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近年、クラウドサービス上での大規模言語モデル（LLM）の活用が注目を集めています。
特にAWSやGoogle Cloud、Microsoft Azureなどの主要クラウドプロバイダーが提供するLLMは、企業の生産性向上やデジタル変革において重要な役割を果たしています。
しかし、各クラウドプロバイダーが提供するLLMは、その機能、性能、価格、ユースケースの適合性など、多岐にわたる違いがあります。そのため、ビジネスニーズに最適なLLMを選択するためには、各サービスの特徴を正確に理解し、比較することが重要です。
本記事では、3大クラウドサービスである、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureが提供するLLMサービスについて比較し、サービスをどう適用するのかについて、わかりやすく紹介しています。
本記事の執筆者
[参考記事]LLMとは？生成AIとの違いや仕組みを解説
LLMサービスの設計パターン
LLMサービスでよく利用される設計パターンは以下の4つです。
RAG
Fine-Tuning
Prompt-Tuning
Pre-Training(事前トレーニング)
RAGの設計パターン
RAGは 検索拡張生成（Retriveal Augmented Generative)の略で、LLMと外部のデータベースや情報源を結びつけるための手法です。
特に質疑応答のシステムや、自然言語処理のタスクで利用することで、性能向上が見込めるのが特徴です。
主な利点としては以下になります。
精度の向上
知識の補完
柔軟性の向上
RAGは以下の2つのコンポーネントから構成されています。
情報検索（reetrieval）
生成（generation）
Fine-Tuning
FineTuningは機械学習（特に深層学習）における技術の１つで、すでにトレーニング済みのモデルをベースに、そのモデルを特定のタスクやデータセットに適用させるプロセスを指します。
主な目的と利点としては以下になります。
リソースの効率運用
パフォーマンスの向上
小規模なデータセットへの適用
Prompt-Tuning
PromptTuningは自然言語処理モデルに特定のタスクを実行させるため、プロンプト（入力文）を調整する技術です。特に事前訓練されたLLMの出力を最適化するために利用されます。
モデル自体のパラメータを変更せずに、プロンプトの設計や修正によって、望ましい出力を引き出すことを目的としています。
主な目的と利点は以下になります。
柔軟性
モデルの汎用性の活用
コストの削減
Pre-Training
PreTrainingは、モデルが大量のテキストデータからパターンや関係性を学習するプロセスを指します。このプロセスによって、モデルが自然言語処理タスクを高精度で実行する事が可能となります。
PreTrainingとFineTuningの関係性
PreTrainingが完了した後、モデルは特定のタスクに特化したFineTuningを行います。
このFineTuningはPreTrainingされたモデルをベースに、少量のタスク固有のデータを使って再トレーニングを行い、その結果、モデルが特定のタスクに対して最適化されます。
AWSのLLMサービス
Amazon Bedrock
AmazonBedrockはAWSが提供するLLMを含む、生成AIの基盤サービスです。
ユーザーは複数の基盤モデルを選択し、そのモデルを活用してアプリケーションを構築できます。
機能と特徴
主な特徴として、AWSが提供するモデル以外にもAIスタートアップの様々なモデルを利用する事ができます。
また、モデルのデプロイやスケーリングは、他のAWSサービスと連携する事が可能で、管理が容易です。
Amazon SageMakerと統合することで、モデルのトレーニングやデプロイのプロセスを簡素化し、簡単に運用する事ができます。
他サービスとの連携
代表的なモデル
Amazon Titan
AzureのLLMサービス
Azure OpenAI Service
Azure OpenAI ServiceはMicrosoftがOpenAIと提携して提供するサービスで、OpenAIのGPTシリーズなどの高度なLLMを利用できます。
機能と特徴
主な特徴として、Azureが提供する各種サービス（Machine Learning, Cognitive Serviceなど）との統合が簡単に行えます。
また、GPT-N などの、OpenAIが開発したLLMを利用可能です。
他サービスとの連携
代表的なモデル
GPT-3
GPT-4
GCPのLLMサービス
Google Cloud AI Platform & Vertex AI
Google Cloud AI PlatformとVertexAIは、GCPが提供する包括的なAIサービスです。
これらのサービスはGoogleのLLMを活用するためのプラットフォームを提供します。
機能と特徴
GCPが提供する様々なサービスと連携して、AIサービスを構築する事が可能です。
AutoML: 機械学習モデルを自動的に作成、最適化できる
BigQueryML: SQLを利用して機械学習モデルを構築できる
統合プラットフォーム: モデルのトレーニング、デプロイ、管理を行う事ができる統合環境
それぞれの分野に特化したAPI群: 自然言語処理、画像処理、翻訳、などに特化したAPIが利用できる
他サービスとの連携
代表的なモデル
PaLM(Pathways Language Model)
BERT
まとめ
クラウドサービス上で提供される大規模言語モデル（LLM）は、AI活用を加速させる革新的なツールとして、多くの企業にとって欠かせない存在になっています。
OpenAI、Google Cloud、Microsoft Azureといった主要なクラウドプロバイダーは、それぞれ独自の強みと特長を持つLLMを提供しており、ビジネスニーズに応じた選択が重要です。例えば、OpenAIのGPTシリーズはその高い言語生成能力でクリエイティブなコンテンツ生成に適しており、Google CloudのBERTは自然言語処理の精度と効率に優れた選択肢です。また、Microsoft Azureは統合されたエンタープライズ向け機能と広範なサポートで、既存のシステムとの親和性が高いです。
今後も、LLMはさらなる進化を遂げ、ビジネス領域におけるイノベーションの原動力となるでしょう。自社に最適なLLMを選択し、早期に導入することで、競争優位性を確保し、デジタル時代における成功を実現するための強力な武器となることは間違いありません。
この記事を参考に、ぜひ最適なLLM導入の一歩を踏み出していただければ幸いです。
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