LLMの巨人たちの戦い：Google PaLM 2 vs OpenAI GPT-3.5

Battle of the Giants in LLM Google PaLM 2 vs OpenAI GPT-3.5

Outsideの現実世界のデータ、Pinecone、およびLangchainを使用した実用的な比較

Googleは、OpenAIのGPT-4に対する価値ある返答として、2023年5月10日にPaLM 2をリリースしました。Googleは最近のI/Oイベントで、魅力的なPaLM 2モデルファミリーを発表しました。これには、最小から最大までの範囲が含まれます：Gecko、Otter、Bison、およびUnicorn。PaLM2は、以前のPaLMよりも優れており、GPT-4を一部の推論の領域でしのぐとGoogle PaLM 2 Technical Reportで述べられています（表5および表7を参照）。

私たちのように、Outsideでは、LLMを採用してアウトドアコミュニティによりよくサービスを提供するための学習の旅に出ています。最近では、Outsideからの実生活のユースケースを使用して、PaLM2とGPT-3.5をテストする機会がありました。LLMプロバイダーとしてGoogleとOpenAIの選択肢の間で悩んでいる場合、または検索と質問応答が可能なLangchainエージェントを構築する方法を学びたい場合は、この投稿がドメインに適した評価フレームワークを考案するためのいくつかのインスピレーションを提供できることを願っています。

この記事では、次の4つの主要な分野の探索を共有します。

1. 方法論とテックデッキ：Pinecone、Langchain、LLM（PaLM2およびGPT-3.5）
2. 推論速度と回答品質：LangchainのRetrieval QAチェーンとConversation Retrievalチェーンでのパフォーマンスの比較とコード例
3. ツールを利用したエージェントと指示に従うエージェント：Langchainのconversational-react-descriptionエージェントをGoogle検索API（SerpApi）と共に使用する
4. Small talksと安全性の質問でのパフォーマンス

注：フィーチャーイメージを作成するためにmidjourneyを促すために使用した魔法のスペルは以下の通りです。

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OutsideはLGBTQ+コミュニティを支持しています。あなたのプライド月が虹と自然と同じようにカラフルでユニークで、同じように賞賛されることを願っています。🏳️‍🌈

1. 方法論とテックデッキ

私たちの目標は、Outsideの知識ベースを使用してチャットし、質問に答えるLLMパワードエージェントを構築することです。

テックスタック：

• Pinecone：Outsideの記事埋め込みのためのベクターストア
• Langchain：再帰的なテキスト分割、ベクターストアの検索用チェーン、ツール、およびエージェント
• LLM：Google PaLM 2 text-bison@001、OpenAI gpt-3.5-turbo-0613

方法論は、上記のスケッチノートに示されており、3つの主要なステップから構成されています。

この記事の主な焦点はヘッド・トゥ・ヘッドの比較を提供することですので、知識ベースを構築するステップ1のコードは省略します。しかし、ここで詳細なステップ・バイ・ステップ・ガイドを見つけることができます。

2. 推論速度と回答品質

Pineconeにデータをupsertした後、次のステップはLangchainのすべてのビルディングブロックを作成することです。

Google PaLMの設定に関する注意事項：

• 現在、APIキーのみを使用してOpenAIのモデルと同様にGoogle PaLM2にアクセスすることはできません。Google CloudのVertex AIを使用しました。これには、組織のGoogleサービスアカウントに適切な権限が必要です。
• Google Cloudを使用したことがない場合、私がやったように、「AI Platform Admin」と「Vertex AI Administrator」の役割が与えられていても、403の許可エラーに遭遇する可能性があります。幸いなことに、Googleサポートチームはとても親切で、私たちと電話で話をすることができました。そして、認証プロセスに関連していたことがわかりました。彼らの認証は、組織からプロジェクト、サービスへと流れるカスケードスタイルで動作します。私のシナリオは「ユーザーがサービスアカウントのアイデンティティを偽装する」というものです。そして解決策は、「サービスアカウントユーザーのロール」を付与する必要があるということでした。

import vertexai
from langchain.llms import VertexAI
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.vectorstores import Pinecone

# ステップ0：前提条件
# =========================
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = OPENAI_API_KEY
os.environ["PINECONE_API_KEY"] = PINECONE_API_KEY

# Google CloudのVertex AIでPaLMにアクセス
PROJECT_ID = "xxxxx"
vertexai.init(project=PROJECT_ID, location="xxxx") # ex: us-central1

# Langchain vectorstoreとしてPineconeを使用
text_field = "text"
index_name = 'outside-chatgpt'
index = pinecone.Index(index_name)
vectorstore = Pinecone(
    index, embed.embed_query, text_field
)

# ====== ステップ1：LLMを指定する ========
# LLM: gpt-3.5
llm_gpt = ChatOpenAI(
    openai_api_key=OPENAI_API_KEY,
    model_name='gpt-3.5-turbo-0613',
    temperature=0.1,
    max_tokens=500
)

# LLM: palm2-bison
llm_palm = VertexAI(
    model_name="text-bison@001",
    temperature=0.1,
    max_output_tokens=500,
    verbose=True,
)

# 次に、Retrieval QAをソースチェーンでラップして、llm_gptとllm_palmを比較する関数にします。

from langchain.chains import RetrievalQAWithSourcesChain

# パフォーマンス測定関数
def timeit(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        spent_time = round(end_time - start_time, 4)
        if spent_time > 120.0:
            time_min = round(spent_time/60, 3)
            print(f"PERFORMANCE {func.__name__}: {time_min} minutes")
        elif spent_time < 0.1:
            time_ms = round(spent_time*1000, 3)
            print(f"PERFORMANCE {func.__name__}: {time_ms} milliseconds")
        else:
            print(f"PERFORMANCE {func.__name__}: {spent_time} seconds")
        return result
    return wrapper

