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§ 分野

AI開発

基盤モデルの学習と評価、推論コスト、能力の限界。研究論文と一次発表を突き合わせ、何が実証され、何がまだ主張の段階にとどまるのかを整理します。

AI開発

推論コストの経済学 — 費用の重心はどこへ移るか

推論コストはモデル選定の付随項目として扱われがちだ。本番運用に入ると立場が逆転する。支配的になるのはモデルの質ではなく、選んだ提供形態と負荷パターンが決める総所有コスト…

約5分
AI開発

ベンチマークが測っていないもの

公開ベンチマークのスコアがモデル選定の主要根拠として使われる状況は当面続く。一方で2023年以降、そのスコアをどう読むべきかについての疑義が学術側で積み上がっている。実…

約4分
AI開発

スケーリング則は性能を約束したわけではない

2020年の Kaplan 論文以降、基盤モデルの規模拡大は「投じれば返る」という前提で語られてきた。前提そのものが誤りだったわけではない。だが原論文が示した曲線と、モ…

約4分

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