【速報】Microsoftが最新生成AI「Phi3」を発表!最強の小規模言語モデルの実力を徹底レビュー
Summary
TLDR今回紹介されたのは、Microsoftがリリースした新しい小規模言語モデル「53」です。大規模言語モデルと比較して、計算リソースを少なくとも単純なタスクで高いパフォーマンスを発揮することが特徴で、モバイルデバイスなどローカルで使用することも可能です。また、53のMiniモデルは日本語でも高精度な応答を提供し、他のオープンソースモデルと比較しても優れた性能を示しました。しかし、複雑な計算や論理的な問題にはまだ向いていないとされています。53は、オフラインでのAI活用が容易になり、今後のAIツールの選択肢として注目されています。
Takeaways
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- 🔍 Microsoftが新たにリリースしたスモールランゲージモデル「53」は、最小で最強のモデルであり、注目されています。
- 🌟 53はオープンソースで、パラメーター数が少なく、計算リソースを少なくとも高性能を発揮する小規模言語モデル(SML)です。
- ⚙️ 53は3つの展開モデルがあり、それぞれが異なるコンテキストウンドウを持ちます。
- 📈 53は他のオープンソースモデルよりも優れており、GPT3.5と同じレベルのクオリティを提供しています。
- 📱 SMLはローカルデバイスで簡単に動かすことができるため、オフラインでも使用可能です。
- 📊 53のMiniモデルは、他のモデルと比較しても高い点数を獲得しており、パフォーマンスが高いことがわかります。
- 💬 53は日本語も使用可能で、精度が高く、速い応答が期待できます。
- 🚀 53は文章生成や要約、まとめなどのタスクで優れた結果を出し、GPT3.5と比較して同等のクオリティを発揮します。
- 🌐 53はHanging Chat内で無料で簡単に使用できるため、幅広い用途で活用が可能とされています。
Q & A
Microsoftがリリースしたスモールランゲージモデルの名前は何ですか?
-Microsoftがリリースしたスモールランゲージモデルの名前は53です。
53のスモールランゲージモデルにはいくつの展開がありますか?
-53のスモールランゲージモデルには3つの展開があり、それらは53ミディアム、53スモール、そして53ミニです。
53ミニのコンテキストウンドウはいくつですか?
-53ミニのコンテキストウンドウは4K版と128K版の2つがあります。
53のモデル展開の中で、どのモデルが最も高機能でコスト効率が高くなっていますか?
-53のモデル展開の中で、最も高機能でコスト効率が高いとなっているのは小規模言語モデルSMLです。
53のスモールランゲージモデルはなぜ注目されていますか?
-53のスモールランゲージモデルは、小規模ながらも高性能であり、オープンソースで利用可能で、他の同様のモデルよりもクオリティが高く、今後のAIアプリケーションで重要な役割を果たす可能性があるとされています。
53のスモールランゲージモデルは日本語の文章生成においてどのようなクオリティを持っていますか?
-53のスモールランゲージモデルは日本語の文章生成においても高クオリティを発揮しており、他のモデルと比較しても優れた結果を出すことができるとされています。
53のスモールランゲージモデルは、どのようなタスクに向いていますか?
-53のスモールランゲージモデルは、複雑なタスクではなく、より単純なタスクに対して高いパフォーマンスを発揮することが期待されます。例えば、文章の生成や要約、翻訳などのタスクに向いています。
53のスモールランゲージモデルとGPT3.5の比較で、どのような結果が出ていますか?
-53のスモールランゲージモデルは、GPT3.5と比較しても同様のクオリティで文章生成ができるとされています。また、53は日本語の精度も高く、日本市場で歓迎される可能性が高いとされています。
53のスモールランゲージモデルはなぜオフラインでの使用が可能です?
-53のスモールランゲージモデルは、計算リソースを少なくともつながらも高いパフォーマンスを発揮できるため、クラウドに依存しないローカルデバイスでの実行が可能であり、オフラインでの使用が可能です。
53のスモールランゲージモデルが提供する3つのモデルの中で、どのモデルが現在利用可能ですか?
