近年、大規模言語モデル(LLM)の性能向上が著しく、自然言語処理の分野で革新的な進展が見られています。本ブログでは、LLMの性能比較とその評価基準、主要LLMの特徴、そして日本語LLMの現状と展望について詳しく解説していきます。LLMの性能を適切に評価し、活用することは、AI技術の発展において非常に重要なテーマです。
1. LLMの性能比較とは
LLM（大規模言語モデル）の性能比較は、異なるモデルの優劣を明確にするために行われる重要な活動です。この比較は、データの予測精度や誤り率などの観点で行われます。LLMの性能評価には、学習能力と予測能力が主な指標となります。
LLMの性能比較は、主に以下の2つの手法を使用して行われます。
1.1 ベンチマークテスト
ベンチマークテストは、定められた基準に基づいてモデルの性能を測定する方法です。これによって、同じ条件下でのモデルの比較が可能となります。ベンチマークテストでは、データの予測精度や誤り率などを評価することが一般的です。
1.2 競争力分析
競争力分析は、自身が開発したモデルと他のモデルを比較し、優れた点や改善点を見つけるための手法です。これによって、自モデルの限界や改善の余地を把握することができます。競争力分析では、モデルの優れた特性や劣っている点を評価します。
モデルの性能評価には、学習能力と予測能力が主な指標です。学習能力は、モデルがどれだけ多くのデータを学習できるかを示します。予測能力は、学習結果を基にどれだけ正確な予測を行えるかを示します。また、モデルの速度やリソース消費量も評価時に考慮されます。
LLMの性能比較は、いくつかの課題も抱えています。評価基準の一貫性と公平性が求められます。異なるモデル間での公平な比較を行うためには、統一された評価基準が必要です。また、より幅広いジャンルの高品質なデータが学習や評価に必要とされます。
以上がLLMの性能比較の概要です。次に、ベンチマークテストと競争力分析について詳しく掘り下げていきましょう。
2. ベンチマークテストと競争力分析
ベンチマークテストと競争力分析は、LLMの性能評価において重要な役割を果たします。ベンチマークテストは、モデルの性能を測定するための基準を定める方法です。同じ条件下でモデル同士を比較することができ、モデルの優劣を明確に評価することができます。
競争力分析は、自社が開発したモデルと他のモデルを比較し、自社モデルの優れた点や改善点を見つける手法です。これによって、モデルの限界を把握し、改善策を見つけることができます。競争力分析によって、モデルの性能向上につながる改良策を見つけることができます。
ベンチマークテストと競争力分析は、LLMの性能評価に不可欠です。これらの手法を適切に活用することで、モデルの性能向上に貢献することが期待されます。ベンチマークテストによって、同じ条件下での性能比較が可能となります。競争力分析によって、自社モデルの優れた点や改善点を把握し、改良策を見つけることができます。
以上のように、ベンチマークテストと競争力分析は、LLMの性能評価において重要な手法です。これらの手法を適切に活用することで、モデルの性能向上に貢献することが期待されます。
3. 性能評価の基準と指標
大規模言語モデル（LLM）の性能評価では、学習能力と予測能力が主な基準となります。これらの評価基準に加えて、誤り率、速度、リソース消費といった指標も利用されます。
3.1 学習能力（Learning Ability）
学習能力は、モデルが与えられたトレーニングデータをどれだけ正確に理解し、その知識を活用できるかを示す指標です。ベンチマークテストや競争力分析などが活用されて、モデルの学習能力を評価します。
3.2 予測能力（Prediction Ability）
予測能力は、モデルが学習結果を基にどれだけ正確に予測を行えるかを示す指標です。未知のデータに対してどれだけ正確に反応できるかを測定するため、ベンチマークテストや評価データセットが利用されます。
3.3 誤り率（Error Rate）
誤り率は、モデルが予測や応答の際にどれだけ誤りを com するかを示す指標です。誤り率が低いほど、モデルの性能が高いと言えます。
3.4 速度（Speed）
速度は、モデルが学習や予測を行う際の処理速度を示します。処理速度が速いほど、リアルタイム性の要求が高いタスクにおいては優れた性能と言えます。
3.5 リソース消費（Resource Consumption）
リソース消費は、モデルが学習や予測を行う際に必要なリソース量を示します。リソース消費が少ないほど、効率的にモデルを利用することができます。
これらの指標を用いて、モデルの性能を総合的に評価し、優れたモデルの開発を目指します。ただし、現在の性能評価にはいくつかの課題が存在しており、評価基準の一貫性と公平性、学習データと評価データの選定などが重要な要素となります。
4. 主要LLMの性能比較
主要なLLM（大規模言語モデル）の性能を比較してみましょう。以下に各モデルの特徴と評価結果をまとめました。
GPT3.5
- パラメーター数：175B
- 機能：テキスト生成
GPT3.5は、テキスト生成の機能を持つ大規模言語モデルです。パラメーター数は175Bと比較的小さく、モデルのサイズもコンパクトです。
