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[この質問の続き](https://teratail.com/questions/r0de7zgp59dzbn)だと明記した方が良いように思います
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タイムリーな記事発見。「めんどくさいなぁ、自社のデータを検索してAIに回答させるシステムを社外に投げよう」をした場合[参千九百蔓延也～](https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2305/31/news091.html)だそうです。
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今回の件に関しては「AIに**自然言語で回答**させる」のか「**統計的に必要そうな資料を割り出し**、その資料を投げる（資料の中を見るのは自分でやってくれ）」のかでコストがだいぶ違ってきますね。UXはだいぶ近そうですが、技術的には天と地の差があり、実現にかかるコストも数百から数千倍は違うだろうと思います。
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これ意見交換だとコメントができないんですね。
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古めですがGPT2の段階でTesla V4のファインチューニングで一カ月ぶん回した、と[記事](https://note.com/npaka/n/n9f2f6aa0eb0b)にあります。
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あればコメント欄で聞きたかったこと（環境はありますか？）
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どういうモデルを使うか、も大事ですが、それが乗っかるGPU（というか専用のサーバーですよね…）を持っているか、一カ月ぶん回せるか、電気代は大丈夫か、とかそういう話になってくるような気がします。
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この辺のことがポッと頭をよぎる人であれば投稿する前にもう少しハードの制約だとか学習データのボリューム感だとかもセットで頭をよぎると思うのです。
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このあたりの事情は解決積みの上での質問ということでよろしいでしょうか？
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もし「DGXが足元に転がってらぁ！」というのでしたら余計なお世話ですが…。
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無理に深層学習を用いなくても、質問中に含まれる単語からどういう意図の質問かを解析して、それを元にQ＆Aに促すようなシステムの方が現実的かと思います。チャットでしたら音声認識のような不確かさは（デジタル入力な分）ずいぶん減ると思いますし、そういったシステムであればMecabやベイズな方法であれこれすれば普通のノートPCでもシステム構築できるくらいのモデルができそうです。
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余計なお世話かもしれませんが、深層学習を使った場合にいくらハードにお金がかかって、データ集めに時間がかかって、学習に時間がかかって、維持に時間がかかって、それを使うユーザーが年間何人いるか考えた方が良いように思います。私があなたであれば、もっとシンプルな方法でやり過ごす方法を検討します。
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このあたりの事情は解決積みの上での質問ということでよろしいでしょうか？
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もし「DGXが足元に転がってらぁ！」というのでしたら余計なお世話ですが…。
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無理に深層学習を用いなくても、質問中に含まれる単語からどういう意図の質問かを解析して、それを元にQ＆Aに促すようなシステムの方が現実的かと思います。チャットでしたら音声認識のような不確かさは（デジタル入力な分）ずいぶん減ると思いますし、そういったシステムであればMecabやベイズな方法であれこれすれば普通のノートPCでもシステム構築できるくらいのモデルができそうです。
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余計なお世話かもしれませんが、深層学習を使った場合にいくらハードにお金がかかって、データ集めに時間がかかって、学習に時間がかかって、維持に時間がかかって、それを使うユーザーが年間何人いるか考えた方が良いように思います。私があなたであれば、もっとシンプルな方法でやり過ごす方法を検討します。
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[この質問の続き](https://teratail.com/questions/r0de7zgp59dzbn)だと明記した方が良いように思います
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このあたりの事情は解決積みの上での質問ということでよろしいでしょうか？
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もし「DGXが足元に転がってらぁ！」というのでしたら余計なお世話ですが…。
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[この質問の続き](https://teratail.com/questions/r0de7zgp59dzbn)だと明記した方が良いように思います
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