-53のスモールランゲージモデルの3つのモデル中では、53ミニが現在利用可能で、コンテキストウンドウが4K版と128K版の2つがあります。
53のスモールランゲージモデルは、どのような場面で有効なのでしょうか?
-53のスモールランゲージモデルは、モバイルデバイスやオフライン環境でのAIアプリケーションなど、計算リソースが限られた場で有効です。また、文章生成や要約、翻訳などのタスクにも適しています。
53のスモールランゲージモデルとラーマ3の70Bモデルを比較した場合、どのような結果が得られましたか?
-53のスモールランゲージモデルとラーマ3の70Bモデルを比較した場合、ラーマ3は速度は早く、プロンプトに忠実なアウトプットを提供しましたが、日本語のサポートが弱く、ニュアンスに違和感がある部分がありました。一方、53は日本語の精度が高く、柔軟性と移動性などの利点を細かく説明することができました。
Outlines
🌟 Microsoftの小型言語モデル「53」の徹底レビュー
この段落では、Microsoftがリリースした小型言語モデル「53」について紹介しています。53はオープンソースで、パラメーター数が少なく、高機能でコスト効率が良いとされています。また、53は3つの展開モデルがあり、それぞれが異なるサイズで、比較的コンパクトながらもクオリティが高いとされています。さらに、53は他のオープンソースモデルよりも優れたパフォーマンスを示しており、日本語の精度も高く、日本で使用する際には嬉しいとされています。
🚀 小型言語モデルの利点と53の性能比較
この段落では、小型言語モデル(SML)の利点を解説し、53が他の言語モデルと比較してどのような性能を発揮しているかについて述べています。SMLは計算リソースを少なくとも簡易なタスクで高いパフォーマンスを発揮できるとされており、53はその中でも特に優れた性能を持ち合わせているとされています。また、53のminiモデルは、他の言語モデルよりもスコアが高いとされています。
📈 53の応用例と比較実験
この段落では、53が実際にどのような応用が考えられるのか、また53と他の言語モデルを比較した実験結果について説明しています。53は文章の生成や要約、まとめなどを行う際に優れており、GPT3.5と同じようなクオリティで応答を返すことが可能です。また、53とGPT3.5、ラーマ3の70Bを比較した結果、53はプロンプトに忠実に応答し、柔軟性や初期費用の低さなどの利点を細かく説明することができたとされています。
🎓 53の今後の展望と使用方法
最後の段落では、53の今後の展望と使用方法について語っています。53はオフラインでの使用も可能であり、大規模言語モデルと比較して複雑なタスクではまだ劣りますが、文章生成などの基本的な機能では優れた結果を出せるとされています。また、53はハギングチャット内で無料で簡単に使用できるとされており、今後はAIツールの選択肢として注目される可能性があると予想されています。
Mindmap
Keywords
💡スモールランゲージモデル
💡オープンソース
💡パラメーター
💡コンテキストウンドウ
💡コスト効率
💡ローカルデバイス
💡モバイル
💡AIツール
💡オンライン/オフライン
💡生成AI
💡比較
Highlights
Microsoftが最小で最強のスモールランゲージモデルをリリースしました。
スモールランゲージモデルはオープンソースで、GPT3.5と同じレベルのモデルが提供されています。
53の3つのモデル展開:53ミディアム、53スモール、53miniが紹介されました。
53miniはコンテキストウンドウが4k版と128K版の2つのバージョンで利用可能です。
パラメーターの大きさと生成クオリティの比較で、53は他のモデルと比較して優位性があります。
53は小規模言語モデル(SML)として、計算リソースが少なくも高いパフォーマンスを発揮できるとされています。
SMLはモバイルデバイスなどローカル環境で簡単に動かすことができると紹介されました。
53は主要ベンチマークテストでGPT3.5やラーマ3を上回る性能を示しました。
53のミディアムモデルは、大規模言語モデルに迫る、あるいは超えるような性能を持ち合わせているとされています。
