エンジニア向けAIプラットフォームであるPredibaseは、本番環境での大規模言語モデル（LLM）の使用に関するレポートをリリースした。このレポートは、企業が商用ベンダーと独自のデータを共有することなく、オープンソースLLMをカスタマイズして導入する方法を模索していることを明らかにしている。また、生成AI機能を超えた代替ユースケースへの関心の高まりも強調している。このレポートは、29か国の企業の幹部、データサイエンティスト、プロダクト マネージャー150名からの調査データに基づいている。主な調査結果には、データプライバシーとカスタマイズの欠如に対する懸念により、企業が商用LLMの使用に消極的であることが含まれる。その結果、オープンソースLLMが勢いを増している。さらに、組織は、情報抽出やQ＆A検索など、LLMの他のアプリケーションを模索している。カスタマイズされたLLMは、より正確な結果を達成する方法とみなされており、微調整と強化学習が一般的な方法だ。このレポートは、業界がLLMに関する誇大宣伝に盲目的に従うのではなく、実際の機会と課題に焦点を当てる必要性を強調している。