NTT研究所のtsuzumiなどの大規模言語モデル、AIエージェント、Retrieval Augmented Generation（RAG）、小規模言語モデル（SLM）、ファインチューニングなどの生成AI技術の進歩と今後の展望を探ります。
tsuzumiは、NTT研究所が約40年にわたって蓄積してきた自然言語処理技術をベースにした大規模 言語モデル です。日本語と英語に対応しており、特に日本語処理能力に優れています。また、小型軽量、テキスト以外のメディアも扱えるマルチモーダル対応といった特長を備えています。 また少ないリソースでチューニングが可能なため、お客さま固有の業界・業務特化型 生成AI として利用が可能です。お客さまの細かな要件に対応することで、 生成AI を活用した業務の効率化やビジネスアプリケーションを実現することができます。 AIエージェント は、自律的に特定のタスクを実行するインテリジェントなシステムです。これらのエージェントは、複数のAIモデルを組み合わせて、単一のモデルでは困難な高度なタスクを自動で実行します。企業では、電話応対やスケジュール管理、データ入力などの業務を自動化するために利用され、効率的なビジネス成果を達成するのに役立ちます。 AIエージェント の国内市場は急速に成長しており、2024年から2030年にかけての年平均成長率（CAGR）は44.
8％と予測されています。Retrieval Augmented Generation（RAG）は、大規模言語モデル（LLM）と外部のデータベースや情報源を結びつけるための新しい技術です。外部の知識ソースを検索し、より強化した文章生成を行います。2024年から2030年にかけて世界のRAGの年平均成長率（CAGR）は44.7%で成長すると予測されています。SLM（小規模言語モデル）は、LLM（大規模言語モデル）よりもサイズが小さく軽量化された言語モデルです。高速なトレーニングと推論が可能で、リソース効率も高まり、コストパフォーマンスに優れています。また、リソースに制約のあるデバイスやエッジコンピューティングに適しており、セキュアで機密性が高いと言った様々な特徴があります。より小型となる言語モデルの可能性が生成AIカテゴリーで注目されており、小規模言語モデルの採用が増加しております。ファインチューニングとは、既に学習済みのモデルに新たな層を追加し、モデル全体を再学習する手法です。 モデルを再利用するため、一から学習するよりも短時間で少ないデータでモデルの構築が可能です
生成AI 言語モデル AIエージェント RAG SLM ファインチューニング
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