国産AI開発の最前線　GENIACプロジェクトとは

Summary

このビデオスクリプトは、東京大学で開催された国産のLLM（大規模言語モデル）開発コンペの模様を伝えています。多様なバックグラウンドを持つ参加者が、日本のAI研究の第1人者である松尾教授の主催の下、5分間のプレゼンテーションで開発プロセスや成果を発表。経済産業省が立ち上げたプロジェクト「ジーニア」のもと、膨大な計算リソースを共有し、LLM開発を促進する取り組みが紹介されています。ハルシネーション防止などのテーマに特化したチームも登場し、多様性と協力がコンペの魅力を演出しています。

Takeaways

• 🎉 チームたぬきは、東京大学で開催されたイベントで祝われた。
• 🤖 イベントは、日本語特化のAI「LLM」の開発コンペとして主催された。
• 👨‍🏫 主催者は、日本のAI研究の第1任者である松尾教授。
• 🌟 各チームは5分間のプレゼンテーションで開発プロセスや成果を紹介。
• 📈 開発の最大のハードルは、膨大な計算リソースの確保。
• 💡 経済産業省が立ち上げたプロジェクト「ジーニア」は、国産LLM開発を目指している。
• 🔧 ジーニアの狙いは、計算リソースを一括で調達し、国内企業のLLM開発を加速させること。
• 🏆 7チームがコンペを争い、最優秀チームは500億パラメーターのLLM開発に挑戦。
• 📊 開発過程は他のチームや一般に公開され、ノウハウの共有が促されている。
• 👥 参加者は若い人から年配の人まで、学生や社会人、女性や子育て中の方など多様な層から。
• 🎓 開発者は多様性があり、異なるバックグラウンドを持つ人々が集まって切磋琢磨している。
• 🔧 ハルシネーションの防止が1チームのテーマで、彼らは「ハルシネーション」を防ぐ方法にフォーカスした。
• 🏅 1位のチームは、アメリカのAI分野の経験を持つリーダーを擁しており、24時間稼働するコンピューターの管理が大変だった。
• 🔬 化学の分野から参加した開発者は、LLMを化学研究に生かすことを目指している。
• 🌐 開発者はインターネット上の記事を学習させ、品質の低い情報を減らす方法を模索した。
• 📈 開発者たちは100万件以上のデータを使用し、新しい視点を提供した。
• 🏢 大企業が作っているLLMのベンチマークを超えたチームもおり、素人でも挑戦できる可能性がある。
• 🔄 今後のAI業界の発展には、多様な人々が参加することが重要であると語られた。

Q & A

このイベントはどのような目的を持って行われたのでしょうか？

このイベントは、国産のLLM（大規模言語モデル）の開発を目指して開催されました。日本のAI研究の第一人者である松尾教授が主催し、多様なバックグラウンドを持つ参加者が集まって開発プロセスを共有し、ノウハウの底上げを図るという特徴があります。

なぜ国産のLLMの開発が重要だと考えられていますか？

国産のLLMの開発が重要とされる理由は、海外のLLMが広く使われている一方で、日本にとってリスクがあるためです。経済産業省がプロジェクト「ジーニア」を立ち上げ、日本のAI業界の発展を促すことで、国内の企業や研究機関が独自の技術を開発することが期待されています。

「ジーニア」プロジェクトとはどのようなものですか？

「ジーニア」は「ジェネラティブAIアクセラレーターチャレンジ」の頭文字をとったプロジェクトで、経済産業省が立ち上げ、国産のLLMの開発を促すために計算リソースを提供することを目的としています。

参加者が多様であるとありますが、どのような人々が参加しましたか？

参加者は若い人から年配の人まで、学生や社会人、女性や子育て中の方など、多種多様なバックグラウンドを持つ方々がいました。

ハルシネーションを減らすためにどのようなアプローチをとりましたか？

ハルシネーションを減らすために、開発者たちは研究開発のテーマを絞り、よりらしい回答を提供するように努めました。例えば、ハルシネーションを防ぐために、より適切なデータセットを選択し、学習プロセスをブラッシュアップするなど、多角的なアプローチをとりました。

ハルシネーションを減らすことの重要性とはどのようなものですか？

ハルシネーションは、AIが誤った情報や偏った情報を学習してしまう現象であり、それを減らすことは、AIの信頼性や正確性を高めるために不可欠です。特に、専門分野でのAIの適用においては、正確な情報を提供することが重要です。

開発過程で最も課題となっていたことは何ですか？

開発過程で最も課題となっていたのは、大規模なサーバーを使いこなす経験がなかったことと、計算リソースの確保です。これらの課題を克服するために、チームは協力し、経験値を共有しながら取り組む必要がありました。

開発者がLLMの開発に挑戦する際のハードルはどの程度だと感じましたか？

個人的には、LLMの開発は相当ハードルが高いと感じています。学生レベルでフルスクラッチでプロジェクトに取り組むのは、リソースやコストが大きく必要であり、非常に難しいと感じました。

今回のコンペティションで得られた最大の成果は何だと思われますか？

最大の成果は、他のチームや一般社会に開発過程を公開し、全員のノウハウや知見の底上げを図ることができた点です。また、ベンチマークを超えた結果を出すことができ、新しい視点を提供できたことで、他の人々にエンカレッジできる機会を提供しました。

今後のLLMの開発において、特に重要だと考えているポイントは何ですか？

今後のLLMの開発において、特に重要なのは多角的な視点からのアプローチと、実際の使用者のフィードバックを活用することです。また、異業種の人々が参加することで、従来の常識から外れたアイデアが生まれ、新しい道を開く可能性があると感じています。

松尾教授はどのようにしてこのコンペティションを評価しましたか？

松尾教授は、コンペティションが盛り上がっており、全体のレベルが高いと評価しました。また、1位のチームについては、思考錯誤を繰り返しながら学習を進め、最終的に高いレベルの成果を出した点に特に高く評価しています。