自社で持てるモデルで、呼び出し1回あたりのコストを下げる

進め方

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   実際の呼び出しのサンプルを送る

   入力と、現行モデルが返した出力のセットです。入力しかない場合は、提供元の利用規約が認めていれば現行モデルで、認めていなければオープンウェイトモデルで、こちらでラベル付けします。

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   小型モデルを学習し、検証する

   サンプルで小型のオープンウェイトモデルを学習し、学習に使っていない例で現行モデルと比較します。

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   数字を見てから判断する

   品質と呼び出し1回あたりのコストを並べた文書レポートをお渡しします。同等だった場合のみお支払いいただきます。

向いているタスクか

運用方法は選べます

モデルが同等と確認できたら、お好きな方をお選びください。

よくある質問

何を用意すればよいですか

実際の呼び出しのサンプルです。入力と、それに対して現行モデルが返した出力をご用意ください。入力しかない場合は、提供元の利用規約が認めていれば現行モデルで、認めていなければオープンウェイトモデルで、こちらでラベル付けします。

対象となるモデルは

御社側は、いま呼び出しているモデルです。その入力と出力をもとに作業します。こちらからお渡しするのは、サンプルで学習した小型のオープンウェイトモデルです。重みを受け取るか、こちらでホスティングするかを選べます。

現在のモデル提供元の出力で学習できますか

提供元の利用規約が認めている場合に限ります。自社モデルの出力を他のモデルの学習に使うことを制限している提供元もあるため、作業開始前に御社と一緒に利用規約を確認します。制限されている場合は、代わりにオープンウェイトモデルでサンプルにラベル付けします。その場合も、お支払いが必要かどうかは現行モデルとの比較で決まります。

「同等」はどう判断しますか

作業開始前に、御社のタスクで何をもって「同等」とするかを書面で合意します。そのうえで、学習に一度も使っていない自社の評価用データで、小型モデルを現行モデルと比較します。基準を満たさなければ、お支払いは不要です。

データはどう扱われますか

御社のモデルを作るためだけに使い、プロジェクト終了時に削除します。