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大規模言語モデル（LLM）は急速に進化しており、最新のモデルは人工知能の可能性の限界を押し広げている。これらのモデルは、私たちがテクノロジーと対話する方法を形成し続け、generative AI アプリケーションの可能性は無限です。微調整されたモデルのおかげで、開発者、企業、起業家は同様に、革新的なソリューション、魅力的なユーザー体験を作成し、幅広いタスクに対処するための強力なツールセットを提示されています。この記事では、最高の大規模言語モデルを探ります。
大規模言語モデルとは？
OpenAIのGPT-3.5のような大規模言語モデルは、提供された入力に基づいて人間のようなテキストを理解し、生成するように設計された洗練された人工知能システムです。これらのモデルは、言語の複雑なパターンやニュアンスを捉えることを可能にする数十億から数兆のパラメータを持つ、膨大な規模が特徴です。
これらのモデル内のメカニズムには、ニューラルネットワーク、特に変換器アーキテクチャが関与しており、文脈に関連した首尾一貫したテキストを処理し、生成することを可能にしている。広範なデータセットで事前に訓練されたこれらのモデルは、文中の次の単語や完全な文章を予測することを学習し、言語構造、文法、文脈を幅広く理解する。大規模言語モデルの用途は、自然言語処理タスクからクリエイティブなコンテンツまで多岐にわたる。
電子メールの下書き、コードの生成、質問への回答、言語の翻訳など、さまざまな用途に利用できる。検索エンジンもまた、検索結果の関連性と文脈を改善するために大規模な言語モデルを活用することで、その恩恵を受けている。これらのモデルは事前に訓練されているため、微調整によって特定のドメインやタスクに適応させることができ、人工知能や自然言語理解の領域におけるさまざまなアプリケーションのための汎用性の高いツールとなっている。
LLM オープンソースとクローズドソースの違いは？
オープンソース」と「クローズドソース」という用語は、大規模言語モデル(LLM)のような言語モデルの基礎となるコードへのアクセスのしやすさを指しています。主な違いの内訳は以下の通りです：
オープンソース言語モデル
- 度： オープンソースの大規模言語モデルは、ソースコードが一般に公開されている。誰でもコードを閲覧、修正、配布することができます。
- コミュニティとのコラボレーション： オープンソースの性質は、より広範な開発者や研究コミュニティからの協力を促す。その結果、多くの場合、多様な貢献や改善がもたらされる。
- カスタマイズ： ユーザーは、特定のニーズに合わせて、あるいは特定の課題に対処するために、コードを柔軟に変更することができる。この適応性により、幅広いアプリケーションやユースケースに対応することができる。
- 例を挙げよう： BERT、GPT（Generative Pre-trained Transformer）モデルなどがオープンソースで実装されている。
クローズドソース（プロプライエタリ）言語モデル
- アクセス制限： クローズド・ソース言語モデルのソースコードは、一般には公開されていません。特定の団体や組織によって所有され、管理されています。
- 限定的な修正： ユーザーは通常、基礎となるコードを修正したりカスタマイズしたりすることはできない。モデルは、内部構造に直接アクセスすることなく、サービスまたはソフトウェアとして使用されます。
- 配布の管理： クローズド・ソース・モデルを所有する団体が、配布とアップデートを管理する。ユーザーは、所有者が提供する公式リリースやアップデートに依存しなければならない場合があります。
- 例 商用の言語モデルや民間企業によって開発された言語モデルは、クローズドソースのカテゴリーに分類される場合がある。
考察
- ライセンス： オープンソースモデルには、コードの使用、変更、配布の方法を規定する特定のライセンスが付属していることが多い。クローズド・ソース・モデルには、より制限的な使用条件があるかもしれない。
- コミュニティによるサポート： オープンソースのモデルは、コミュニティ主導のサポートや改善から利益を得ることができる。クローズドソースのモデルは、サポートとアップデートを所有する団体に依存しています。
