オンプレミスLLM
AimeGPT

株式会社アイメソフト・ジャパンが提供する「オンプレミスLLM AimeGPT」はオンプレミスでの実行が可能なプライベートLLM(大規模言語モデル)です。特定の問題に合わせてカスタマイズすることが可能です。

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3つのPOINT

独自で学習した日本語GPTモデル
AimeGPTは、アイメソフトがゼロから学習した日本語のGPT-2、 GPT-3、指示フォローGPT、ミニChatGPTを含む一連のGPTモデルです。
オンプレミスでの実行が可能
インターネット接続を必要とせず、オンプレミス、つまり独自サーバーにデプロイ、実行ができ、自社データの情報漏洩やクラウドへのデータ送信に対する懸念を抱えている企業様にとっての課題を解決するサービスです。
カスタマイズ、ファインチューニングが可能
特定の問題に合わせてカスタマイズ、ファインチューニングし、企業・ドメイン領域専用の知識の導入ができ、プロンプトに長文を入力せず、様々なテキスト生成、推論、対話生成のアプリケーションに適用できます。

オンプレミス環境での
オンプレミスLLM AimeGPT活用シーン

オンプレミス環境でのGPTの活用シーンは、さまざまな分野で考えられます。オンプレミス環境は、データのセキュリティやコントロールを重視する場合に選ばれています。
いくつかの具体的な活用シーンをご紹介します。

企業内のナレッジベースおよびFAQの構築
・自動FAQ生成システムの構築
・従業員向けナレッジベースの構築とメンテナンス
・問い合わせの自動応答による効率的なサポート提供
文書生成と要約
・法律文書生成システムの実装
・報告書や記事の要約自動化
・カスタマイズ可能なテンプレートを使用したコンテンツ生成
テキストデータの分類と分析
・テキストマイニングツールの構築
・感情分析やトピックモデリングの自動化
・ユーザーからのフィードバックをカテゴリ別に分類
セキュリティとプライバシーの向上
・セキュリティアラートの自動生成と監視
・機密情報や個人情報の自動検出と処理
・セキュリティ違反や漏洩の早期検出と対応
内部コミュニケーションの強化
・社内コミュニケーションツールへのGPT統合
・チーム間の質問とアイデアの迅速な共有
・企業文化の促進と情報共有の円滑化
カスタマーサポートの向上
・自動応答システムの実装とカスタマイズ
・顧客からの問い合わせへの24/7対応
・既存の問題解決策へのアクセスと提案の提供

オンプレミスLLM AimeGPTの優れた機能

セキュリティとプライバシーのコントロール
オンプレミス環境では、データが自社内で処理されるため、セキュリティとプライバシーに関するコントロールが向上します。データが外部のクラウドサーバーに送信されることなく、組織の方針に合わせたセキュリティメカニズムやアクセス制御が実装できます。
カスタマイズと調整
オンプレミス環境では、システムを組織のニーズや要件に合わせてカスタマイズしやすくなります。モデルの挙動、出力のフォーマット、トレーニングデータなどを自由に制御できるため、特定の業界やアプリケーションに適した結果を得ることが可能です。
データローカリティと規制遵守
一部の業界や地域では、データの国内保管や特定の規制への適合が求められることがあります。オンプレミス環境を使用することで、データのローカルな保管や特定の規制への遵守が容易になります。
低遅延
クラウドベースのサービスと比較して、オンプレミス環境ではデータの送信や受信にかかる遅延が少なくなる可能性があります。これは、リアルタイムの対話や処理を行う場合に重要な要素です。
ネットワーク依存性の軽減
クラウドサービスを使用する場合、インターネット接続が必要ですが、オンプレミス環境ではネットワークの信頼性や利用可能性に依存せずにシステムを運用できます。

オンプレミスLLM AimeGPT導入までの流れ

オンプレミス環境におけるオンプレミスLLM AimeGPTのシステムの導入の流れ

要件定義と計画立案
最初に、お客様のニーズや要件を明確にし、GPTモデルを導入する目的を定義します。どのようなタスクやアプリケーションにGPTを組み込むのか、必要なカスタマイズやセキュリティ要件は何かを洗い出します。また、予算やリソースの割り当ても検討します。
ハードウェアとインフラの準備
GPTモデルの実行には高性能なハードウェアが必要です。必要な計算リソース（CPUやGPUなど）を評価し、それに基づいて適切なハードウェアやデータストレージやネットワークの準備も行います。
モデルの選定またはトレーニング
オンプレミス環境でGPTモデルを利用する場合、あらかじめ事前学習されたAimeGPTモデルを使用するか、ゼロから再度学習するLLM開発サービスで（自社内で独自のモデルをトレーニングする）かを検討します。
データの収集と前処理
事前学習済のAimeGPTを利用する場合、少量テキスト（10MB～）でファインチューニングが可能です。ゼロからLLMを学習したい場合、大量のトレーニングデータ（100GB～）を必要とします。組織の特定のニーズに合わせてデータを収集し、前処理を行ってモデルへの適切な入力フォーマットに整形します。
システム統合とカスタマイズ
GPTモデルを組織のシステムやアプリケーションに統合し、必要に応じてカスタマイズします。APIやユーザーインターフェースを設計し、モデルの入力と出力を適切に処理する仕組みを構築します。
テストと評価
導入されたシステムをテストし、動作の確認とパフォーマンスの評価を行います。異常動作やバグの修正、最適化が必要な場合には適切に対処します。
セキュリティとプライバシー対策
オンプレミス環境ではセキュリティとプライバシーが重要です。アクセス制御、データ暗号化、脆弱性対策などのセキュリティメカニズムを実装します。
運用と保守
システムが本番環境で運用される際には、モデルの監視、定期的なアップデート、パフォーマンスチューニングなどの保守作業が必要です。必要に応じて障害対応やトラブルシューティングも行います。
トレーニングとサポート
運用チームや利用者に対して、システムの適切な使用方法やトレーニングを提供します。また、問題が発生した場合のサポート体制も整えます。