言語モデルをどこで使い、何を確認するか

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言葉を扱う分野と、その中のモデル

自然言語処理は言葉を扱う広い分野で、規則などによる処理もあります。LMは言葉の並び等の確率を扱うモデル、LLMはその大規模なものです。LLMを一律のパラメータ数で線引きする図ではありません。

利用時の流れ

1. プロンプトとして、指示や材料などを渡します。
2. 学習済みモデルを使って処理します。生成設定は別の役割で処理へ添えます。
3. 出力が返ります。

プロンプト・生成設定・学習済みの重み・返る出力は、役割が違います。利用時の入力を変えることと、学習で重みを更新することは別です。重みを更新する矢印はありません。

今回の言語処理の整理例で、全AIを重ならない箱へ分ける厳密な分類図ではありません。

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架空の模式図です。オンプレミスは自組織の環境へ置く配置であり、全ての外部通信が自動でなくなる意味ではありません。

自組織が管理する設備の中で、入力→モデル→出力という処理を示します。入力・出力・ログの処理先と保存先を確認します。外への点線は構成による通信の可能性で、実際の送信発生を断定しません。診断ログや外部連携の送信先・内容・保存先を調べます。

• 所在地と実際の処理先
• 管理者の権限
• 契約と組織の要件

自社設置と外部通信なしは同義ではありません。国内という所在地や暗号化の一つの対策だけで、全ての法や契約への適合を一括認定する図ではありません。プライベートクラウドとオンプレミスも同義にしません。

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公開の有無と入手料金は上の別欄です。公開・無償だけでは、利用許可は決まりません。

重み

再配布時に条件Aを確認します。

コード

改変・配布時に条件Bを確認します。

付属データ

対象と利用条件Cを確認します。

それぞれ「使う版」「行うこと」「満たす条件」を確かめます。A/B/Cは対象ごとに確認するための架空の模式例で、実在のライセンス条文や許諾を示しません。空欄は確認のための枠で、許可済みの印ではありません。

一つの対象の許可を別の対象へ移しません。重みの入手、コードの閲覧、無償、変更・再配布・商用の許可は別です。オープンソースも無制限という意味ではなく、対象・版・予定する行為と条件を合わせて読みます。OSIの定義と、個別の実際の許諾も分けて確認します。