GPT4
- パラメーター数：1.5T（推定）
- 機能：マルチモーダル
GPT4は、推定1.5Tのパラメーター数を持ち、マルチモーダルな機能を備えています。画像やテキストなど複数のモードでの情報入力に対応しています。
Google Bard
- パラメーター数：1.37T
- 機能：LaMDA+Google検索
Google Bardは、1.37Tのパラメーター数を持つモデルです。LaMDA（Language Model for Dialogue Applications）とGoogle検索の機能を組み合わせており、より高度な対話や情報検索が可能です。
BingAI
- パラメーター数：1.5T（GPT4と同じ）
- 機能：GPT4+Bing検索
BingAIは、GPT4と同じ1.5Tのパラメーター数を持ち、GPT4とBing検索の機能を組み合わせています。より正確な情報検索を行うことができます。
ELYZA-japanese-Llama-2-7b
- パラメーター数：7B
- 機能：テキスト生成
ELYZA-japanese-Llama-2-7bは、テキスト生成の機能を持つ日本語向けの大規模言語モデルです。パラメーター数は7Bと比較的小さく、日本語のテキスト生成に特化しています。
以上が主要なLLMの性能比較結果です。各モデルにはそれぞれ特徴があり、目的や使用する環境に応じて最適なモデルを選択することが重要です。日本語向けのモデルも増えており、今後の展開に注目です。
5. 日本語LLMの現状と展望
日本語LLMの開発は、最近では研究所や企業など各所で進んでいます。以下では、日本企業が開発した主な日本語LLMを紹介します。
NEC
NECは、世界トップクラスの性能を持つ日本語LLMを開発しました。このモデルは、多言語データを収集・加工し、130億パラメータとコンパクトなサイズになるように学習を行いました。NEC社内では、既に文書作成やソースコード作成業務に導入され、作業の効率化に役立っています。
SB Intuitions株式会社
SB Intuitions株式会社は、生成AI開発向けの計算基盤開発に取り組んでいます。2024年内には国産の日本語LLMの構築を目指しており、段階的に利用された後、大学や研究機関、企業などに提供される予定です。
NTT
NTTが開発した日本語LLM「tsuzumi」は、軽量かつ高い日本語処理性能を持つLLMモデルです。現在公開されている70億パラメータの「軽量版」と6億パラメータの「超軽量版」は、GPT-3の1,750億パラメータに比べて圧倒的に小さいです。このモデルは商用サービスの提供を目指し、メディカルやコンタクトセンター分野でのトライアルが行われています。
株式会社サイバーエージェント
株式会社サイバーエージェントも独自の日本語LLMを開発しています。現在、70億パラメータ・32,000トークン対応の高性能な日本語LLMが一般公開されており、商用利用を視野に入れたオープンライセンスで提供されています。
ストックマーク株式会社
ストックマーク株式会社は、日本語の特許情報などを網羅した130億パラメータの日本語特化LLM「Stockmark-13b」をオープンソースで公開しました。このモデルは、日本での商用利用に適した精度や利用しやすさを備えており、ハルシネーションの抑制も特徴です。
東京大学松尾研究室
東京大学松尾研究室は、非商用ライセンスで大規模言語モデル「Weblab-10B」を公開しました。このモデルは、事前学習と事後学習を行いながら言語間の知識移転を行うことで、日本語の精度を向上させています。事後学習後のモデルは、日本語のベンチマーク評価で最高水準を達成しています。
Stability AI Japan
Stability AI Japanは、オープンソースで日本語版のLLM「Japanese StableLM Alpha」をリリースしています。このモデルは、日本語と英語のテキスト生成に特化した70億パラメータの汎用言語モデルと、ユーザーの指示に対して受け答えが可能な指示応答言語モデルを提供しています。
PFN
Preferred Networksは、日本語と英語に対応した130億パラメータのLLM「PLaMo-13B」をオープンソースで公開しました。このモデルは同社が作成した大規模なデータセットとAI橋渡しクラウドを使用して学習し、高性能なモデルとなっています。
これらの日本語LLMの開発により、日本語の文章生成や利便性が向上しています。将来的には、さらなる進化やカスタマイズが進み、個々人のニーズに合わせたAIやマルチモーダルなAIが登場することが予想されます。日本企業のLLM開発の成果が、社会全体の変化や効率化に貢献することを期待しています。
まとめ
日本語LLMの開発は着実に進展しており、様々な企業や研究機関が高性能なモデルを開発しています。これらのモデルは、日本語の文章生成や理解の精度を大きく向上させ、業務の効率化や新たなサービスの創出に貢献することが期待されます。今後は、モデルのカスタマイズや個人のニーズに合わせた機能拡張が進み、LLMが私たちの生活に深く溶け込んでいくことでしょう。日本発の高性能LLMが、社会変革を牽引していくことが予想されます。
