オープンソースLLM とは？

無料かどうかより、モデルを使い、仕組みを調べ、変更し、共有できる自由が大切なんだ。公開範囲が広ければ、自分の環境で動かすだけでなく、学習や評価の方法も調べられるよ。

それだけでは判断できないよ。重みは学習で得た数値で、学習コードやデータの情報が全部そろうとは限らない。「オープンウェイト」と呼ばれるものと、オープンソースを区別しよう。

OSIのOpen Source AI Definition 1.0は、データについての十分な情報、学習・実行に使うコード、重みなどのパラメータを、定められた条件で使える形にすることを求めているよ。元の学習データをすべて配ることと、十分なデータ情報を公開することも同じではないんだ。

Ai2のOLMo 2は、重みだけでなく学習データやコードも公開する例だよ。一方、Llama 3.1には独自のCommunity Licenseがあり、再配布や大規模な商用利用などに条件がある。モデル名だけで「全部自由」と決めず、対象の版の条件を確認しよう。

外部の生成APIに入力を送らない構成を作れたり、業務に合わせて調整したりできるよ。ただし外部通信やログの扱いは構成次第で、重みが公開されていれば自動的に機密が守られるわけではない。計算資源の費用、更新、評価やアクセス管理も考えるんだ。

一律には決められないよ。日本語、回答の正確さ、速度など、必要な仕事と条件をそろえて評価しよう。公開モデルも商用サービスとして提供できるので、「オープンソース対商用」という分け方だけでは選べないんだ。