オープンウェイトモデルとは
オープンウェイトモデル（Open Weight Model）とは、学習済みのモデルの重み（パラメータ）を公開しているが、訓練データやコードの全容は必ずしも公開していないAIモデルのことです。厳密な意味でのオープンソースとは区別される概念です。
オープンウェイトとオープンソースの違い
完全なオープンソースAIは、ソースコード・訓練データ・訓練手法・モデルの重みすべてを公開します。一方オープンウェイトモデルは重みのみを公開し、訓練データや詳細な手法は非公開の場合があります。MetaのLLaMAシリーズは代表的なオープンウェイトモデルです。
オープンウェイトモデルの利点
ユーザーはモデルをダウンロードして自社環境で実行できるため、データプライバシーの確保、カスタマイズ（ファインチューニング）、API費用の削減などの利点があります。また、ローカル環境での推論によりレイテンシの削減も可能です。
ライセンスと利用条件
多くのオープンウェイトモデルには独自のライセンスが付帯しており、商用利用の可否、利用者数の制限、用途の制限などが定められています。利用前にライセンス条項を確認することが重要です。