Santa Cruz, CALIF . (May 9, 2024) – Since their introduction to the general public a
little more than a year ago, foundation models have been eagerly embraced by
developers working in the AI space. According to Evans Data’s recently released
AIML Development Survey report over three-quarters of AI developers have used
foundation models in their AI projects. This survey of over 400 developers actively
working on AI projects also found that model standardization was the top cited
benefit of using foundation models.
カリフォルニア州サンタクルーズ（2024年5月9日） 1年以上前に一般に紹介されて以来、
基盤モデルはAI分野で働く開発者たちに熱烈に受け入れられてきた。エバンスデータが最
近発表したAIML開発調査報告書によると、AI開発者の4分の3以上がAIプロジェクトで基盤
モデルを使用していると答えている。AIプロジェクトに積極的に取り組んでいる400人以上
の開発者を対象としたこの調査で、基盤モデルを使用する利点として最も多く挙げられた
のは、モデルの標準化であった。
However , the second most cited benefit was the ability to customize. Though the
two top benefits may seem in conflict, foundation models actually offer a unique
blend of standardization and customization, making them particularly powerful in
the tech landscape. Standardization allows models to serve as a robust and
consistent base for a wide range of applications, ensuring reliability and
interoperability across different platforms and systems. This standard base ensures
that developers have a solid, well-understood starting point for their work. On the
other hand, customization capabilities allow these models to be fine-tuned and
adapted for specific tasks or industries, providing the flexibility to meet unique
needs and challenges. The ability to integrate with other AI techniques and model
re-use were also rated highly .
2番目に多く挙げられたのは、カスタマイズできる点であった。「モデルの標準化」と「カスタ
マイズ」は相反するように見えるが、基盤モデルは標準化とカスタマイズのユニークな融合
を可能にするので、技術面において非常に強靭だ。標準化によって、モデルは堅牢で一貫
したベースとして機能し、幅広いアプリケーションを提供してくれる。同時に、異なるプラット
フォームやシステム間での信頼性と相互運用性も確保される。この標準的なベースによっ
て、開発者は、非常に安定した土台の上で作業を開始することが出来る。カスタマイズ機
能は、これらのモデルを微調整し、特定のタスクや業種に合わせて働くので、独自のニー
ズや難題にも柔軟に対応することが可能だ。また他のAI技術との統合能力やモデルの再
利用においても高く評価された。
Evans Data Corp’s biannual AIML Development survey provides fresh data on
current AIML development topics. It covers a wide array of current topics ranging
from AI and machine learning in the cloud, Generative AI, Speech and Image
Recognition, Frameworks, Workloads, and more . For an in-depth view of the
topics addressed, view the full table of contents and more at
エバンスデータが年に２回行うAIML開発調査は、AIML開発に関する最新のデータを提供
するものです。提供される範囲は、クラウドにおけるAIや機械学習、生成AI、音声・画像認
識、フレームワーク、ワークロード等に及びます。詳細に関しましては次のリンクを参照くだ
さい。https://evansdata.com/aiml