クリエイティブAI講座：小規模言語モデル(SLM)

Summary

最近の言語モデルの動向として、小規模言語モデル（SLM）の注目度が高まっている。大規模言語モデルがどんどん拡大する一方で、小規模モデルはカスタマイズ性やローカルでの運用が可能で魅力的。AppleやMicrosoftが小規模モデルを発表し、高い性能を発揮する例がある。質の高いデータセットで学習することで、パラメーター数が少なくとも同等の性能が出せるとされる。研究では、人間のように限られたデータで効率的に学習するSLMの開発が進む。

Takeaways

• 🌐 最近、小規模言語モデルの話題が注目されています。これは、より小規模な言語モデルを指しており、大規模言語モデルに比べて性能は劣りますが、使いやすさが強調されています。
• 📈 大規模言語モデルはこれまで拡大を続けてきましたが、AppleやMicrosoftなどは小規模言語モデルを開発しています。これは、小規模でも高性能なモデルを目指す新しいトレンドを示しています。
• 🔍 IEEE Spectrum誌によると、小規模言語モデルは高品質のデータセットを用いて学習することで、パラメーター数が少なくとも同等の性能を発揮できるとされています。
• 📚 Appleの開発者カンファレンスで発表されたAppleのインテリジェンスは30億パラメーターで、ローカルで動作することが特徴です。
• 🤖 Microsoftが開発した53 miniは38億パラメーターで、その性能は150億パラメーターのGPT3.5とほぼ同等とされています。
• 📈 Googleのジェンマは70億パラメーターで、53 miniと比較してパラメーター数が倍近くあるにもかかわらず、同等の性能を発揮できると報告されています。
• 🧠 小規模言語モデルの開発は、学習データの質を高めることで、より効率的な学習が可能になるという考え方に基づいています。
• 👶 ベイビーLMは、子供たちが言語をどのように獲得するかを研究するためのAIであり、限られた言語セットで学習することで知能を高めるチャレンジを行っています。
• 🔑 小規模言語モデルの利点は、ローカルでの動作やカスタマイズの可能性、そして個々のデバイスに特徴のあるAIを提供することです。
• 🔮 将来のAIの方向性として、小規模で効率的な学習を模倣し、AIにフィードバックすることを目指す研究が進んでおり、これは新しい学習方法の可能性を示しています。
• 🌟 小規模言語モデルは、学習データセットの質を重視し、コンパクトで高性能なAIを目指す新しいアプローチを示しており、これはAI開発の重要なトレンドです。

Q & A

小規模言語モデル（SLM）とは何ですか？

小規模言語モデル（SLM）は、パラメーター数が少ないが、高い性能を持つ言語モデルのことを指します。大規模言語モデル（LLM）と比べて、小さなデータセットや限定されたデータセットで学習し、効率的に動作することを目指しています。

最近のトレンドとして小規模言語モデルが注目される理由は何ですか？

最近のトレンドとして、小規模言語モデルが注目される理由は、大規模言語モデルが持つ巨大な計算資源を必要としないで、高い性能を発揮できるからです。特に、AppleやMicrosoftが小規模言語モデルの開発を進めており、質の高いデータセットで学習させることで、パラメーターが少なくても高い性能を出せるようになっています。

Appleが開発した新しい小規模言語モデルについて教えてください。

Appleが開発した新しい小規模言語モデルは、Appleインテリジェンスと呼ばれ、30億パラメーターを持つモデルです。このモデルは、ローカルで動作し、スマートフォンやラップトップ、PCなどで利用することができます。

Microsoftが開発した小規模言語モデルについての詳細を教えてください。

Microsoftが開発した小規模言語モデルは、Phi-3と呼ばれ、最も小さいものは38億パラメーター、最も大きいものは140億パラメーターを持ちます。特に注目されるのは、Phi-3 Miniで、38億パラメーターながら、性能評価でGPT-3.5（150億パラメーター）とほぼ匹敵する成績を出しています。

データセットの質が小規模言語モデルの性能に与える影響は何ですか？

データセットの質は小規模言語モデルの性能に大きな影響を与えます。高品質なデータセットを使用することで、パラメーター数が少なくても高い性能を実現できます。例えば、教科書レベルの質の高いデータを学習データとして使用することで、無駄のない効率的な学習が可能になります。

BabyLMプロジェクトについて教えてください。

BabyLMプロジェクトは、チリ大学の研究者が、子供が言語を獲得する過程を研究するために開発した小規模言語モデルです。このプロジェクトでは、子供が学ぶ言語量に近い限定されたデータセットを使用し、AIに学習させることで、どのように知能を高めるかを研究しています。

SLMがLLMと比べて優れている点は何ですか？

SLMがLLMと比べて優れている点は、コンパクトでローカル環境で動作するため、クラウドに依存せずに利用できることです。また、パラメーター数が少ないため、計算リソースやエネルギー消費が抑えられ、効率的に運用できる点も挙げられます。

サム・アルトマンが言う「巨大モデルの時代は終わった」とはどういう意味ですか？

サム・アルトマンが言う「巨大モデルの時代は終わった」とは、LLMのようにパラメーターをどんどん増やすだけではなく、データの質を向上させることで性能を上げるという新しい方向性を示しています。これにより、SLMのような小規模なモデルでも高い性能を発揮できるようになります。

LLMとSLMの違いは何ですか？

LLMとSLMの違いは主にパラメーター数とデータセットの扱いにあります。LLMは非常に多くのパラメーターを持ち、巨大なデータセットで学習しますが、SLMはパラメーター数が少なく、質の高い限定されたデータセットで学習します。これにより、SLMは効率的かつローカルでの利用が可能です。

今後のAI研究の方向性について、SLMの役割はどのように考えられていますか？

今後のAI研究の方向性において、SLMは効率的でカスタマイズ可能なAIの実現に重要な役割を果たすと考えられています。SLMはローカルで動作するため、個別のニーズに応じたカスタマイズが可能であり、特定の用途に特化したAIの開発が進むと期待されています。