クリエイティブAI講座:MoA(Mixture of Agents)のパワー
Summary
TLDRこのビデオスクリプトでは、最近注目を集めている「ミクスチャーオブエージェンツ」(MOA)というアイデアが紹介されています。MOAは複数のオープンソースのAIモデルを組み合わせることで、より大きなタスクをこなすことができるという考え方です。彼らのリファレンスモデルTOGMOAは、GPT4よりも高いスコアを獲得したと報告されており、オープンソースの力を証明しています。このアプローチは、小さな個体が集まって大きな問題に立ち向かうという民主主義的な感覚を持ち、多くの人々を興味深くさせています。
Takeaways
- 📰 TLDRとは「Too Long; Didn't Read」の略で、インターネットスラングで使われ、長い文章を要約する際に用いられる。
- 🗞️ ニュースレターのタイトルが「TLDR」という言葉を使わず、その要約を提供するスタイルが流行っている。
- 🎓 論文「TO MOA: Training Open-Source Multilingual Agents」では、オープンソースの言語モデルを組み合わせてタスクを実行するアイデアが提案されている。
- 🤖 MOAは「Mixture of Agents」の略で、小さな言語モデルを組み合わせることで大きな言語モデルと比較する性能を持つことを目指している。
- 🔧 論文では、複数のオープンソース言語モデルを「プロポーザー」と「アグリゲーター」という役割で組み合わせ、タスクを実行するアーキテクチャが提案されている。
- 🏆 TOGMOAという実装された参考モデルが存在し、オープンソースモデルの組み合わせがGPT-4よりも高いスコアを獲得したと報告されている。
- 🌐 オープンソースモデルの多様性は、最終的な答えの品質に寄与しており、単一のモデルでは勝てない可能性があるが、多様なモデルを組み合わせることで勝利が見込まれる。
- 🤝 多様なアイデアやアプローチを集約することで、より良い結果が得られるという考え方は、AIの分野でも有効であることが示唆されている。
- 🕰️ このアプローチには時間がかかることや、レスポンスタイムの増加という課題があることが指摘されている。
- 🔑 論文とサンプルコードが公開されており、興味のある人は実際に試してみることが奨励されている。
- 🔮 将来的には、このアプローチがAIの研究や開発において、より包括的で多様な視点を提供する可能性がある。
Q & A
「tldr」という言葉の意味は何ですか?
-「tldr」とは「Too Long; Didn't Read」の略で、インターネットスラングで「長すぎて読んでない」という意味を持ちます。
「tldr」が流行っている背景には何がありますか?
-「tldr」が流行るのは、情報量が多すぎて読む時間がなく、重要なポイントだけを知りたいというニーズがあるためです。
「MOA」とは何を表していますか?
-「MOA」とは「Mixture Of Agents」を意味し、複数のエージェントを組み合わせるという考え方を指します。
このスクリプトで紹介された論文のタイトルは何ですか?
-このスクリプトで紹介された論文のタイトルは「TOG: Mixture of Agents for Text Generation」です。
TOGMOAモデルはどのようにして複数のオープンソースモデルを組み合わせていますか?
-TOGMOAモデルは、複数のオープンソースの言語モデルを「プロポーザー」と「アグリゲーター」という役割に分けて組み合わせています。
TOGMOAモデルの評価において使用されたベンチマークは何ですか?
-TOGMOAモデルの評価において使用されたベンチマークは「Alpaca 2.0」です。
TOGMOAモデルのスコアはGPT4モデルと比較してどうですか?
-TOGMOAモデルはGPT4モデルよりも高いスコアを獲得しており、65.11%対57.5%という結果が出ています。
オープンソースモデルが集まって大きなモデルに勝てるというアイデアはどのようにして考えられたのですか?
-このアイデアは、多くの小さなモデルを集約することで、大きなモデルに匹敵する性能を発揮できる可能性があるという考えに基づいています。
スクリプトで言及された「集合知」とは何を指していますか?
-「集合知」とは、多くの人やモデルの知識や視点を集約して、より良い結果を出すことを指しています。
TOGMOAモデルの課題として挙げられたものは何ですか?
-TOGMOAモデルの課題として挙げられたものは、多くのモデルを評価するため時間がかかることや、レスポンスタイムの延びが問題になることです。
このスクリプトで紹介された論文やコードはどこで入手できますか?