LLMの文脈では、OpenAIのGPT-3のようなモデルが商業的に展開されており、ユーザーはAPIを通じてモデルにアクセスすることができます。言語モデルがオープンソースであるかクローズドソースであるかを理解することは、開発者や研究者にとって非常に重要です。
大規模言語モデル（LLM）の進化
人工知能分野における大規模言語モデル（LLM）の進化は、革命的というほかない。オープンソースのイニシアチブは、OpenAI、Google、Microsoft、Metaのような主要プレイヤーの継続的な進歩と相まって、言語モデルを未知の領域に押し上げた。
草創期の段階初期の言語モデル
大規模な言語モデルへの最初の進出は、ルールベースのシステムと統計的アプローチによって特徴づけられた。これらのモデルは、人間の言語の複雑さに苦戦し、しばしばニュアンスや文脈を捉えることができなかった。
ニューラルネットワークの出現
ディープラーニングの登場は、言語モデルの進化にパラダイムシフトをもたらした。ニューラル・ネットワーク、特にリカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）と長期短期記憶（LSTM）ネットワークは、シーケンシャルなデータの処理に顕著な改善をもたらした。これらの初期のディープラーニング・モデルは、言語理解能力の向上を示したが、そのスケーラビリティには限界があった。
トランスフォーマー・アーキテクチャーゲームチェンジャー
ブレイクスルーの瞬間は、トランスフォーマー・アーキテクチャーの導入で訪れた。トランスフォーマーは並列化を容易にし、大規模な言語モデルの進化に不可欠な、膨大な数のパラメータを持つモデルの学習を可能にした。
ジェネレーティブ・プリ・トレーニング・トランスフォーマー (GPT)
OpenAIによるGenerative Pre-Trained Transformer (GPT)シリーズは、LLM の進化の特徴である。GPTから始まり、GPT-2、GPT-3、そしてそれ以降のバージョンでは、パラメータが大幅に増加し、これらのモデルが驚異的な言語理解と生成能力を発揮できるようになりました。数十億ものパラメータを持つGPT-3は、多様なアプリケーションのために膨大なデータセットを活用する可能性を示した。
人工知能トランスフォーマー ベスト12モデル
1.GPT-3.5モデル
OpenAIによって開発されたGenerative Pre-Trained Transformer3.5（GPT-3.5）は、これまでで最大かつ最も強力な言語モデルの1つで、驚異的な1750億パラメータを誇ります。その巨大なスケールにより、高度に文脈を認識したテキストを理解し、生成することができるため、無数のアプリケーションで汎用性があります。GPT-3は自然言語理解、創造的なテキスト生成、問題解決に優れている。首尾一貫したエッセイを書いたり、コード・スニペットを完成させたり、さらにはダイナミックで文脈に関連した会話に参加する能力も実証している。
GPT-3は、そのサイズの大きさが計算負荷の一因となっていますが、言語理解の限界を押し広げる大規模変換モデルの可能性を示す、人工知能分野のベンチマークとなっています。GPT-3モデルのような先行モデルの成功の上に構築されたGPT-3.5は、変換器ベースのアーキテクチャの継続的な進歩の証です。
2.GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer 4)
GPT-3の後継として、GPT-4はその前身によって築かれた基礎の上に構築されています。GPT-4は、さらに多くのパラメータを備え、自然言語の理解と生成能力をさらに強化することを目指しています。このモデルは、言語モデルの限界を押し広げ、コンテンツ作成、コード生成、会話インタラクションなどのタスクで性能向上を提供することが期待されています。GPT-3からGPT-4への進化は、言語処理における継続的な進歩の追求と、より大きく複雑なニューラル・アーキテクチャの探求を反映しています。
3.BERT（トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現）
