オープンウェイトがAIを民主化する：Pascari aiDAPTIV™がAI運用能力を民主化する

最近の業界書簡では、「“オープンウェイトとアメリカのAIリーダーシップ,オープンウェイトモデル、つまりダウンロード可能な訓練済みAIモデルは、競争力があり広く利用可能な AIエコシステム. 

この書簡は説得力のある主張を展開している。オープンウェイトモデルは、組織がゼロからモデルを構築したり、独自のクラウドサービスに完全に依存したりすることなく、高度なAIを利用できるようにする。これにより、企業、大学、開発者、公共機関は、AIの利用方法においてより大きな選択肢を得ることができ、AIに関連するデータや専門知識に対するより大きな制御権を持つことができる。. 

しかし、モデルを利用できるからといって、組織がそれを運用するために必要なインフラを備えているとは限らない。. 

それが、AIが次に乗り越えなければならない障壁だ。. 

オープンウェイトによりAIへのアクセスが拡大

オープンウェイトモデルとは、学習されたパラメータまたは重みがダウンロード可能なモデルのことです。モデルとそのライセンスによっては、独自のインフラストラクチャにデプロイしたり、特定のタスクに合わせてカスタマイズしたり、 微調整 自分のデータを使って作業します。. 

これはオープンソースソフトウェアと全く同じではありません。オープンウェイトモデルは、トレーニングデータ、ソースコード、開発プロセスなど、すべての情報を公開することなく、ダウンロード可能な重みを提供する場合があります。しかし、オープンウェイトは、導入先の選択肢という、非常に重要なメリットを提供します。. 

要件に合ったモデルを選択し、ローカルで実行することで、アプリケーションとデータに対するより詳細な制御が可能になります。すべてのプロンプト、ドキュメント、または独自のデータセットを外部サービスに送信する必要はありません。. 

そのため、オープンウェイトは、AIのプライバシー、主権、競争、研究、イノベーションにとって重要となる。. 

 しかし、適切なモデルを選ぶことは、問題の半分に過ぎません。残りの半分はそれを運用することであり、多くの組織はそこで予想外の壁にぶつかるのです。. 

ダウンロード可能だからといって、必ずしも展開可能とは限らない。

モデルの重みデータは無料でダウンロードできるかもしれませんが、デプロイ後はどこかに保存する必要があります。モデル自体は公開されていますが、システムメモリには限りがあり、その単純な事実が実際に実行できる内容を左右します。. 

AI モデルの能力が向上するにつれて、メモリ要件も増加します。モデルの重みは、アプリケーション データ、一時作業メモリ、および KVキャッシュ 推論中に文脈を保持するために使用される。. エキスパート混合モデル（MoEモデル） 各トークンに対して活動しているのは一部の専門家のみであっても、多くの専門家が含まれている可能性がある。. 

最終的には、GPUメモリとシステムメモリがいっぱいになります。. 

その時点で、選択肢は限られています。 

• より小型のモデル、またはより積極的に量子化されたモデルを使用する
• 利用可能なコンテキストを短縮する
• 同時ユーザー数またはエージェント数を減らす
• かなり高価なハードウェアを購入する
• ワークロードをクラウドに移行する
• 目的のワークロードは実行できないことを受け入れる

これは、高度なAIへのアクセスと、それを活用するためのリソースとの間に、インフラ面でのギャップを生み出す。. 

オープンアクセスは、モデルの評価、セキュリティ管理、そして責任あるガバナンスと組み合わせる必要がある。インフラストラクチャはより高度なデプロイメント制御を可能にするが、モデルを本質的に安全にするものではない。. 

フラッシュメモリによるAIの有効メモリの拡張

Pascari aiDAPTIV™は、そのメモリ不足を解消するために設計されています。. 

このソリューションは、aiDAPTIVキャッシュメモリとaiDAPTIVミドルウェアを組み合わせることで、GPUメモリとシステムメモリにフラッシュメモリ層を追加し、メモリ容量を拡張します。ミドルウェアは、GPUメモリ、システムメモリ、フラッシュメモリにまたがるデータを管理し、頻繁に使用されるデータは演算処理の近くに保持する一方、使用頻度の低いデータはaiDAPTIVキャッシュメモリに移動します。. 

これにより、実用的なローカルシステムにおいて、通常利用可能なGPUメモリやDRAMがサポートできる以上の、より大規模で要求の厳しいAIワークロードを実行することが可能になります。. 

MoEモデルの場合、aiDAPTIVは頻繁に選択されるエキスパートをGPUまたはシステムメモリに保持しつつ、必要に応じてフラッシュメモリから他のエキスパートをロードできます。長時間の会話やエージェントワークフローでは、フラッシュメモリによってKVキャッシュの容量を拡張できるため、より多くのコンテキストを保持し、より多くの同時実行アクティビティをサポートできます。. 

その目的は、フラッシュメモリがDRAMやGPUメモリと同じくらい高速であるかのように装うことではない。なぜなら、実際にはそうではないからだ。.  

その価値はトレードオフにある。十分なメモリを搭載したシステムよりも処理速度が遅くなるワークロードもあるかもしれないが、本来なら処理できないようなハードウェアでも実行できる。これにより、最大規模のGPUインフラストラクチャを必要とせずに実行できるAIワークロードの範囲が広がる。. 

より高度な制御には、より実用的なインフラが必要となる。

オープンウェイトAIは、モデルの選択、カスタマイズ、デプロイ、データに関して、より高度な制御を可能にします。ローカルインフラストラクチャを使用することで、その制御を自在に行うことができます。. 

彼らが協力すれば、以下のことが可能になります。 

• 機密データはローカルシステムに保存してください。
• 単一のモデルまたはサービスプロバイダーへの依存度を低減する
• 特殊な用途向けにモデルをカスタマイズする
• 教室、研究室、中小企業におけるAI開発を支援する
• ノートパソコン、ワークステーション、エッジシステム、オンプレミスサーバーで、より高性能なモデルを実行できます。
• インフラ投資を実際のワークロードのニーズに合わせる

こうしたことは、クラウドAIや最先端規模のインフラストラクチャの必要性をなくすものではありません。ワークロードが異なれば、必要なアプローチも異なります。しかし、閉鎖的なクラウドサービスと、従来のメモリ制限内に収まるほど小規模なローカルモデルのどちらかを選択する必要はないはずです。. 

これで選択肢が増えました。. 

AIを実行する能力を民主化する

オープンウェイトは高度なモデルへのアクセスを拡大します。しかし、真にオープンなAIエコシステムには、ダウンロード可能なファイル以上のものが必要です。最先端規模の予算がなくても、それらのモデルを展開できるランタイム、アプリケーション、インフラストラクチャも必要です。. 

そこでaiDAPTIVの出番となるのです。. 

オープンウェイトはAIへのアクセスを民主化する。aiDAPTIVはAIを実行する能力を民主化する。. 

詳細はこちら Pascari aiDAPTIV™. 

よくある質問（FAQ）：