-このスクリプトで紹介された論文はアーカイブに掲載されており、サンプルコードはGitHubで公開されています。
Outlines
📰 TLDRとMOAの紹介
この段落では、インターネットスラングの'TLDR'について説明し、その意味と使い方を紹介しています。また、最近注目されている'MOA'(Mixture of Agents)という概念についても触れ、大規模言語モデルを複数のオープンソースモデルで組み合わせることで、より強力なタスクをこなすことが議論されています。このアプローチは、TOGMOAというリファレンスモデルを通じて検証されており、その性能はGPT4よりも優れていることが示されています。
🤖 AIの集約と多様性の重要性
第二段落では、AIの集約と多様性の重要性が強調されています。多くの小さなAIモデルを組み合わせることで、より大きなモデルに勝る力を持つことの可能性について議論されています。このアプローチは、人々の集団知として捉えられており、研究や問題解決においての役割が語られています。また、多様性を持つ提案が最終的な品質に寄与すると指摘され、このアイデアがオープンソースAIの未来においてどのように役立つかについても触れられています。
🔧 オープンソースAIの課題と可能性
最後の段落では、オープンソースAIの課題と可能性について語られています。多くの小さなモデルを組み合わせることで、大きなモデルのように機能するシステムを構築するアイデアが提案されていますが、その実現には時間とリソースの投資が必要とされます。また、このアプローチが今後のAI開発においてどのように役立つか、そしてそれを評価するための新しい基準がどのように確立されるかについても考察されています。
Mindmap
Keywords
💡tldr
💡MOA
💡プロポーザー
💡アグリゲーター
💡オープンソース
💡TOGMOA
💡評価ベンチマーク
💡多様性
💡デリゲーション
💡ターンアラウンドタイム
Highlights
「tldr」というインターネットスラングの説明とその由来を紹介。これは「Too Long; Didn't Read」の略で、文章が長すぎるため読まなかったことを意味する。
「tldr」の言葉がインターネット上で要約を提供する形式として使われるように変わってきていることを説明。
「MOA」とは「Mixture Of Agents」を意味し、複数のオープンソースのAIモデルを組み合わせることで1つのタスクをこなすことを提案。
大規模言語モデルとオープンソースのAIモデルの比較とその利点を説明。オープンソースモデルは多様性があり、組み合わせることで強力な結果を生み出す可能性がある。
TOGMOAというリファレンスモデルの紹介。これはオープンソースのモデルを組み合わせたもので、GPT4よりも高いスコアを獲得した。
オープンソースモデルの集まりが大規模なモデルに勝る可能性について触れ、その民主主義的なアプローチの魅力を説明。
研究における集団の力を利用し、多様なアイデアを集約することで高品質の成果を出す方法を提案。
AIの「集合知」の概念を紹介し、多様性のあるアイデアが最終的な品質に寄与することを強調。
TOGMOAモデルのアーキテクチャーとそのレイヤー構造について説明。複数のレイヤーを組み合わせることで複雑なタスクに対応する。
TOGMOAがアルパカイバル2.0ベンチマークでGPT4を上回る結果を達成したことの重要性を強調。
オープンソースモデルの多様性とその組み合わせによる効果を論文で検証し、その結果を示す。
TOGMOAのデモやサンプルコードが公開されており、実際に試してみることが可能である旨を案内。
TOGMOAの多様性と集約方法が課題となる点について触れ、今後の研究方向を示唆。
TOGMOAのアプローチが今後のAI研究や開発において、新しい可能性を開くことを予感。
TOGMOAの結果が、オープンソースAIモデルの潜在力とその集まりの力を再確認させる。
TOGMOAの成功が、小規模ながらも多様なAIモデルの集まりが大規模モデルに挑戦できることを示す。
TOGMOAの研究が、AIの進化と多様性への新たなアプローチを提供する可能性について考察。
Transcripts
はいえっと今日はね出所あの僕tldr
っていうあのニュースマガジンニュース
マガジンメールですかねあれを読してん
ですけどあtldrってご存知ですか
いやいやあtldrっって言葉はご存知
ですかいえいえあかこれはこれtldr
っていうのはえっとtolongdid
REていうああはいはいはいはいはいあの
まインターネットのスラングではいはい
あの長すぎて読んでないっていう
まそれがだんだん変わってきてえっと
ちょっとしたのの論文で長いじゃないです
か大体のですんでロングなんですけど
デリドなんですよでそれをちょっとま要約
