デプロイ環境に応じたモデルサイズの最適化

AIの適用範囲が広がるにつれ、基盤モデル自体も最初からユースケースに応じた多様なサイズ展開を行うことが一般的になっています。Googleが公開した最新の「Gemma 4」シリーズはその典型的な例です。

このシリーズには、スマートフォンやエッジデバイス（手元のPC等）でのセキュアなローカル実行を想定して設計された「E2B」や「E4B」といった小型モデルから、ワークステーションやサーバー環境で高度な推論を担う「26B A4B」「31B」まで、多様なサイズがラインナップされています。また、これらのモデルは最大25万6000（256K）トークンという極めて長い文脈の処理や、140以上の多言語に対応する能力を備えています。

企業のIT部門は、社内データをクラウドに送信できない機密業務にはローカルの小型モデルを配置し、複雑な分析にはサーバー側の強力なモデルを割り当てるといった、ハードウェアの制約とセキュリティ要件に合わせた柔軟なハイブリッド構成を設計することが重要です。

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