料金・権利 中級
オープンウェイト
Open Weights
学習済みモデルの重み（パラメータ）が公開され、ダウンロードして自分の環境で動かせるモデルのことです。データを外部に出さずに使える、自由に追加学習できるといった利点があります。
別の呼び方重み公開モデル、オープンモデル、オープンソースLLM
例顧客データを社外に出せない案件だったので、オープンウェイトモデルを社内サーバーで動かした。
詳しく
「オープンソース」と呼ばれることもありますが、学習データや学習コードまで公開されているとは限らないため、重みが公開されていることを指して「オープンウェイト」と呼び分けることが増えています。
- 利用条件はライセンスによって大きく異なります。Apache 2.0 や MIT のような制限の少ないものもあれば、利用者の規模や用途に条件が付く独自ライセンスもあります。
- 自分で動かす場合、API 料金はかかりませんが、GPU などの計算資源と運用の手間が必要です。
- クラウドや推論サービス経由で、API として使える場合も多いです。
- 量子化すれば、小〜中規模のモデルは手元の PC でも動かせます。
あわせて知りたい言葉
- ライセンスモデルやソフトウェアを、どのような条件で使ってよいかを定めた取り決めです。オープンウェイトモデルを選ぶときは、性能と同じくらい重要な確認項目です。
- 量子化モデルの重みを、16ビットなどから8ビット・4ビットといった少ないビット数で表すことで、モデルのサイズと必要なメモリを減らす手法です。手元の PC でモデルを動かすときによく使われます。
- ローカルLLMクラウドの API を使わず、自分の PC やサーバーで LLM を動かすことです。データを外部に送らずに済み、利用量に応じた API 料金もかかりません。
- ファインチューニング学習済みのモデルに、特定の用途向けのデータを追加で学習させて調整することです。出力の形式や口調、特定分野の判断のしかたをモデルに覚えさせるのに使います。
- パラメータモデル内部で学習によって調整される数値（重み）のことです。数が多いほど多くの知識やパターンを表現できる傾向がありますが、計算コストも大きくなります。