人気のビッグモデルはクラウド コンピューティング市場に何をもたらすのでしょうか?

昨今、大型モデルは間違いなく最もホットなトレンドの一つです。

2022年12月、ChatGPTが突如として登場し、人工知能分野に対する人々の熱意を再燃させただけでなく、新技術のパンドラの箱を開けました。多くのテクノロジー企業もこれに追随し、大型モデル製品をリリースしたり、関連する開発計画を発表したりした。

ビッグモデルは、ディープラーニングアルゴリズムを使用して言語を処理および理解する機械学習モデルであり、ディープラーニングアルゴリズムを使用して言語を処理および理解する機械学習モデルです。大量のテキストデータから学習することで、言語パターンと意味理解を学習し、タスクを実行できるようになります。これらのタスクは、テキストの翻訳からチャットボットの会話への返信まで、基本的に何らかの言語分析を必要とするあらゆるタスクに及びます。

翻訳、チャットボット、AI アシスタントなどの自然言語処理アプリケーションの高速化に加えて、大規模モデルはヘルスケア、ソフトウェア開発、その他多くの分野のユースケースにも使用されています。

たとえば、大規模なモデルを使用する AI システムは、分子やタンパク質の構造のデータベースから学習し、その知識を使用して実行可能な化合物を考案し、科学者が画期的なワクチンや治療法を開発するのに役立ちます。

ビッグモデルは、再考された検索エンジン、指導用チャットボット、歌、詩、物語、マーケティング資料の作成ツールなどの作成にも役立ちます。

IDCは「2022年中国ビッグモデル開発白書」を発表し、ビッグモデルは人工知能の発展において避けられないトレンドであると考えている。 IDCは、中国の人工知能ソフトウェアおよびアプリケーション市場規模が2026年に211億米ドルに達し、人工知能が大規模応用の重要な時期に入ると予測しています。

利点は何ですか?

大規模モデルのトレーニング プロセスでは、計算能力、アルゴリズム、データ サポートが不可欠です。中でも、アルゴリズムとデータのサポートとしての計算能力は、大規模モデルの開発を促進する重要な要素です。高い柔軟性やスケーラビリティなど、クラウド コンピューティングの利点は、間違いなく大規模モデルのトレーニングにとって重要なインフラストラクチャになるでしょう。具体的には：

まず、スケーラビリティです。大規模モデルのトレーニングと展開には、大量のコンピューティング リソースとデータ ストレージが必要です。場合によっては、トレーニング プロセスに複数のハイエンド GPU インスタンスが必要になりますが、これはオンデマンドでスケーラブルなリソースを提供するクラウドベースのサービスでのみ対応できます。

2番目は、費用対効果です。大規模なモデルを実行するためのハイエンドのハードウェアが不足している場合は、クラウドを選択する方がコスト効率の高いソリューションになる可能性があります。クラウド サービスでは、使用したリソースに対してのみ料金を支払い、GPU や CPU はより手頃な価格で入手できる場合が多くあります。

3つ目は、使いやすさです。クラウド プラットフォームは、機械学習モデルの構築、トレーニング、展開のプロセスを大幅に簡素化するさまざまな API、ツール、言語フレームワークを提供します。

4番目は、ホスティングサービスです。クラウド プロバイダーがインフラストラクチャのセットアップ、メンテナンス、セキュリティ、最適化を処理するため、ユーザーの運用オーバーヘッドが大幅に削減されます。

5番目は、事前トレーニング済みモデルです。クラウド プラットフォームでは、カスタム データセットで微調整してクラウドに簡単に展開できる、最新の事前トレーニング済み大規模モデルへのアクセスが提供されるようになりました。エンドツーエンドの機械学習パイプラインを作成するのに非常に役立ちます。

クラウド コンピューティングにより、大規模モデルの使用に対する参入障壁がさらに下がり、より多くのユーザーがその可能性を最大限に活用できるようになると考えています。ビッグモデルの台頭により、クラウドコンピューティング市場にも新たな発展の機会がもたらされたと言えます。

クラウドサービスプロバイダーは積極的に取り組んでいます

注目すべきは、現在、多くのクラウド サービス プロバイダーが、大規模モデルのトレーニングと使用のコストを削減するために、独自の大規模モデル プラットフォームを発表していることです。

Baiduが文心千帆大型モデルプラットフォームを立ち上げた。 Wenxin Qianfan は、B サイドのエンタープライズ ユーザー向けに、データ管理、自動モデル カスタマイズと微調整、推論サービスのクラウド展開を含むワンストップの大規模モデル カスタマイズ サービスを提供しており、Wenxin Yiyan エンタープライズ レベルの推論クラウド サービスも提供しています。

Tencent Cloud の新世代 HCC (High-Performance Computing Cluster) 高性能コンピューティング クラスター。大規模モデルのトレーニングについては、コンピューティング クラスターにトレーニング フレームワーク AngelPTM が搭載されており、内部的に Tencent の Hunyuan 大規模モデルのトレーニングをサポートし、2022 年に 1 兆パラメータの大規模モデルのトレーニングでトレーニング時間を 80% 短縮することに成功しました。

Alibaba Cloudの「Magic Community」は、ユーザーが構築するモデルサービスプラットフォームです。モデル使用のしきい値を下げ、複数のシナリオに適応する API を提供します。現在、100万人以上の開発者がモデルの共同構築と共有に参加しています。

Huawei CloudのワンストップAI開発プラットフォームModelArtsは、Panguビッグモデルのトレーニングと推論のためのコンピューティング最適化、通信最適化、ストレージ最適化、アルゴリズム最適化を提供し、Panguビッグモデルにとって重要な基本プラットフォームリソースです。

ByteDance傘下のクラウドサービスプラットフォームであるVolcano Engineが発表したインテリジェントな推奨および高速トレーニングエンジンは、ハードウェアとソフトウェアの統合最適化設計を採用し、100GB～10TB以上の超大規模モデルの効率的なトレーニングをサポートします。

調査会社ガートナーが2022年に発表した「クラウドAI開発サービス主要機能レポート」によると、2025年までに新規アプリケーションの70%にAIモデルが統合され、クラウドAIサービスによってAIアプリケーションの開発ハードルを下げることができるという。大きなモデルはクラウド コンピューティングに大きな成長の機会をもたらすことがわかります。

結論は：

一般的に、ビッグモデルの推進により、クラウド コンピューティング市場は確実に新たな発展サイクルを迎え、クラウド コンピューティング市場における競争はより激しくなるでしょう。次にこの競争に参加するクラウド サービス プロバイダーが誰になるかはわかりませんが、ビッグ モデルの時代において、新しい予選ラウンドが静かに始まっていることは確かです。