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。
| ひとことで言うと | 学習済みのパラメータ（重み）だけが公開されているモデル。 |
|---|---|
| 何ができるか | ダウンロードして自社環境で動かし、追加学習もできる。 |
| 注意点 | 学習データや学習コードは非公開のことが多く、完全なオープンソースとは異なる。 |
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。
1重みを入手配布サイトから
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2ライセンス確認商用利用の可否
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3自社環境で実行データが外に出ない
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4追加学習も可能自社用途に適応
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5更新は自己責任保守は自分たちで
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。