生成AIでビジネスを考え出すには、独自のAIを作り出さなくてはならない。前回、高等数学で行き詰ったが、独自のAIというところでも行き詰る。
　ネットを探すと、公開されている大規模言語モデルをDockerを使ってローカルPCで稼働させる手順はいろいろ書かれている。これだけでも結構大変である。Dockerをインストールためのファイル群を1まとめにするところからやらなくてはならない。頑張れば、ローカルだけでなく、サーバーにおいて、多くの人に使ってもらうこともできるようだ。ローカルに置く分には無料で出来るが、サーバーを使うとなると無料のモノはなくなってくる。
　やってみたいことは、公開されている大規模言語モデルに、独自の情報を付加して、独自のアウトプットを出させてみたい。独自の情報の負荷の仕方がわからないし、そもそも独自の情報がない。
　もう一つはTransformer。ディープラーニングとは違う、昨今の生成AIブームのカギとなる技術とのこと。以前から知られていたが、ここまで威力を発揮するとは思われていなかったとか。対象の距離を測ることで関係性を把握するシンプルな方法で、大規模化に向くとのこと。この技術がわからない。
　わからないことが増えてきて全然進まない。