AIモデル

AIモデルとは

AIモデル（AI Model）は、機械学習によってデータからパターンを学習し、予測や判断を行うための数学的構造です。AIシステムの中核を成す要素です。

モデルの構成要素

アーキテクチャ

モデルの構造（ニューラルネットワークの層数、ノード数など）

[パラメータ](/glossary/parameters)

学習によって調整される重み。GPT-4は1兆以上のパラメータを持つと言われています。

ハイパーパラメータ

学習率、バッチサイズなど、事前に設定する値

モデルの種類

用途別

• 分類モデル: カテゴリを予測
• 回帰モデル: 数値を予測
• 生成モデル: 新しいデータを生成

規模別

• **LLM（大規模言語モデル）**: GPT-4、Claude、Gemini
• SLM（小規模言語モデル）: 特定用途に特化

汎用性別

• **基盤モデル**: 多目的に使える汎用モデル
• **特化型モデル**: 特定タスク向け

モデルのライフサイクル

1. 設計: アーキテクチャの選定
2. **学習**: 学習データからパターン抽出
3. 評価: 性能の検証
4. デプロイ: 本番環境への展開
5. 運用: 継続的なモニタリングと改善

モデルの選択基準

• タスクとの適合性
• 精度と速度のバランス
• コスト（学習・推論）
• 説明可能性の要件