こちらのイベントに参加してきたので、会の様子と感想を書いていこうと思います。
会の概要
以下、イベントページから引用です。
本イベントは、株式会社Jizai CEO 石川さんとTuring株式会社CTO 山口さんのお二方をお招きするイベントです。
ロボット開発や完全自動運転の実現に向けて、ハードウェア×LLMの開発を進められているお二方から、最新技術への取り組みについてお話しいただきます。LLMやハードウェアの効率化をはじめとした、開発における面白さや課題等の実態、SaaSのようなソフトウェア開発とは何が違うのかといった知見をご共有いただく予定です。
会の様子
Jizaiが進める生成AIプロダクト開発のご紹介
- AI Solution / AI SaaS事業
- 企業向けAIロボット事業
- 新AIロボット開発
といった事業をしているという話がありました。
Turing株式会社が取り組む自動運転・生成AI開発について
Turing株式会社は完全自動運転(自動運転のLv5)に取り組んでいるという話があり、具体的にはE2E自動運転や走行データセットの整備、視覚・言語モデルや運転に特化した動画生成モデル(生成的世界モデル)といった話がありました。
パネルディスカッション
セッションの後はパネルディスカッションがありました。以下、テーマと話された内容を一問一答形式かつ常体で記載していきます。
ハードウェアに大規模言語モデルを搭載するためには？
- 試行錯誤の途中ではあるが、実現したりするためにはGPUを自社で作ったりする必要があるのが分かっている。ただし、自社でどんどん開発していくようなやり方だと、どうしてもGAFAの参入で負けてしまったりすることもあるので、そこは難しい
- LLMをそのまま使うと低レイテンシー要求に応えられなくなってしまうため、色々なモデルを組み合わせていくような形になっている。例えば、生成AI単体でやるのは難しいので、高速モデル+賢いモデルを組み合わせするような方法を取っている
- ハードはプリミティブなエリアなので、研究投資がまだまだ必要なところが多いとは思っており、ある種のベストプラクティスがあるものではなく、それぞれがそれぞれのアプローチで問題を解こうとしている領域だと考える
ハードウェア開発ならではのAI開発の面白さや課題
- スタンドアロン前提になるので、レイテンシーやスループットの部分が課題になってくる(0.5秒遅れたら話にならない)
- どこまでクラウドに逃がすか？というのが大切
- デザインの幅が無限大であり、実体を持たせることで初めて価値を作れるみたいなことがある
- 高度にやろうとすると色々なパーツを突き詰めていきたいのだが、やりすぎると顧客が買えなくなってしまう(価格とのトレードオフがある)
AIのブラックボックス問題に対してどう対応するのか？
- お客さんが気にするところは中の詳しい部分問いよりも事故率だったり外の部分になるので、そんなにAIを使ったことが原因で何かという印象はない
- 安全性担保に゙関してはAIであろうとそうでなかろうと基準遵守を必ず行う
会全体を通した感想
具体的にはさすがにかけないのですが、現在仕事で取り組んでいる内容との親和性も結構ある話だったのでイベント参加前に期待していたそこが聞けたのがまずはよかったです。
特に、ハードだからこそデザインの幅が広がりそこが面白くも難しくもなるというのは、個人的に印象的でした。
一方で、セッションに関しては企業紹介の色が少し強くて、あんまり今回の会のテーマが伝わるような話が少なめだったのは気になりました。
