Should You Use Open Source Large Language Models?

IBM Technology

27 Nov 202306:40

Summary

TLDRThe video discusses open source large language models, their benefits like transparency, ability to fine-tune, and community contributions versus proprietary models. It highlights leading open source models like Llama 2 and risks like bias and security issues that need to be mitigated.

Takeaways

🌍 Huggingfaceには325,000以上のモデルがあり、さらに数千ものモデルが追加されています。
🤖 話題にしているモデルはLLM（大規模言語モデル）で、AIとディープラーニングを使用してテキストを生成します。
🔐 プロプライエタリモデルとオープンソースモデルの2種類があります。
💼 プロプライエタリLLMは企業が所有し、使用方法を制御できますが、オープンソースLLMは誰でも自由にアクセスできます。
📈 多くの場合、プロプライエタリLLMはオープンソースモデルよりも大きいですが、大きい方が必ずしも良いとは限りません。
🌟 オープンソースLLMの利点には透明性や、特定のユースケースに合わせて微調整が可能であることが含まれます。
🌐 オープンソースモデルはコミュニティの貢献を受けており、複数のサービスプロバイダーから恩恵を受けます。
🏥 NASAやIBMが開発した地理空間データに基づくLLMや、医療機関が使用する診断ツールなど、多種多様な組織がオープンソースLLMを利用しています。
🏆 HuggingfaceはオープンLLMリーダーボードを維持しており、様々なベンチマークでオープンソースLLMを追跡、ランク付けしています。
🚀 リスクには間違った情報、バイアス、セキュリティ問題が含まれますが、オープンソースLLMはビジネスで繁栄しています。

Q & A

大規模言語モデル(LLM)とは何ですか?
-LLMは、大規模なデータセットとディープラーニングを使用してテキストを生成する基盤モデルのことです。
LLMにはどのような種類がありますか?
-LLMには独自モデルとオープンソースモデルの2種類があります。独自モデルは企業によって制御されますが、オープンソースモデルは誰でもアクセスでき自由に改良できます。
オープンソースのLLMを使うメリットは何ですか?
-オープンソースのLLMのメリットには透明性、ファインチューニングの機能、コミュニティへの貢献などがあります。
LLMを活用している組織にはどのようなものがありますか?
-LLMを活用している組織には、ヘルスケア、金融、宇宙開発などの業界が含まれます。
有名なオープンソースLLMを教えてください。
-有名なオープンソースLLMには、Meta AIのLlama2、BigScienceのBloom、AnthropicのClaudeなどがあります。
LLMにはどのようなリスクがありますか?
-LLMには、誤った情報の生成、バイアス、個人情報の漏洩などのリスクがあります。データの質と多様性が重要です。
独自LLMとオープンソースLLMの違いは何ですか?
-独自LLMは企業によって制御されますが、オープンソースLLMは誰でも自由にアクセスおよび改良できる点が異なります。
オープンソースLLMを評価する指標はありますか?
-HuggingfaceはオープンソースLLMを評価する指標としてLLMリーダーボードを公開しています。真実性などの基準で比較評価しています。
大手IT企業はオープンソースLLMをどのように活用していますか?
-IBMはWatson AIスタジオでLlama2モデルを提供し、独自のGraniteファウンデーションモデルも公開しています。
オープンソースLLM市場の動向はどうですか?
-オープンソースLLM市場は成長していて、多くの企業が活用しています。今後も注目の分野です。