【第11回】「オープンウェイトモデル」とは――誰でも使えるAIモデルは何が違うのか

オープンウェイトモデルモデルは、AIモデルのパラメータ（重み）が公開されたAIモデル（筆者がChatGPT Image 2で生成）

　オープンウェイトモデルとは、英語”Open-weights model”から来ています。

　AIモデルが学習によって獲得した「パラメータ（重み）」のデータが公開され、ユーザーが自身の環境にダウンロードして実行・改変できるAIモデルのことです。

　MetaのLlamaシリーズ、DeepSeekのDeepseekシリーズ、Alibaba CloudのQwenのオープンウエイト版、OpenAIのgpt-ossなどが代表的なオープンウェイトモデルのAIとして知られています。

AIを、特定業界のトーン／マナーまで染め変える。自社サーバー・パソコン上でも動かせる

　現在のAIの主流であるLLMは、文章を「トークン」という小さな単位に分けて扱います。LLMは大量の文章を学習することで、言葉の並び方や文脈のパターンを、内部の膨大な数値として身につけています。この数値は「パラメータ」または「ウエイト（重み）」と呼ばれます。

　ユーザーから問いが入力されると、LLMはその問いをトークンに分け、学習済みの重みを使って文脈を計算します。そして、次に来る可能性の高いトークンを一つずつ生成していきます。この処理を繰り返すことで、私たちには自然な文章の回答が返ってくるように見えます。

　そして、この「学習済みのウエイト（重み）」を公開しているモデルが、いわゆるオープンウエイトモデルです。重みが公開されていれば、利用者はそのモデルを自分のパソコンやサーバー上で動かしたり、条件によっては追加学習（ファインチューニング）を行なって特定の業務に特化したAIを構築したり、調整を行なったりといったことができます。これは、AIをゼロから作り直すのではなく、すでに学習済みのモデルを土台にして、特定の用途向けに調整できるということです。たとえば、自社製品の名称、業界特有の専門用語、決まった回答スタイルなどに合わせて調整できる、というわけですね。

　また、ローカル環境や自社サーバーでAIを実行できる場合は、機密データを外部のサーバーに送信せずに済みますので、データプライバシーの確保や、大量の処理を行なう場合はコストを抑えられる可能性もあります。

オープンソースと、オープンウェイトモデルの違い

　ただし、重みが公開されているからといって、それだけで「オープンソースAI」と呼べるわけではありません。学習データ、学習コード、開発過程、ライセンス条件など、どこまで公開され、どのような利用が認められているかはモデルによって異なります。

　オープンウェイトモデルと「オープンソースAI」は混同されがちですが、この2つは区別して考える必要があります。つまり、オープンウェイトモデルの中にはオープンソースAIに近いものもあれば、重みは公開されていても、商用利用や再配布などに制限があるものもある、ということです。