【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

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28 Apr 202418:41

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

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🌟 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。

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🚀 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。

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📈 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。

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🎓 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

スモールランゲージモデルとは、大規模言語モデル（LLM）とは対照的に、パラメータ数が少なく、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言語モデルです。このビデオでは、Microsoftがリリースした最小で最強のスモールランゲージモデル「53」について紹介しており、その特徴や性能について解説されています。

💡オープンソース

オープンソースとは、ソフトウェアのソースコードが公開されており、誰もが自由に使用し、改変できることを指します。ビデオでは、Microsoftがリリースしたスモールランゲージモデル「53」がオープンソースであり、他の開発者が自由に利用できることが強調されています。

💡パラメーター

パラメーターとは、モデルが学習する際に調整可能な要素のことを指します。パラメータ数が小さいほど、計算リソースを少なくともつことができますが、ビデオではスモールランゲージモデル「53」がパラメータ数が少なくとも高性能な結果を出すことができると説明されています。

💡コンテキストウンドウ

コンテキストウンドウとは、言語モデルが文脈を理解する範囲を指します。ビデオでは、「53」モデルが4K版と128K版のコンテキストウンドウがあることが触れられており、これはモデルがどれだけ長い文脈を考慮に入れるかを決定する要素です。

💡コスト効率

コスト効率とは、獲得する性能や結果にかかるコストの比率を意味します。ビデオでは、スモールランゲージモデル「53」が、少ない計算リソースで高性能なタスクを実行できるため、コスト効率が高く特にモバイルやオフライン環境で優位性を持つと紹介されています。

💡ローカルデバイス

ローカルデバイスとは、ユーザーの近くに存在し、インターネットに直接接続されていないコンピュータやスマートフォンなどのデバイスを指します。ビデオでは、スモールランゲージモデルがローカルデバイス上で動作し、オフラインでも使用できる利点を強調しています。

💡モバイル

モバイルとは、携帯性のあるデバイスを指し、特にスマートフォンやタブレットコンピュータなどが該当します。ビデオでは、スモールランゲージモデルがモバイルデバイス上で動作することで、インターネット接続がない環境下でもAIの活用が可能になるという利点を説明しています。

💡AIツール

AIツールとは、人工知能技術を利用して様々なタスクを自動化したり、支援するソフトウェアアプリケーションを指します。ビデオでは、スモールランゲージモデル「53」がAIツールとして、文章生成や要約、翻訳などのタスクをこなすことが可能なと触れられています。

💡オンライン/オフライン

オンラインとは、インターネットに接続された状態を指し、オフラインはインターネットに接続されていない状態です。ビデオでは、「53」モデルがオフラインでも使用できる点が強調されており、インターネット接続が不安定な場所でもAIの恩恵を受けられると紹介されています。

💡生成AI

生成AIとは、文章や画像などの媒体を生成する人工知能のアプリケーションを指します。ビデオでは、スモールランゲージモデル「53」が生成AIとして、文章生成タスクにおいて優れた性能を発揮することができると説明されています。

💡比較

比較とは、2つ以上のものを対比して、その特徴や性能などを評価する行為を意味します。ビデオでは、「53」スモールランゲージモデルと他の言語モデル（GPT3.5やラーマ3など）を比較し、性能や使用状況を評価する場面があります。

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。