推論

推論（Inference）は、学習済みのAIモデルを使って、新しいデータに対する予測や判断を行うプロセスです。学習（Training）と対になる概念で、AIシステムの実運用段階に相当します。

推論の概念

学習と推論の違い

推論のフロー

[新しい入力データ] → [学習済みモデル] → [予測/判断結果]

推論の種類

1. バッチ推論

2. リアルタイム推論

推論の最適化

ハードウェア最適化

モデル最適化

LLMの推論

特徴

• 自己回帰的生成（トークン単位）
• 長いコンテキストの処理
• 大きなモデルサイズ

最適化技術

推論サービス

クラウドサービス

推論特化

コスト構造

今後の展望

• より効率的な推論ハードウェア
• エッジ推論の普及
• 推論コストの低下
• リアルタイム性の向上

推論は、AIを実際の価値に変換する重要なプロセスです。