zxell.aireview01: ロードマップ確定前の未決事項への回答
7. 未決事項（ロードマップ確定前に決めるべきこと）
- 法務方針（5.1）: closed / open どちらで始めるか。データ配布形態の確定。【最優先】
アーキテクト回答下記①②③を了承します。
①クライアントを自己管理端末に限定する closed 運用から始める
②配布はトークン化・シャッフル・パック済みシャードに限定し原文復元性を下げる
③法的整理がつくまで不特定多数の参加者募集はしない
①クライアントを自己管理端末に限定する closed 運用から始める
②配布はトークン化・シャッフル・パック済みシャードに限定し原文復元性を下げる
③法的整理がつくまで不特定多数の参加者募集はしない
- 初期クライアント台数と内訳: 手持ち・調達可能な GPU 機は何台か（2.3 の試算の前提。L モデルの現実性を左右する）。
アーキテクト回答当初はGPU機２台で始める想定。進捗を見ながら追加を検討します。
- 中央サーバの予算上限: 月額いくらまで許容するか（帯域設計に直結）。
アーキテクト回答中央サーバも自前で用意します。当初はサーバ、クライアントとも同一LAN内で運用を開始する想定です。
- 最終モデルサイズの目標: 計算最適（〜500M）か推論効率重視（〜300M）か。
アーキテクト回答段階的に 3 サイズを用意する案でよいです。
現段階では、最終目標は L: 500M としておきたいと思います。
現段階では、最終目標は L: 500M としておきたいと思います。
- 画像データの扱い: 第 1 期除外の承認（3.4 の推奨どおりでよいか）。
アーキテクト回答第 1 期除外でよいです。
- フレームワーク方針: 学習コア自前実装の範囲（「イチから」の解釈: モデルは自前実装、PyTorch 等の基盤利用は許容、と仮定している）。
アーキテクト回答「モデルは自前実装、PyTorch 等の基盤利用は許容」という認識でOK。
- 成果物の公開範囲: コード / 重み / データ統計 / レポートのどこまでを公開するか。
アーキテクト回答外部に公開する可能性があるのは、コードのみです。その他学習の可視化部分は、管理者・開発者としての確認が前提です。