Googleによって開発されたBERTは、変換モデルに双方向コンテキストを導入し、文中の単語の意味を理解する際に、前後の単語の両方を考慮できるようにした。この双方向のアプローチにより、単語やフレーズの文脈理解が大幅に改善され、BERTは質問応答や感情分析などの複雑なタスクで特に効果を発揮する。
BERT は、多くの自然言語処理アプリケーションの基盤となっており、検索エンジンからchatbots まで、さまざまなドメインで広く使用されています。大規模なデータセットでの事前学習と特定のタスクのための微調整は、その適応性に寄与しており、開発者はさまざまなアプリケーションにその機能を活用することができます。
4.T5（テキスト転送トランスフォーマー）
Googleによって開発されたT5は、様々な自然言語処理タスクを、すべてテキストからテキストへの問題としてフレームワーク化することで、統一されたフレームワークを導入している。この革新的なアプローチにより、モデル・アーキテクチャと学習プロセスが簡素化され、最小限の調整でT5を異なるタスクに適応させることが容易になります。
T5は、翻訳、要約、質問応答において高い性能を発揮している。その汎用性は、入力テキストをターゲットテキストに変換するように統一的に扱うことで、多様なNLPタスクを処理する能力にあり、言語に関連する幅広い課題に対してまとまりのある効率的なソリューションを提供する。
5.XLNet（エクストリーム学習マシンネットワーク）
GoogleとCarnegie Mellon Universityによって開発されたXLNetは、自己回帰法と自己符号化法の両方を取り入れ、BERTのようなモデルと伝統的な自己回帰変換器の長所を組み合わせている。このハイブリッド・アプローチにより、XLNetは生成タスクの一貫性を維持しながら双方向の文脈を捉えることができる。XLNetは様々な自然言語処理ベンチマークで有効性を示しており、文脈のニュアンスを理解した上で、幅広い言語理解タスクを処理する能力を実証している。
6.RoBERTa（ロバスト最適化 BERT アプローチ）
RoBERTaはBERTの亜種であり、主要なハイパーパラメータと学習目的を変更することで、性能とロバスト性を向上させている。Facebook AI Research (FAIR)によって開発されたRoBERTaは、感情分析、テキスト分類、質問応答など、様々な自然言語処理タスク向けに最適化されています。RoBERTaの改良は、オリジナルのBERTモデルの特定の制限を克服することを目的としており、多様なタスクにわたってより優れた汎化と性能をもたらします。
7.ディスティルバート
Hugging Face社によって作成されたDistilBERTは、性能を維持しながら計算リソースを削減するように設計されたBERTの蒸留バージョンです。知識の蒸留によってBERTの本質的な側面を保持することで、DistilBERTはリソースに制約のあるアプリケーションに適した、より軽量なソリューションを提供します。テキスト分類やセンチメント分析などのタスクにおいて効率性を実証しており、計算効率が優先されるシナリオにおいて実用的な選択肢となっている。
8.クロード
Anthropic社が開発したClaudeは、体質的AIに焦点を当てた画期的な人工知能アシスタントである。つまり、クロードは、その出力が有用で、無害で、正確であることを保証する原則を優先するように設計されている。これらの原則を遵守することで、クロードはより倫理的で責任あるAIの形を目指し、様々な形でユーザーに利益をもたらすことができる。
Anthropicが提供するClaudeを搭載した2つの主要製品は、Claude InstantとClaude 2です。両製品ともClaudeの高度なAI機能を利用しているが、Anthropicによると複雑な推論に優れているのはClaude 2である。複雑な問題に取り組み、洗練された解決策を提供する能力を持つClaude 2は、日々の活動で高度な推論と問題解決を必要とするユーザーにとって強力なツールと位置づけられている。AnthropicがClaudeの能力の開発と改良を続けるにつれて、この革新的なAIアシスタントがテクノロジーとの関わり方に革命を起こす可能性がますます明らかになっている。
9.バルド
