オープンウェイト

オープンウェイトとは、AIモデルの学習が完了した状態のパラメータ（重み）データが公開されており、企業や個人がそれをダウンロードして自分の環境で動かしたり、追加学習（ファインチューニング）したりできるモデルのことです。モデルの重みだけでなく学習コードやデータセットまで広く公開されているものは「オープンソースAI」と呼ばれることもありますが、実務上はモデルの重みが公開されているかどうかがオープンウェイトの中心的な定義になります。

対照的に、多くの商用AIサービスは、モデルの重みを公開せず、API（プログラムから呼び出す窓口）を通じてのみ利用できる「クローズドモデル」の形をとっています。オープンウェイトのモデルは、自社のサーバー上で動かせるためデータを外部に送らずに済む、利用コストを自分でコントロールしやすい、といった利点がある一方、動かすための計算資源を自前で用意する必要があります。

どちらの形式を選ぶかは、扱うデータの機密性、必要な性能、運用コスト、開発チームの技術力など複数の要素で判断されます。個人開発の段階では、まずは手軽に使える商用APIから始め、必要に応じてオープンウェイトモデルの自前運用を検討する、という流れが一般的です。

社内の機密情報を外部に送りたくない企業が、オープンウェイトのモデルを自社サーバーに構築して利用するケースなどが挙げられます。

• 大規模言語モデル（LLM）
• パラメータ
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