「モデル」とは？
CoddyのAI Promptsジャーニー「基礎」セクションの一部 — レッスン 6/23。
あなたは「AI」とチャットしてきましたが、実際にはモデルと話しているのです — 応答を生成するためにデータでトレーニングされた特定のAIシステムのことです。
「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を指します。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構築されています。
同じプロンプトでも、モデルによって全く異なる結果が生じることがあります。
パラメータとは何ですか？
モデルのサイズはパラメータで測定されます。これは、学習中にモデルが学習した、応答の仕方を形作る数値のことです。
一般的に、パラメータが多いほど機能が高くなりますが、それを実行するためにより多くの計算能力が必要になります。
GPT-4のパラメータ数は推定1兆以上と言われています。このサイトでは、わずか6億のパラメータを持つQwen3 0.6Bを使用しています。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と大容量のメモリが必要ですが、0.6Bモデルなら一般的なノートパソコンで動作させることができます。
トレードオフとして、複雑なタスクにおける能力は低くなりますが、プロンプトエンジニアリングを学ぶには最適です。小規模なモデルで良い結果を得ることができれば、そのプロンプトは大規模なモデルではさらに効果的に機能します。
チートシート
AIモデルは、応答を生成するためにデータでトレーニングされた特定のAIシステムです。一般的なモデルには、GPT-4、Claude、Gemini、Llamaなどがあります。
モデルのサイズはパラメータで測定されます。これはトレーニング中に学習され、応答を形作る数値のことです。一般的にパラメータが多いほど能力が高くなりますが、より多くの計算能力も必要になります。
小規模なモデル（0.6Bパラメータなど）は通常のノートパソコンで動作できますが、大規模なモデル（1兆以上のパラメータを持つGPT-4など）には高価なGPUが必要です。小規模なモデルでうまく機能するプロンプトは、大規模なモデルではさらにうまく機能します。
自分で試してみよう
このレッスンにはコードチャレンジは含まれていません。
腕試しこのレッスンには短いクイズがあります。レッスンを始めて解答し、進捗を記録しましょう。