SLMはクラウドでなくても使える独自のポジションを有しているとMicrosoftの担当者が述べています。
53のminiモデルは日本語も使用可能で、精度が高く、速いレスポンス時間を誇ります。
53は記事の要約や生成などのタスクでスムーズに質の高い出力を生成できると評価されました。
53とGPT3.5の比較で、53はGPT3.5と同等、あるいはそれ以上のクオリティを提供しているとされています。
53のminiモデルは、計算タスクには苦手で、複雑な問題にはまだ向いていないと示唆されています。
53とラーマ3の70Bを比較し、ラーマ3は高速な応答で英語での出力を行いましたが、53も優れたパフォーマンスを示しました。
ラーマ3は日本語のサポートが弱く、ニュアンスに違和感があるが、内容的には優れているとされています。
53の紹介で、AIツールの切り替えがデフォルトになりつつあると予想されており、今後の活用が期待されます。
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は速報ですMicrosoftの最新生成
AI最小で最強のスモールランゲージ
モデル53を徹底レビューしていきます大
規模言語モデルを表すllmという言葉
聞いたことありますよねこれはGPT4で
あったりジェミニークロードなど有名な
モデルが色々あります規模言語モデルに
対して小規模言語モデルを表すスモール
ランゲージモデルって言葉聞いたことあり
ますかこちら詳細は後ほどご紹介していき
ますがMicrosoftが最小で最強の
スモールランゲージモデルをリリースした
んですこれ今後かなり注目なのと今後
さらにこのslmのモデルが色々出てき
ますのでこちらについて今日は徹底解説し
ていきます本日の目次こちらになります5
3の特徴とポイントそして53の半音をお
見せしていきます53はオープンソースで
あるラーマ3とあとはチャッGPTの無料
バージョンにあるGPT3.5と同じ
ぐらいのモデルになってきますのでそちら
と比較をしながらハンゾーでご紹介して
いき
ますはいそれではまず53の特徴と
ポイントを押えていきましょう53の
ポイントは3つありますまず1つ目が3つ
のモデル展開があるという点ですそして
最も高機能でコスト効率が高い小規模言語
モデルSMLですまたGPT3.5だっ
たり他のオープンソースのモデルを上回る
こちらがですね53の特徴なっています1
つずつ詳しく解説をしていきますまず3つ
のモデル展開というところですが緑のもの
が53のモデルになっています大きく3つ
で1番大きいモデルが53ミディアム
そして真ん中のモデルが53スモール
そして53miniです53のスルと
ミディアムはまだプレビュー版でmini
が現在もう使えてコンテキストウンドウが
4k版と128K版があります他の同じ
ようなモデルと比較があります横軸が大き
さですね要はパラメーターの大きさです
パラメーターが大きいほど計算リソースが
必要で一般的に精度が高いと言われてい
ますそして縦軸が生成のクオリティですま
この図で言うとですね1番いいのはサイズ
が小さくてクオリティが高いまこれが一番
効率がいいとされていますでパラメーター
の小ささで言うと53のMINIが1番
小さいですねそして肝心なクオリティです
サイズだけコンパクトでもクオリティが
低ければ意味ありませんよね他のモデルと
比較してみるとラーマ3の8Bと53の
MINIが同じぐらいですかねミラの方が
ちょっと高いですがまあ近いぐらいですか
ねまだ使えませんがスモールとミディアム
は他のモデルよもかなりクオリティが高い
ことが分かりますこちらの3つがモデル
展開
ですそして次が最も高機能でコスト効率が
高い小規模言語モデルという点です大規模
言語モデルという言葉は聞いたことあると
思いますがその逆が小規模言語モデル
SMLですもうそのの通りモデルを動かす
ための計算リソースが少なくてもより単純
なタスクに対して高いパフォーマンスを
発揮するモデルですで大規模語モデル
llmは高度な水論であったりデータ分析
コンテキストの理解を含む複雑なタスクの
組み合わせが必要なアプリケーションに適
していますクラウド上Web上で動きます
なのでここをまとめていくとSMLは計算
