推論モデルとは
推論（Inference）とは、学習済みモデルを使って入力から結果を出す処理です。
推論モデルはこの処理を備えたモデルを指します（OpenAIの「o1」や「o3」、Anthropicの「Claude 3.7 Sonnet」、Googleの「Gemini 2.0 Flash Thinking」など）
とはいえどういう時に推論モデルを使えば良いのかイマイチイメージが付きづらいところもあったので、整理してみました！
OpenAIのドキュメントを読んでみた
推論モデルは、入力トークンと出力トークンに加えて、推論トークンを導入します。
モデルはこれらの推論トークンを用いて「思考」を行い、プロンプトを分解し、複数のアプローチで応答を生成します。
プロンプトに対して、AIが「思考」を行い、タスクを遂行するイメージと理解しました。
つまり少ない指示や曖昧な指示でもAI側が推論トークンを用いて補完し、タスク遂行の精度を高めてくれます。
ではどういったタスクに向いているのかも調べてみます
曖昧なタスクのナビゲート
推論モデルは、限られた情報や断片的な情報から、シンプルなプロンプトを用いてユーザーの意図を理解し、指示の空白を埋めることに特に優れています。
つまり、曖昧な指示や簡素な指示であっても高精度なタスク遂行能力を発揮してくれます。
また、推論モデルは、根拠のない推測を行ったり、無理に情報の空白を埋めようとしたりする前に、ユーザーに質問を行い、足りない情報を補完することがあります。
干し草の山から針を探す
大量の非構造化情報を渡す場合、推論モデルは最も関連性の高い情報だけを理解・抽出するのに非常に優れています。
大規模なデータセットから関係性とニュアンスを見つける
「干し草の山から針を探す」と似ていますが、推論モデルは、数百ページにも及ぶ高密度で非構造化情報を含む複雑な文書（法的契約書、財務諸表、保険金請求など）の推論に特に優れているとのことです。
推論モデルは文書間の類似点を導き出し、データに表された暗黙の真実に基づいて意思決定を行うことに特に優れています。
多段階エージェント計画
推論モデルは先述の通り、思考に優れているため「プランナー」として活用し、問題に対する詳細かつ段階的な解決策を立案した後、タスク実行については適切なGPTモデルを選択して割り当てることで、成功を収めているパターンが多いようです。
視覚的推論
o1は視覚機能をサポートする唯一の推論モデルです。構造が曖昧なグラフや表、画質の悪い写真など、最も理解が難しい視覚情報でさえも理解できるとのこと。（他のモデルには言及はなかったため、一部のモデルのみサポートかも？）
例では建築図面を読み取らせて備品や材料を識別し、包括的な部品表を生成できたとのこと。
コードの品質レビュー、デバッグ、改善
Webエンジニアとしては一番馴染みのある活用方法かと思います。
コードの実装自体は推論モデルでなくてもある程度進めることはできますが、一貫性や正確性は推論モデルの方が高いとのことです。
推論モデルが向いていないケース
- 速度が求められるタスク
- 明確に定義されたタスク
です。
「思考」のプロセスが入るためどうしてもレスポンスタイムが長くなってしまいます。
また、アウトプットの形が分かりきっている簡単なタスクなども向いていないとのことです。簡単なタスクに対しても「思考」を行ってしまうため、AI側が良かれと思い想定外のアウトプット生成してしまうこともあります。。。
おわりに
最後まで読んでいただきありがとうございます！
推論モデルは簡単な指示でも高精度なアウトプットを出してくれる一方、やはり時間がかかってしまうところがネックに感じます・・・！
特にAIのAPIを用いた機能開発を行う場合でもやはりレスポンスタイムは気になってしまうところです😭
高精度&短時間のスーパーAIがいつか登場することを願います！