してあげるっていう時にtldrって書い
てその下に要約を書くってのがまネットの
ちょっと流行りみたいな感じそうですわで
僕も最近知ったんですけどねそれでまそう
いう名前のニュースレターがあってあるん
ですけどもはやtldrのニュースレター
がもうtldrなんですねもうもう
たくさん毎日毎日来てですねいっぱいもう
そのタイトル読むだけでももうできなく
なってきてるという状況ですまそれ
ちょっと余談でしたけどでですねえっと
つい昨日かな11日ですねあ昨日2日前
ですね今日13だからそこにえっとto
MOAっていうタイトルの論文があま記事
がありましてちょっとこれをご紹介したい
んですけどえトゲザートゲザーま一緒に
ですねでMOAって何かって話なんです
けどえMOAはえっと美術館じゃないです
よあのミアムオブアートとかそんなんじゃ
なくえこれはですねミクスチャーオブ
エイジェンツていうミクスチャーオブ
エイジェンツMOAなんです
ねはいでまエージェントを組み合わせ
るってことですねでこれはえ簡単に言うと
ですねま今大規模言語モデルっていうのは
ま単体でありますねッあGPT4とかJM
1.5とかあるんですけどこれはえ
ちっちゃなまオープンソースのやつを
いっぱい集めてでそれで1つのタスクを
やらそうっていうそういう考え方なんです
ねでまエージェンツっていうのが1つ1つ
のlnでまそれをミクスチャーするって
いうことなんだそうですま強調させると
いうまそういうやり方が提案されてると
いうことですねでこれまま具体的な細かい
ところはちょっと分かんないんですけど
えっとざっと言うとえまず提案者っていう
えっとこれはプロポーザーですね
プロポーザーというlnmをいくつかま
設定するわけですよま1つでもいいんです
けどま複数あるとでそれぞれがこうまある
タスクに対してそれぞれがまなんか答えを
出してくるで今度それをですねまとめるえ
アグリゲーターっていうまくそれもL別な
LLも置いてその提案者から提案をさせて
そのアグリゲーター集約者にまとめさせる
とま大きくとそういうような
アーキテクチャーなんだそうですでそそれ
が1つのレイヤになっていてそのレイヤー
をまた複数置くというような構成で
えま難しいタスクをやらそうということな
んですよまちょっと面白いなと思いました
でですねえでこの論文ではですねじゃあ
そのそういうなんだか原理の提案だけじゃ
なくってリファレンスモデルを作って
えっと調べてるんですねま実際に作ってみ
たとそれがTOGMOAとま名付けてる
やつでえこれの場合はですねプロポーザー
さっきの提案するLMをえ全部オープン
ソースのモデルま例えばウィザードmとか
クン1.5とかえラマ3とかミストラルと
かまそういったものを組み合わせて提案
さしまアグリゲーターにクン1.5110
Bっていうのを置いてえそのレヤを3つ
置くみたいな感じのリファレンスモデルを
作ってやったところえまこの人曰くえま
アルパカイバル2.0というま1つの評価
ベンチマークがあるんですけどまそれでえ
このtoMOAはGPT4よりもハイ
スコアだったというおお勝ったというそう
なんですかえそうなんですかええと書いて
ますねえっと
えっとさ模でま
65.11%とまさっきの評価基準で
65.1%なんですけどGPT4が
57.5え別なベンチマークもやっててま
買ってるんですねだから要するにこれ
オープンソースのモデル1個では勝てない
んですけどこの前あの別なやつありました
よねmmlUのプロってなりましたけどま
あれでももうくっきりとえ大規模な本当に
でっかいやつとクラウドのでっかいやつと
あとローカルで動かすえオープンソースっ
ていうのはもう明確にこう性能差が分かれ
てたですけど今回のやつはそのオープン
ソースをいっぱい集めてやればえ大きな
やつに巨人に勝てるということではいはい
まちょっと民主主義的な感じがしますけど
ねまいっぱいいろんな人の力を集めて集合
地で戦おうというようなことなんだそう
ですうん今の話聞いてねうんさっきの収録
で言うんたあのアシブの話やけどうん
2027年にあの汎用まドクターポスドク
クラスの汎用人口地の1億人作ってぬんと
いう話をしたけどそん時にね結局その1億
人の愛がですね勝手にね研究するんじゃ
なくて今ねおっしゃったように
うんチームを作ってうんでんで今日1つの
テーマを決めてでディスカッションすると
いう風にうんうんだから研究グループ今の
ね論文だってさあの単調はほとんどなくて
ですね非常たくさんの人の強調になってる
じゃないですかそのようにAもね愛同士の
強調みたいなことにななるとうんうん
なかしちゃったようなことがま自動的に
それができてくるんじゃないかなって気が
するそれのね先駆けじゃないかなと思った
わけようんうんああそうですねま1つのね
