようなもので、大きなモデルと絡み合い、互いに補完し合っています。 そして、このシステムを流れる血液がデータです。
例を見てみましょう。
有名なオンラインショッピングプラットフォームの忠実なユーザーであるMiss Wangがいるとします。 商品を閲覧したり、ショッピングカートに商品を追加したり、購入したりするたびに、ダッシュボードはこの行動データを静かに記録します。 王さんの行動データがリアルタイムで大型モデルに送信されると、モデルは即座に過去の買い物履歴や閲覧履歴と組み合わせて詳細な分析を行います。 大柄なモデルはすぐに、ミス・ワンが最近夏のレディースウェアに強い関心を抱いており、新しく購入したドレスに合うアクセサリーが必要かもしれないことに気づきました。
この e コマース プラットフォームの大規模モデル アプリケーションを使用すると、リアルタイムでアプリケーションを操作し、大規模モデルにいくつかの製品を推奨するように依頼できます。 現時点では、大型モデルは、夏のドレスに合うさまざまな靴、バッグ、さらには他の夏のアクセサリーを推奨できます。
たとえば、おすすめの靴の 1 つをクリックし、詳細を参照し、最終的に購入することを決めたとします。 今回は購入も記録し、そのデータを大型モデルに供給します。 このプロセスでは、正確なサービスと意思決定を提供するために、大規模なモデルとビジネスシステム間のスムーズなデータフローの重要性がわかります。
しかし、上記はあくまでも理想的な状況であり、現実には多種多様な問題があるかもしれません。 まず、様々な業務システムや大規模モデル間でデータをつなぐのは難しい問題です。
淘宝網アスクを例にとると、現在、淘宝網アスクは淘宝網システムに接続されておらず、淘宝網アスクはユーザーの好みを知らず、淘宝網に埋め込まれた情報島のようなもので、淘宝網のデータシステム全体に有機的に統合されていません。 **
さらに、大規模モデルと業務システム間でデータをつないだとしても、各業務システムの歴史的背景や技術アーキテクチャ、データ規格が異なるため、データ流通の過程で「閉塞点」や「漏洩点」が生じる可能性があります。 これにより、データが失われるだけでなく、大規模なモデルの解析結果が歪む可能性があります。
eコマースプラットフォームを例にとると、ユーザーが商品を閲覧して購入すると、これらの行動データが大規模なモデルに送信され、分析され、ユーザーにより適した商品が推奨されます。 ただし、データが転送中に失われたり、他のシステムのデータ形式と一致しない場合、大規模なモデルでは製品を正確に推奨できない可能性があり、ユーザー エクスペリエンスに影響を与える可能性があります。
大規模なモデルとさまざまなビジネスシステム間のデータフローは、データ量の増加だけでなく、企業に価値をもたらす上でのデータの役割も変化しているため、特に重要です。 ただし、大規模なモデルとさまざまなシステム間でスムーズで忠実なデータ フローを実現するのは簡単ではありません。
大規模モデルとビジネスシステム間のデータフローは、単純なデータの移行や転送ではなく、複雑で双方向の継続的なプロセスであることを理解する必要があります。 このプロセスでは、各ビジネス システムは大規模なモデルと頻繁にやり取りする可能性があり、大規模なモデル自体は常に更新、学習、進化しています。
このデータフローの背後には、異なるシステムからの更新の頻度とタイミングが異なるため、大規模モデルのデータが特定の時点でのビジネスシステムのデータと一致しない可能性があるという事実など、数え切れないほどの技術的およびビジネス上の課題があります。 さらに、ビジネスシステムが異なれば、技術アーキテクチャ、データ形式、インターフェース標準も異なるため、データフローの変換や調整が頻繁に行われることがあります。
データのセキュリティとプライバシーの問題は無視できず、データは送信、保存、処理の過程でさまざまな脅威にさらされる可能性があり、データの整合性、機密性、否認防止をどのように確保するかは、企業が直面する大きな問題になっています。 特にクロスリージョンやクロスネットワーク環境では、データ伝送にも遅延が発生する可能性があり、リアルタイムの応答を必要とする業務システムにとっては致命的です。