リソースが少なくていいイコール皆さんの
デバイスでオフラインでも動かすことが
できるということですなので単純なタスク
に関してはパフォーマンスが高いですです
がllmのようにまコード水論であったり
とかま分析してとか難しいことをしてと
いうのはの小規模言語モデルでは難しいと
いうかちょっと物足りないかなという感じ
ですで例えばですね小規模言語モデルは
モバイルを含むローカルデバイスで簡単に
動かすことができるのでこういったスマホ
なんかで使用することができるんですね
オンラインに繋がっていなくてもオフ
ラインで使用することができますで全ての
ユーザーが大きな計算リソースが必要な大
規模言語モデルが必要というわではあり
ませんよね実際に生成AIは何かまとめて
とかまちょっと出してとかまそれぐらいの
途で使っている方が意外とほとんどなので
はないでしょうかそういった人はより高度
なタスクだったり水論を必要としないので
スモールサイズの生成で十分なわけですま
そういった人にすごくぴったりなのがこの
小規模言語モデルなんですオフラインで
作業することができるのでこれまでは不
可能だった方法でAIを活用できる人が
増えるということでま例えば飛行機の上で
文章をまとめてもらったりとかあとは
ネットが繋がらないところなんかでもAI
を使って仕事をしたりとかまそういうこと
も可能なるわけですでslmはまそのの
通りモデルを動かすための計算リソースが
少なくてもより単純なタスクに対して高い
パフォーマンスを発揮するモデルですで
どのぐらいのパラメーターなのかというの
を他のモデルと比較してみますで小規模
言語モデルslmの5はミニスモール
ミディアムで大体でこれぐらいの
パラメーターで動いていますまたですね
パラメーター数が同じように低いと言わ
れるオープンソースの大規模言語モデル
例えばラーマ3の70のモデルでは
700億パラメータぐらいなんですねで8
Bのものでも80億パラメーターですなの
でslmはオープンソースのllmよりも
ま少しパラメーターが少ないそれくらいの
大きさのイメージですでクローズドの
llmGPT3.5とか4とかジェミニー
とかまこういったもののパラメーター数と
いうのは非公開にはなっていますが桁違い
に多いと言われていますまGPT3.5°
slmのミディアム1番大きいモデルが
同じぐらいですかねまいずれにしようこの
クローズのモデルはパラメーターが非行解
なのでま推測にはなりますがGPT4だっ
たりとかジェミニに関してはパラメーター
が桁違いということですなので高度なこと
ができるというわけです
ね次のポイントがGPT3.5や他の
オープンソースのモデルを上回るという点
ですでこちらがですね主要ベンチマーク
テストの比較です左の4つが5です1番右
がクード3ソネット真ん中のモデルですね
そしてGPT3.5とラマ3になってい
ますこのベンチマークの中でも主要なもの
見ていきましょう今使えるのが53の
miniのモデルなのでこちらと他の
モデルを比較していきますまず1番上の
ポピュラーアリゲートベイタウン
中のmmlUというのが一般的なテストで
包括的なものですが53のminiの4k
のモデルでラーマ3の8Bのモデルより
若干点数が高いですねビッグベンチハード
というのもフカテストの1つなんですが5
3miniでラマ3だったりとかGPT
3.5よりも点数が高いですまた言語の
テストでもラーマ3とGPT3.5の間の
数値ですね結構大規模現行モデルと貼っ
てるぐらいの点数を出していますで水論の
中のコモンセンスQAというテストでは
GPT3.5よりも高い数字でソネットに
迫る点数ですこのようにかなり53の
パフォーマンスは高いのが分かります53
のミディアムのモデルはクロード3
ソネットよりも点数が高いものもいくつも
ありますねまこれぐらい53のミディアム
1番大きいモデルは大規模言語モデルに
迫るかまそれを超えるような数字も
叩き出しているんですなので最上級の
slmとミディアムサイズのllmだと
もう差がないこれぐらいのレベルまで
slmのレベルが上がってきてるという
ことですこれはオープンソースのllmと
全く同じ流れでクローズのllmオープの
LMSMLの最上級この辺がですねほぼ