巨大なやつに集約するっていうような見方
もありましたけどそうじゃなくていっぱい
いろんなができてそれを組み合わせるとそ
うんでというのは考えねあの普通セミナー
なんかでもディスカッションするってこと
が結構重要じゃないですかうんうん1人だ
とあの1つの頭考え方に凝り固まるじゃ
ないですかうんうんたくさんおると
いろんな見方ができるじゃないですかこれ
集合値とかいうのねうんうんうんだから
AIの集合値ってそうですねAIの集合値
すごいレベルのAIがまたさらに集まって
うんっていうところがね面白いですねで
実際そのプロポーザーさっきの
プロポーザーをいくつかま例えばプロポー
ザーって1つのlnの種類でもいいわけ
ですよねうん同じものをま例えば6個
並べるとかいうのもあるんですけど
やっぱりその種類が変えた方がや特典も
高かったっていうことなんですよねだから
ま多様性のある提案をした方がやっぱり
最終的に品質の高い答になるとうんうん
まさに集合値のね集合値はそうなんですよ
ねうん考え方ですよねうんみんな同じよう
に考えるとダメなのなんでしょうね
やっぱり1つのもに固まるとなんだろう
いろんなものに対応できないんでしょうか
ねうんまそういうのがあるということでま
私がまこれに惹かれたのはこう弱いやつで
も集まれば強いやつに勝てるっていううん
うんところがまちょっとあの勇気が
もらえるなという風に思ったわけですよ
特にローカルで動けせるものですからね今
オープンソースでやってるのはまそれでも
1つでは勝てないんだけどあたくさんいく
つか組み合わせたら
いいものができるんじゃないかっていう
ちょっと希望が見えたということですえ
ただま問題度はあるでしょうけどねうんま
今のところはねええうんあのミクストラ
ルってそもそもそんなんだったんじゃ
なかったでしたっけえ
ミクラあのそうですねあれ8か7bでし
たっけねなんかあそういえばGPTもそう
でしたよね山え山田のオロチとか言てああ
はいはいそうですねまでも同じ種類ですか
ねこれの場合はあのミクストラあはこれい
同じ種類でもそれなりに意味はうんあるん
でしょうねまやっぱりそのテンプレチャー
が違うと答えも違うでしょうからそれも
組み合せだけでも効果があるのかもしれ
ませんただま課もあってえやっぱりこの
方法だとはあの時間がかかるっていうこと
ですねたくさんやらさないといけないんで
レイヤしかもレイヤにやるとやっぱあの
レスポンスタイムというかまターン
アラウンドタイムのえが長くなるんでま
この辺はどうするかっていうところがま
課題ですねっていう話ですパラレルにやっ
たらいいんじゃないんですかああた確かに
ねそういうリソースがあれえええしかも
リソース的にもそんなにコストは安く済む
んじゃないですかうんま巨大なやつをね1
個動かすよりはええいうまたくさんい
るってやつじゃなく1個で1個ぐらいの
コンピューターだったらまそんなにお金
かかんないですもんね6個ぐらいだっった
ああはいまそういう論文ですでこれは
えっと論文はアーカイブに掲載されてま
公表されてますしえっとあとサンプル
コードもギットハブでははは公開されてる
んですよなんからデモもできるんでえっと
まそういうことができる方は是非1回使っ
てみてどんな感じか教えてくださいま問題
にもよるでしょうね
あのこんな問題を解けって言うんだったら
いいですけども対話相手としてとか言うん
だったらどうやって統合するんかっていう
のがま多分うんうん結果ねそうですね統合
の仕方とかもね色々あるでしょうしま
さっきオープンソースの組み合わせ方も
いろんな組み合わせありますからねあと数
も変えられますからなんかディシジョン
メイキングとかで結構いいみたいな話は昔
からありますよねそういうマルチなやつね
うんご性とかいうのは例えば将棋なんかで
ね昔からうんうんふんうん割と使われてる
感じでうんうんうん割とだからそういう
集合地うん寄せ集めてっっていうのは効果
が結構あるんだなっていうのは思いますね
うんですよねはいま本当にいろんなこと
考えますね皆さんねうんすごいなと思い
ますけどまでもそうそういうことができる
のもあと数年かうん
うんもこんなことえが考えてもう考えた
よってもう言われちゃうといううんうん
大学いやだからあのGPT4をを上回
たっていうのはなかなか素晴らしいねえ
いやすごいですよねはえうんまあまあ1つ
の評価でしかないですけどねまこのこれれ
は何ですかmmLUProの評価はそれは
なかったですねなかったですかあれはまだ
あれ出たばっかりなんでう公開はされて
ないのかなそまだいや使ってないんだとは
思いますけどねああはあはいはい色んな
評価がこれから必そうです
ねはいじゃあ最後ですねはい
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