Google AIが開発した最新のチャットボットBARD（LLM ）は、人工知能技術の大きな進歩を象徴している。テキストとコードの広範なデータセットで訓練されたBARDは、テキストの生成、多言語の翻訳、コードの作成、質問に対する有益な回答の提供など、さまざまなタスクで優れた能力を発揮し、その多用途性を示しています。Google検索を通じて実世界のデータを利用するその能力は、他のchatbots とは一線を画し、より幅広いプロンプトや問い合わせを理解し、正確で適切な情報を提供することができます。
このため、BARDは複数の領域にわたって支援や情報を求める人々にとって貴重なツールとなる。BARDの最も優れた使用例の一つは、言語翻訳の分野です。複数の言語を正確かつ迅速に翻訳する能力を持つBARDは、異なる言語を話す個人間のコミュニケーションを促進し、障壁を取り除き、より円滑な交流を可能にします。
10.ファルコン
ファルコンがHugging Face OpenLLM Leaderboardのトップに躍り出たことは、その高度な機能と自然言語処理の領域における優れた性能の証です。テクノロジー・イノベーション・インスティテュートによって開発されたファルコンは、多様なテキストやコードデータを処理する際の素晴らしい精度と効率性で、瞬く間に高い評価を獲得しました。その自己回帰モデル設計により、首尾一貫した文脈的に正確な応答を生成するだけでなく、異なる言語や方言にもシームレスに適応することができます。この汎用性により、ファルコンは多言語文書の翻訳支援からより効率的なコーディング支援まで、さまざまな用途に適しています。
ファルコンが他の言語モデルと一線を画しているのは、より質の高いデータセットの活用と、より洗練されたアーキテクチャにより、より効果的なデータ処理と予測能力を実現している点です。トレーニングに必要なパラメータ数（400億）を削減することで、ファルコンは他の最先端のNLPモデルと比較して、より少ない計算リソースで優れたパフォーマンスを実現します。このため、感情分析、コンテンツ生成、対話システムなどのタスクに最先端の言語モデルを活用したいと考えている組織にとって、ファルコンは魅力的な選択肢となります。
11.コヒーレ
この企業レベルのLLM は、企業の特定のニーズやユースケースに合わせて調整・微調整が可能であり、AI技術の活用を検討している組織にとって価値あるツールとなっている。2017年にトランスフォーマーモデルを紹介した画期的な研究論文「Attention Is All You Need」の著者の一人によって開発されたCohereは、最先端のAI原理を強固な基盤としている。
その利点にもかかわらず、CohereはOpenAIが提供するモデルよりも高価である。しかし、Cohere のユニークな特徴と機能により、多くの企業が投資に見合う価値を見出す。特定のcloud プラットフォームに限定される他の大規模言語モデルとは異なり、Cohere は Microsoft Azure のような単一のプロバイダーに限定されないため、より高い柔軟性を提供します。全体として、高い精度と堅牢性で定評のあるCohereは、個々の要件に合わせてカスタマイズされた高度なAIソリューションを求める企業にとって、最良の選択肢となっています。
12.パールム
PaLM 2は、5,400億という膨大なパラメーターを誇り、迅速な応答と最新のデータを比類のない精度で提供することを可能にする、大規模言語モデルの分野におけるまさにゲームチェンジャーです。グーグルによって開発されたこのクローズド・ソース・モデルは、AIチャットボットBardを通じて適切な情報を提供し、魅力的な会話を実現するクラス最高のモデルです。PaLM 2は、その巨大なサイズと高度な変換アーキテクチャを活用することで、膨大な量のテキストデータを処理し、タイムリーなだけでなく、複数の言語にわたる形式論理、数学、コーディングの理解において驚くほど洗練された応答を生成する能力を備えている。
特殊なTPU 4ポッド上でのPaLM 2のトレーニングプロセスの規模の大きさは、現在利用可能な最も高度な言語モデルの1つとしての能力を物語っている。PaLM 2の強みは、さまざまな領域にわたる複雑なトピックを効果的に推論し、理解する能力にあり、幅広い用途に使えるツールとなっている。PaLM 2はクローズドソースであるため、そのコードは一般には公開されていないが、グーグルのイノベーションと最先端技術への献身は、AI主導の会話システムの限界を押し広げ続ける強力な言語モデルとして結実した。