同角にもう最終的にはなっていくのでは
ないかと予想していますこれはですね
Microsoftのslmの担当の人が
言っていたんですがslmがLLにとって
変わるということではありませんslmは
クラウドに行かなくても使えるという独自
のポジションを気づいていますなのでこの
ポートフォリオの中でそれぞれのモデルの
長所と短所を理解して使い分けていくこと
が大切という風に述べられていましたなの
でslmがllmにとって変わるという
ことではなく自分の用途あなたが何をし
たいかによって言語モデルを使い分ける
ことが必要になるということ
ですマイクソフトのslmは使える場所が
限られていますハギングチャット内で無料
で簡単に使用することができますので私は
今回こちらを使ってご紹介をしていきます
でこちらですねモデルを選択することが
できます今回は53のminiの4k
モデルを使用していきますまずは日本語は
使えますかと入れていきますはい日本語が
使えますと返答が来ました日本語はオーな
ようですで色々使ってみたんですがこの5
3は日本語の精度かなり高いですなので
結構日本には嬉しいですね結構この
アウトプットもいいのでどんな感じで
できるのか見ていきましょう例えば犬を
買う際に用意した方がいいものを詳しく
教えてと入れていき
ますそうすると犬を買う際にはということ
でま一般の生成AIと同じように
アウトプットを出してくれましたお
スピードとかも結構早いですよねこれ
なんかgbt3.5とかgbt4とかより
も早い気がしますねはいまアウトプットと
してはま食事だったりとか運動場所とかま
病院だったりとかという風にま一般的な
アウトプットの内容ですねを出してくれ
ましたでそこでですねまフォローアップ
質問ということでまこんな質問もあなた
求めてるのではないでしょうかという質問
も出してくれましたすごくいいですね結構
スピードも早いというのもポイントが高い
ですねじゃいつまでの情報でアウトプット
を出してくれてるのか聞こうと思いますえ
情報は2023年までの最新の情報という
ことなので2023年12月までですかね
となると今のチャットGPTのGPT4と
同じぐらいの情報ですねパワポのプレゼン
作成どちらが仕事にお勧めですかと聞いて
いきますキャンバはまこんなプレゼンだよ
というところとパワポの特徴を出してくれ
ていますでまデザインの複雑さだったりと
かユーザーの技術力というところとか機能
の充実度ということでま比較ポイントを
出してくれていてまその比較ポイントで
こっちおすめというのを出してくれてい
ますねお結構なんかアウトプットもいいし
スピードもあっていいですねはい次はです
ね計算をしてもらおうと思いますこういう
計算も得意な生成AIと不得意な生成AI
がありますがこちらはどうでしょうか答え
は185.85.16
まちょっと違いますねやっぱ生生AIま
計算が苦手なものも多かったりするのでま
なんかちょっと誤差ですが惜しい感じでし
たはい次は太郎は花子より早いです花子は
次郎より早いです太郎と次郎どちらが早い
ですかという質問ですこれ答えは太郎が
正解ですあ太郎と次郎の時間帯を比較する
ためには具体的な情報が必要です太郎と
次郎の時間帯を特定する必要がありますと
いうことでま答えは出してくれませんでし
たねまこういうちょっと複雑なタスクは
苦手なようですねちょっと計算も怪しいの
でま計算だったり複雑なものここはまだ今
のところこのslmでは向いていないよう
ですただ文章を生成してくれたりとか要約
してくれたりとかまとめたりというのは
問題なくすることができましたなんか
アウトプットのクオリティ的にもGPT
3.5と同じような感じで出してくれて
いるのでやはりGPT3.5と同じぐらい
のクオリティだなという印象
ですま結構GPT3.5に近いところが
あったので実際にGPT3.5と比較して
いこうと思います賃貸と文章をどちらが
いいのか3000文字で出して結論もと
入れていきますではこちらで生成していき
ましょうはいまスピードを見ていくとあ
結構3.5も早いですね同じぐらいかな
本当に同じぐらいのスピードで出してくれ
ていますねおいいですねどうでしょうか
うんどっちも同じぐらいで終わりましたで
はちょっと文字数を比較していきましょう
