コストと運用が投資の焦点に

なぜモデルの「蒸留」が“AIの現実解”として注目されるのか

DeepSeekが台頭したことで脚光を浴びるモデルの蒸留。成熟期に入った手法の系譜、コスト構造、投資の焦点、2030年ごろまでの注目領域を整理する。

　生成AI市場での関心は、巨大な基盤モデルをそのまま運用することから、限られたコンピューティング資源で十分な性能を引き出す「蒸留」へと移りつつある。特に中国のDeepSeekが、蒸留によってOpenAIのモデルに匹敵する性能のLLM（大規模言語モデル）を訓練できることを示したことが追い風となった。

　蒸留そのものは新たな発明ではない。調査会社Gartnerのシニアディレクターアナリストのハリサ・カンダバットゥ氏は、自身も2017年にモデル蒸留を研究していたと述べ、技術自体は新規ではないと指摘する。研究コミュニティーには次のような長年の蓄積がある。

• 「Model compression」（2006、クリスティアン・ブチラ、リッチ・カルアナ、レクサンドル・ニクレスク＝ミジル）
  • 大規模モデルの知識を小規模モデルへ圧縮する概念を提示
• 「Distilling the Knowledge in a Neural Network」（2015、ジェフリー・ヒントン、オリオル・ビニャルス、ジェフ・ディーン）
  • 蒸留という用語を使用して考え方を定着させ、性能向上手法として提唱

モデル蒸留はなぜいま企業で現実解なのか

Computer Weekly発　世界に学ぶIT導入・活用術

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