今回は、長年使用してきた旧タイ語モデルをシステムから削除する決定に至った経緯をお伝えします。新しいモデルと品質面で同等だったものの、速度では2.7倍も劣っていました。これは即時の顧客対応が求められる私たちのビジネスにとって重要な課題でした。
2つのタイ語モデルのテスト
最近、私たちのチームは匿名で2つのタイ語モデルをテストしました。このテストでは、複雑な質問への回答能力と高い精度を評価するために、多岐にわたる10の質問を用意しました。結果は驚くべきものでした。異なるモデルにもかかわらず、両方とも10/10の満点同点でした。
速度は重要な要素
品質は同等でしたが、速度の面では新しいモデルが旧モデルより2.7倍も速いことが判明しました。私たちが携わる金や外国為替の取引ビジネスにおいて、顧客への迅速な対応は極めて重要です。顧客はしばしば短時間で意思決定のために情報が必要とするからです。旧モデルが結果を返すのに時間がかかることは、顧客体験に影響を与える可能性があります。
回答の類似性分析
4つの異なる呼び出しパスで両モデル間の回答類似性を分析し、エンドツーエンドの回答類似性値が0.90〜0.97の範囲にあることを発見しました。これは処理方法に違いがあっても、両モデルからの出力が非常に近いことを意味します。新しいモデルが旧モデルと同等の結果を提供しながら速度面では優れているという明確な証拠です。
旧モデルの削除という決定
旧モデルを削除する決定は容易ではありませんでした。このモデルを長年使用しており、さまざまなシステムをこれに合わせて開発してきたからです。しかし、詳細なテストとデータ分析の後、チームは完全に新モデルに移行することを決定しました。移行には時間とリソースがかかりますが、速度の向上によりシステム全体の効率性が向上すると期待できます。
システムの調整
数千人の実際のユーザーがいるシステムで使用するモデルを変更することも容易ではありませんでした。段階的に調整を行い、すべてがスムーズに動作し、ユーザーに影響を与えないことを確認する必要がありました。広範なテストと変更後の結果の監視は、特に重要視している事項です。
得られた教訓
今回の出来事から、AI開発において品質だけでは不十分であるという重要な教訓を学びました。速度と運用効率も見過ごすべきではない要素です。特に迅速な対応が求められるビジネスにおいては、常に両方を同時に考慮する必要があります。品質面でも速度面でも優れた新技術が登場した場合は、アップグレードが常に行われるべきです。
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