か3000文字っていう風に入れましたが
ま大体3000文字ぐらいで生成してくれ
ましたねはいじゃあ全部文字をなしにする
と800文字ぐらいでま総合でも2100
文字ぐらいでしたねプロンプトの正確さを
比較するとGPT3.5の方がより
プロンプトに忠実にアウトプットを出して
くれましたで内容としてはま賃貸と利点と
しては柔軟性と移動性初期費用が低い
メンテナンス費用の負担が軽い地域の多様
性というところを細かくアウトプット出し
てくれていますで対してslmの賃貸の
メリットはま収入の確保だったりとか経済
的な利便性税務上の利点なんかがあります
収入の確保これどういうことでしょうかね
借り手は物件を使用し収入を得ることが
できますということであ賃貸物件を貸す
メリットというアウトプットですかねまた
経済的な利便性ということで物件を使用
することで借手は物件の利用に対する
コストを削減できます伝えたい内容と違っ
ていますねあとは欠点としては発想により
収入が失われる可能性がありますとかま
分場のメリットもなんか言ってくれてるん
ですがまちょっとこの質問に関してはこの
slmのアウトプットはうんいまいですね
内容がよく分からない感感じですねこの
質問に関してはGPT3.5の圧勝では
ないでしょうかもうかなりいい
アウトプットを出してくれました結構です
ねslmもすごくいいアウトプットを出し
てくれるなと思ったんですが本件の3.5
と比較するとま質問にはよると思うんです
がま今回の質問に関しては3.5の方が
良かった
です次は同じハギングチャット上で53の
miniとラマの70Bを比較していき
ますはいまたですね賃貸と分場を比較して
いこうと思いますはいお願いし
ますラーマ3は結構ねスピードが早いと
いうことなんですがおっとっとラーマ3の
70Bは英語でアウトプットが出てきまし
たねまただスピードはめちゃくちゃ早い
ですねもうすごい英語なので日本語にして
もらえますおでもslmも終わりましたね
slmの文字数としては全部含めてま
2000ぐらいですかね約対してラーマ3
ですま全部で2700ぐらいなのでラーマ
の方がプロンプトにより忠実ですね確かに
文章量もラーマの方が多そうです内容に
関してはslmは先ほどと同様にちょっと
よく分からない内容なんですがラーマ3の
方はま低い初期費用だったりとか
フレキシビリティま少ないメンテナンス
だったりとかアメニティそういった内容
だったりとかまタシなんかも出してくれて
いますラム3ですねちょっと日本語の
サポートがまだ弱いのでちょっと日本語の
なんか感覚って言うんですかねニュアンス
が少し違和感があるところはありますねま
内容的にはすごくいいですね目の付け所と
かお知りたいところとかをポイントは抑え
てくれていますまちょっと日本語の文章が
というところですねで最後はなんかこう
ちょっとね英語を喋れる人風で英語だっ
たりとか日本語だったりこう混ぜた感じで
アウトプットを出してくれました
ナ3とslmを比較した場合もラマ3の方
がまだまだアウトプットいいかなと思い
ますはい皆さんいかがでしたでしょうか
本日はMicrosoftがリリースした
小規模言語モデルという新しいモデルの5
3をご紹介していきました大規模言語
モデルと比較するとまだまだの点だったり
とか物足りない点できない点なんかもあっ
たりするんですが文章の要約だったりとか
文章の生成こういった点に関しては
スムーズにいい内容を出しくれましたこれ
がオフラインで使用できるというのも
新しいですよねまなので大規模言語モデル
を使用する時はちょっと複雑なタスクで
もう簡単な文章生成だったりようやくは
ファイ3でと言ったように今後このAI
ツールの切り替えというのもデフォルトに
なってきそうですね皆さんも是非53
Minに使ってみてくださいこちらの動画
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入学をしていただき一緒にスキルアップを
していきましょうまた次の動画でおし
ましょう動画を最後までご覧いただき
ありがとうございますメキキウブスクール
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