モデル選定

モデル選定（Model Selection）とは、特定のユースケースに対して最適なAIモデルを選択する意思決定プロセスです。LLMの場合、GPT-4o・Claude・Gemini・Llama・Mistralなど多数の選択肢があり、タスクの特性に応じた適切な選定が重要です。

モデル選定の主要な評価軸として、(1)精度・品質（ベンチマークスコア・タスク固有のテスト）、(2)コスト（1Kトークンあたりの料金）、(3)レイテンシ（応答速度）、(4)コンテキストウィンドウサイズ、(5)マルチモーダル対応、(6)ファインチューニング可否、(7)プライバシー・セキュリティ（クラウドvs.オンプレミス）があります。

参考情報として、LMSYS Chatbot Arena（人間によるブラインド評価ランキング）・Hugging Face Open LLM Leaderboard（オープンソースモデルの標準ベンチマーク）・ARC・MMLU・HumanEval等のベンチマークが広く参照されています。

実務では、まず小さく安価なモデルで試作し、品質が不足する場合に上位モデルへ移行する段階的アプローチが効率的です。また、RAGやファインチューニングを活用することで小型モデルでも高精度を実現できる場合があります。