本記事では、100兆トークンを超えるLLMの実利用データを分析した調査を取り上げます。
私たちはLLMについて、どれだけ実態を把握できているでしょうか。ベンチマークの数値やモデルの性能比較は日々話題になりますが、実際に世界中のユーザーがLLMを何に使い、どのモデルを選び、どのような利用パターンを示しているのかという全体像は、意外なほど見えていません。
大規模なAI推論プラットフォームに蓄積された膨大な利用ログをもとに、LLM市場の実態を浮き彫りにしようとしたものから見えてきたのは、多くの人が想像するLLMの使われ方とは、かなり異なる姿でした。
LLMの使われ方は、実はよくわかっていない
ChatGPTをはじめとするLLMは、この1〜2年で驚くほど賢くなりました。2024年末以降に登場した推論モデルは、すぐに答えを出すのではなく、いったん立ち止まって考えるような動きをします。難しい数学の問題や、複雑な判断が必要な場面で力を発揮するタイプです。
こうした進化は話題になりますし、「このモデルはあのベンチマークで何点だった」といった情報も日々流れてきます。
ただ、ふと考えてみると、世界中の人々が実際にLLMを何に使っているのか、どのモデルが人気なのか、仕事と遊びのどちらで使われているのかといった実態は、あまり見えていません。
そこで本記事では、100兆トークンを超える実際の利用データをもとに、LLMがどう使われているかを明らかにした事例を紹介します。