GPTモデルのパワーを解き放つ：仮想アシスタントの台頭 バーチャルアシスタント
バーチャル・アシスタントの創造にGPTモデルを統合することは、ユーザー体験を向上させ、アプリケーションの範囲を拡大する様々な利点を提供し、ゲームチェンジャーとなる。GPTモデルを活用して次世代chatbots を作成することで、企業は顧客とのやり取りや管理業務への対処方法を変革することができます。
GPTモデル統合のメリットは数多くある：
- 人間のようなテキストで魅力的なインタラクションを： chatbots 、そしてそれ以降も、人間のようなテキストを生成するGPTモデルの能力は、バーチャルアシスタントとの対話に新たなレベルのエンゲージメントをもたらします。ユーザーは、より自然でコンテキストを意識した会話から恩恵を受け、カスタマーサポートアプリケーションの全体的な有効性を高めます。
- 合理化された開発：GPTモデルの素晴らしさは、その事前訓練された性質にあり、開発者は単一のモデルの能力を多様なアプリケーションに活用することができます。言語学習モデルからAI生成コンテンツの生成まで、GPT駆動型バーチャル・アシスタントの多用途性は開発作業を効率化します。
- 機械翻訳： GPTモデルの機械翻訳への習熟は、際立った特徴である。膨大な量の言語データを処理する能力を持つGPTを搭載したバーチャルアシスタントは、異なる言語間で正確かつ文脈に即した翻訳を難なく提供し、グローバルなコミュニケーションを強化します。
- 膨大なデータセットと基盤モデルの活用： GPTモデルの中核には、膨大なデータセットに基づく基盤があり、他に類を見ない精巧さで人間のようなテキストを理解し、生成することを可能にします。この基礎的な理解により、バーチャルアシスタントは複雑な言語ニュアンスを扱うことができるようになり、さまざまなタスクに精通するようになります。
- 誰もがアクセス可能なAI： GPTモデルの特筆すべき利点の一つは、人工知能を民主化する能力である。開発者はこれらのモデルをバーチャル・アシスタントに統合することで、幅広い技術的スキルを必要とせず、AI主導のソリューションをより身近で使いやすいものにすることができる。
ChatGPT チャットボット実装例
これらのChatGPT チャットボットの実装例は、多様な業界のニーズに応えるAIの適応性と有効性を例証している：
- ショッピングコンパニオン: ChatGPT chatbots eコマースプラットフォームにシームレスに統合し、ユーザーエンゲージメントを高め、オーダーメイドのショッピングジャーニーを提供します。好みに基づいて商品を提案したり、仕様に関する問い合わせに答えたり、チェックアウトプロセスを促進したりと、ショッピングコンパニオンはオンラインショッピングをインタラクティブで楽しい体験にします。
- 健康ボット:ヘルスケア分野では、ChatGPT を利用したボットが貴重な味方となる。健康予約のスケジューリングから症状や薬に関する情報の提供まで、ヘルスボットは医療提供者と患者のコミュニケーションを効率化します。
- バンキング・サポート:銀行業界にとって、chatbots は、顧客サービスとエンゲージメントの強化に役立っている。これらのインテリジェントなアシスタントは、残高照会から取引詳細、さらには一般的な銀行手続きの支援まで、幅広い問い合わせに対応します。バンキング・サポートchatbots 、迅速な応答、待ち時間の短縮、顧客とのやり取りの簡素化を実現し、最終的にはよりシームレスで効率的なバンキング体験に貢献します。
- ITアシスタント: 技術的な問い合わせに対応し、問題解決を支援し、一般的なIT手順についてステップバイステップのガイダンスを提供するITアシスタントは、ITサポートプロセスを合理化します。自然言語理解の力を活用することで、このチャットボットはIT専門家とエンドユーザー間のコミュニケーションを強化し、IT関連のやり取りをより身近で効率的なものにします。
ChatGPT チャットボット構築のエキサイティングな世界をご覧ください。 Botpress
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