Google自身がGeminiを使うとき、そのまま使うのではなく社内データで再訓練して使っていることを報告。
社内コード（独自ライブラリ、レビュー履歴、ビルド失敗ログなど）で追加訓練して「Gemini for Google」を作り、29,000人の開発者でテストしたところ、素のGeminiより明らかに好まれたそうです。
GoogleではすでにコードベースのうちAIによって書かれた、または下書きされたものが75%を超えていると公表されており、その上にさらに専用モデルが効率を改善した格好です。
この報告をどう読めばいいのか。
世界最強クラスの汎用AIでも、独自コードベースの前では知らないことだらけ。
企業がAIから本当の価値を引き出すには、やはり自社データでのカスタマイズが重要のように見えます。
