動画記事 · AI Engineer
基盤モデルの終焉か アーシー AI シン氏
AI Engineer動画 18分 / 読む 7分
#LLM#OpenAI#Anthropic#DeepSeek#強化学習
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30秒でわかる
基盤モデルの定義が人間知識の蓄積から強化学習による推論・エージェント能力への事前学習へと転換し、データ構成とトレーニングパラダイムが根本的に再構築されつつある。
この動画の3ポイント
基盤モデル定義の転換
従来の人類知識蓄積型から、RL や推論能力に特化した事前学習（prior）へと目的がシフトしている。
データ構成の劇的変化
GPT-3 時代のウェブテキスト中心構成から、コード・STEM・合成データへの比重移行が進み、WebText の比率は15%まで低下した。
強化学習の計算リソース支配
RL が単なる微調整ではなく主要な学習フェーズとなり、最終モデルにおける計算リソース配分が事前学習と同等かそれ以上になるケースがある。
なぜ重要か
AI エンタープライズ開発において、単なる知識ベースのモデル構築から、推論と自律行動を前提としたトレーニング設計への転換が急務となる。業界全体で合成データ生成技術や強化学習基盤の整備競争が激化し、従来の大規模ウェブスクレイピング依存からの脱却が進むことで、コスト構造と開発プロセスが再定義される可能性がある。
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