「モデル」とは？

あなたは「AI」と会話してきましたが、実際に話しているのは、応答を生成するためにデータで訓練された特定のAIシステムであるモデルです。

「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構築されています。

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。パラメーターとは、モデルがトレーニング中に学習し、どのように応答するかを形作る数値です。

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

GPT-4には、推定で1兆個を超えるパラメータがあります。このサイトでは、わずか6億個の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実行できます。

トレードオフは複雑なタスクでは性能が低くなることですが、プロンプトエンジニアリングを学ぶには最適です。小さなモデルから良い結果を引き出せれば、より大きなモデルではプロンプトがさらにうまく機能します。