(株)アドバンスト・メディア【3773】の掲示板 2024/01/26〜2024/04/03

ここは近いうちに、循環物色に入ります。
生成AIによる回答・処理の正確性を確保するためには大規模言語モデル（LLM)の
構築が不可欠であるのは周知の事実。
LLMの要素として「計算量」「データ量」「モデルパラメータ数」の3要素が
あります。「計算量」「モデルパラメータ数」というものがあっても
マテリアルとしての『データ量』の投入なくしてLLMは有効に機能しません。

日本において、音声を活字に置き換える音声認識機能そして音声認識APIを通じた
膨大な言語データの蓄積と、そして日本におけるLLMの主流は業界や機能ごとの
特化型のLLMの構築にあります。業界や機能ごとの音声認識機能を提供している
音声認識企業のフロントランナーはここAMIです。
音声認識機能を通して企業は音声に関するデータというマテリアルを集めて
特化型LLMを構築していきます、音声データというマテリアルを入手するための
入り口、いわば人間であれば人間の耳の役割。耳からデータを集めて神経を通じて脳におくりここで（ディープ）ラーニングして処理をこなして回答の正確性をあげていく、音声データという大規模言語モデル（LLM)の『データ量』を入手する
起点となる機能を果たしていっことになります。

山は動きますよ。