AIBR プレミアム
拓海さん、お借りします。最近、社内で「自社向けにモデルを作るべきだ」という話が出てきまして、eBayが自社でLLMを作ったという論文を見つけました。うちのような中堅にも意味はありますか？
素晴らしい着眼点ですね！この論文はeBayが自社のニーズに合わせて完全に社内で大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）大規模言語モデルを設計・学習した事例です。要点は「自社制御」「ドメイン適合」「多言語対応」の三つで、大丈夫、一緒に要点を整理しますよ。
「自社制御」ですか。外部モデルをそのまま使うと何が問題になるのですか。ライセンスとかデータ流出の心配、それに性能が合うかどうかが気になります。
端的に言うと、外部モデルは便利だが依存関係を生むんです。ライセンスで制限される、更新の方針が変わる、内部の商用データに最適化されていない。eBayはこれを避けるためにLiLiuMという1B、7B、13Bのモデル群を自前で作り、語彙（tokenizerという語彙分割器）や学習データをコントロールしています。
語彙を変えると何が変わるんですか。現場的には「速く」「正確に」結果が出るようになるなら価値があるんですが。
良い質問です。要するに語彙の最適化は「普段使う言葉」をモデルが短く分解して扱えるようにすることです。これにより推論（inference、推論）の際のデコード速度が上がり、eコマース特有の用語や商品名をより素早く正確に扱えます。結果として現場に近い応答が早く返るんです。
これって要するに自分たちがよく使う言葉で模型（モデル）を作り直すと、処理が速く正確になるということ？
その通りですよ。要点を三つにまとめますね。第一に、自社でモデルを持つとライセンスやセキュリティを自分で決められる。第二に、ドメイン特化の語彙やデータは少ない追加投資で性能改善に直結する。第三に、多言語データを含めることで英語以外の市場でも優位に立てる。大丈夫、一緒に段取りを作ればできますよ。
投資対効果の計算はどうすればいいでしょう。学習に大規模なコストがかかると聞きますし、うちでそこまでやる価値があるか見極めたいのです。
段階的に進めるのが現実的です。まずは既存の小さなモデルで微調整（fine-tuning、微調整）や指示調整（instruction-tuning、指示調整）を行い、現場での改善量を定量化します。その結果に基づき、社内での完全学習に踏み切るか、あるいはハイブリッドで外部モデルを使うかを決めれば良いです。
分かりました。最後に一つだけ、これを始めると現場は何を変えなければいけませんか。人もプロセスも含めて教えてください。
現場の変更点も実は段階的です。データの収集とラベリング体制、評価指標の設計、そして本番での推論インフラの整備が中心です。まずは小さなPoC（概念実証）で勝てるユースケースを作り、そこで得たROIを根拠に段階展開する。大丈夫、一緒に優先順位をつければ進みますよ。
なるほど、ではまずは小さく始めて効果が見えたら拡大するという方針で社内に説明してみます。要点は私の言葉でまとめますね。LiLiuMは自社で制御することで現場に合った語彙とデータを使い、速く正確に動くモデルを作れるということですね。
