「モデル」とは？

「AI」とチャットしてきましたが、実際に話しているのはモデルです。データを使って応答を生成するように訓練された、特定のAIシステムです。

「AI」は一般的な概念であり、「モデル」は実際に使用できる特定のバージョンです。一般的なものには、GPT-4、Claude、Gemini、Llamaなどがあり、それぞれ異なる企業によって開発されています。

同じプロンプトでも、モデルによって結果は大きく異なることがあります。

パラメーターとは？

モデルのサイズはパラメーターで測定されます。これは、学習中に習得した、応答の仕方を形作る数値です。

一般に、パラメーターが多いほど機能が向上しますが、実行に必要な計算能力も増えます。

GPT-4は、推定で1兆を超えるパラメーターを持っています。このサイトでは、Qwen3 1.7Bを使用しています。わずか17億です。これは意図的に小さくしています。

大規模モデルには高価なGPUと大量のメモリが必要ですが、1.7Bのモデルなら一般的なノートパソコンで実行できます。

複雑なタスクでは性能が低くなるというトレードオフがありますが、プロンプトエンジニアリングを学ぶには最適です。小さなモデルで良い結果を得られるなら、より大きなモデルではプロンプトがさらに効果を発揮します。