ビジネスコンバージェンス
大型モデルは徐々にさまざまな業界や分野に浸透し、エンタープライズインテリジェンスの重要な後押しになっています。 しかし、テクノロジーを真にビジネスに価値をもたらすには、テクノロジーの実装だけでなく、さらに重要なことに、テクノロジーとビジネスの緊密な統合が必要です。 これを実現するには、大規模モデルがビジネスの詳細を深く掘り下げ、ビジネスロジックを理解し、ビジネスシステム全体に完全に統合する必要があります。 **
ここで重要な疑問が浮かび上がってきます:これらのビジネスの詳細をビッグモデルに理解させ、組み込むにはどうすればよいでしょうか。 具体的には、次の側面から始めることができます。
**1. ビジネス知識の移転は、データの限界を打ち破ります。 **
データが大規模なモデルの中核となるインプットであることは間違いありませんが、真のビジネス理解を得るには、データに頼るだけでは不十分です。 多くのビジネス知識は暗黙的で構造化されていないため、従来のデータ手段では提供が困難です。 たとえば、企業のコアバリュー、顧客との長期的な関係、業界の微妙な変化は、データに直接反映されない場合があります。 このような知識を無視すると、モデルが実際のビジネスシナリオから逸脱した決定を下す可能性があります。
そのため、各事業部門との緊密な連携が不可欠です。 ビジネスユニットは、多くの経験とビジネスへの深い理解を持っており、データではカバーできない詳細を提供できます。 社内の知識だけでなく、パートナー、競合他社、さらには業界全体で何が起こっているかについても重要です。
検討に値するアプローチの 1 つは、ビジネスの専門家、データ サイエンティスト、モデル エンジニアで構成される特定のビジネス ナレッジ チームを設立し、大規模なモデルが包括的で詳細なビジネス トレーニングを受けられるように協力することです。
**2. 複雑なビジネスロジックや大規模モデルのカスタマイズ開発に適応します。 **
業種の多様化により業務ロジックが複雑化しており、小売業やヘルスケア業は独自のビジネスルールやロジックを持ち、大規模モデルの設計・開発には高度なカスタマイズが必要となるため、金融業界向けの大規模モデルがそのまま適用できる可能性は低いと思われます。
大規模なモデルのアーキテクチャ、パラメーター、さらにはアルゴリズムは、特定のサービスに合わせて調整する必要がある場合があります。 たとえば、リアルタイムのパフォーマンスを重視する業界もあれば、長期的な戦略を重視する業界もあり、計算速度と詳細な分析の間でトレードオフを行う必要があるモデルにつながる可能性があります。
3.ビジネスの変化、大規模モデルの柔軟性と反復能力に適応します。 **
ビジネスは静的なものではなく、時間、市場、テクノロジーによって変化します。 ビジネス ロジックとルールが変更された場合は、それに応じて大規模なモデルを調整する必要があります。
これには、モデル設計の柔軟性だけでなく、後の段階で迅速に反復して最適化する能力も必要です。 継続的なモデル トレーニング、リアルタイムのビジネス フィードバック、およびモデルのオンライン学習機能はすべて、大規模なモデルがビジネスと同期されるようにするための鍵です。
将来的には、ビッグモデルがビジネスにさらに統合され、もはや単なるデータ処理と分析のためのツールではなく、ビジネスプロセス全体の中核的な推進力になると予測しています。 それは単なる技術の進歩ではなく、ビジネスモデル、組織構造、働き方の完全な変革です。
しかし、このような変革は一夜にして実現するものではなく、ビジネスリーダー、ビジネスチーム、技術チームの協力とコラボレーションが必要です。 大規模なモデルがビジネスに真に価値をもたらすためには、絶え間ない学習、実験、最適化が必要です。 その過程では、課題や困難があるかもしれませんが、これらの経験は、企業が競合他社に差をつけるための貴重な知識と能力を構築します。