オルツ、数兆パラメータ規模の大規模言語モデル構築に着手 株式会社オルツのプレスリリース
P.A.I.
LLMの開発では、モデルのパラメータ数を増やすことで精度や表現力が向上することは確かですが、それだけでは実用性に欠ける場合があります。例えば、1プロンプトに対して30分もの時間がかかるようなモデルでは、ユーザー体験が損なわれ、実際には誰も利用しないので、リアルタイムでの反応速度が求められています。また、1プロンプトあたり1万円もかかるようなモデルでは誰も利用しません。 加えて、LLMの運用とGPUリソースの使用は、大量の電力を消費します。このエネルギー問題は、環境への影響だけでなく、運用コストにも大きく関わってきます。特に、LLMのトレーニングや推論には膨大な計算量が必要で、これを支えるGPUリソースは多くのエネルギーが必要となります。
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