クラウド型API利用とオンプレミス/ローカルLLMの選定

クラウドAPIは初期投資が不要で最新最高峰のモデルを利用できるメリットがあります。一方、ローカル/オンプレミス運用は高額なGPUインフラや保守が必要なものの、機密データを外部に出せない要件や自社特化ファインチューニングなどの場面で選定されます。 ア:誤りです。無料の一般向けWebチャットは学習にデータが利用されるリスクがあり、高度な機密性を持つ業務での利用は適しません。 イ:誤りです。オンプレミスでLLMを動かすには高価なGPUサーバーの導入費や保守管理の人件費など多大なコストがかかります。 ウ:誤りです。多くの商用クラウドAPIやエンタープライズ契約では、規約上ユーザーの入力データをモデルの学習に利用しないオプトアウトが保障されています。 エ:正解です。クラウドAPIとローカルLLMのそれぞれのメリット・デメリットおよび適材適所の選定基準を正しく述べています。

企業が生成AI(LLM)を導入する際における「クラウド型APIサービスの利用」と「オンプレミス/ローカル環境でのLLM運用」の比較に関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。

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ア
機密情報や個人情報の保護が厳格に求められる金融機関や官公庁であっても、一般消費者向けのパブリックな無料Webチャットツールにデータを入力する方が、オンプレミス環境を構築するよりもセキュリティが強固である。
イ
オンプレミスやローカル環境で自社運用するオープンウェイトLLMは、ハードウェア調達コストや専門エンジニアの保守運用負荷が一切かからず、商用クラウドAPIよりも常に安価で即座に導入できる。
ウ
商用クラウド型APIサービスは自社でGPUサーバーを調達する必要がない反面、いかなる法人向けエンタープライズ契約を締結しても、送信した顧客データが必ず一般公開モデルの再学習に強制利用される。
エ
クラウド型APIは最新の高性能モデルを従量課金ですぐに利用できる利点がある一方、オンプレミス/プライベート環境でのローカルLLM運用は、極秘データの完全な社内閉塞処理や自社業務への深いカスタマイズが可能であるなど、要件やコストに応じた使い分けが求められる。