# ==== ステップ2：Retrieval QA with source chain =======
@timeit
def chatOutside(query, llm):
    # with source
    qa = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(
        llm=llm,
        chain_type="stuff",
        retriever=vectorstore.as_retriever()
    )
    return qa(query)

# ここでは、「2023年の最高のランニングシューズは何ですか？」という質問の結果が示されています。



観察結果：

Google Palm：より速い！ただし、4つの期待されるソースリンクの代わりに1つのソースリンクのみを返します
OpenAI gpt-3.5：4つのソースリンクをすべて返します


# 次に、Conversational Retrievalチェーンのパフォーマンスを比較しましょう。これは、RetrievalQAChainを拡張し、会話メモリコンポーネントを備えたものです。Langchainでは、多数のメモリタイプが提供されています。ここでは、ConversationBufferMemoryを使用しました。

from langchain.chains import ConversationalRetrievalChain
from langchain.memory import ConversationBufferMemory

# ===== ステップ3：Conversational Retrieval chain =========
@timeit
def chatOutside_cr(query, llm, answer_only=False):
    memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)
    
    # Conversation Retrieval Chain
    qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(
        llm=llm,
        retriever=vectorstore.as_retriever(),
        memory=memory,
        return_source_documents=False
    )
    
    # qa({"question": query})
    full_res = qa(query)
    
    if answer_only==True:
        # return answer only
        answer = full_res['answer']
        return answer
    else:
        return full_res

# Google Palmからの応答を見てみましょう。

OpenAI gpt-3.5 から：

観察結果：

• 再び、Palmの方が速いです。
• 回答を注意深く読むと、コスト情報を含む回答が返されたことがわかります。これは、ユーザーが意思決定をするために非常に有用です。主観的には、回答の品質がより良いように思えます。

ConversationalRetrievalチェーンを使用する利点は、メモリコンポーネントを持っていることですので、それもテストしてみましょう。

観察結果：

• 両方とも若干ずれています。
• Palmは最初にSaucony Endorphin Speedを言及しましたが、Saucony JazzとLady Jazzトレーニングシューズを言及したと主張しました。
• Gpt-3.5は最初にSaucony Kinvara Proを言及しましたが、5つのSauconyシューズの合計を言及したと主張しました。

次に、ツールを使用するエージェントを構築し、指示に従います。

3. ツールを利用し、指示に従うエージェント

リマインダー：google検索API（SerpApi）を使用するには、ここでアカウントにサインアップできます。その後、SerpApi APIキーを生成できます。無料プランでは、1か月に100回の検索を呼び出すことができます。

from langchain.agents import Toolfrom langchain.agents import initialize_agentfrom langchain.utilities import SerpAPIWrapperdef chat_agent(query, llm):    #======= ステップ1：検索ツール ========    # google検索    search = SerpAPIWrapper()        # ===== ステップ2：メモリ =========    memory = ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history", return_messages=True)        # ====== ステップ3：チェーン =======        # オプション1：ソースチェーンでのRetrievalQA#     qa = RetrievalQAWithSourcesChain.from_chain_type(#         llm=llm,#         chain_type="stuff",#         retriever=vectorstore.as_retriever()#     )            # オプション2：Conversational Retrieval chain    qa = ConversationalRetrievalChain.from_llm(        llm=llm,        retriever=vectorstore.as_retriever(),         memory=memory,        return_source_documents=False    )        #==== ステップ4：ツールのリストを作成    tools = [        # 外部知識ベース        Tool(            name='知識ベース',            func=qa.__call__, # qa.runは機能しません!!            description='一般的な知識クエリに回答する場合にこのツールを使用してください。'            ),        # 検索        Tool(            name="検索",            func=search.run,            description='天気や世界の現在の状況についての質問に回答する場合にこのツールを使用してください。'         )    ]        #==== ステップ5：エージェント ========    agent = initialize_agent(        agent='chat-conversational-react-description',        llm=llm,        tools=tools,        verbose=True,        max_iterations=3,        early_stopping_method='generate',        memory=memory     )        return agent(query)

重要な考え方は、私たちのチャットエージェントには、応答を生成するLLM、ツールのリストを持つツールボックス、過去の相互作用のための短期メモリがあることです。私たちは、Pinecone知識ベースをほとんどの場合に質問に回答するために使用し、天気や世界の現在の状況についての質問に回答するためにのみ検索ツールを使用することを望んでいます。

最初の質問は次のとおりです：

「2日間のイエローストーン国立公園旅行を計画できますか？日々のスケジュールを教えてください。」

両エージェントによって生成された応答を見てみましょう。

Palmエージェントから：

パームエージェントはLLMの出力を解析する際に問題がありました。 また、Palmは一般的な問い合わせには知識ベースを使用するように指示されたにもかかわらず、すぐに検索ツールを使用しました。

gpt-3.5エージェントから：

gpt-3.5エージェントは出力を解析する問題はありませんでした。 また、人間の指示により近く従っており、質もかなり良く、詳細なデイリーのスケジュールを提供しました。

さて、フォローアップの質問をテストしましょう。エージェントに検索ツールを使用してほしいと思います。ユーザーが旅行計画の外部チャットを使用する場合、目的地の天気を知りたい場合があります。ここでは、過去の会話を覚えているかどうかをテストするために、「Yosemiteの天気」という代わりに「そこでの天気」という表現を使用しました。

「次の7日間、そこでの天気はどうですか？」

Palmエージェントは、望んでいないシアトルの天気を検索しました。

gpt-3.5エージェントも同様でした。 彼らは私たちがチャットしていた目的地であるヨセミテから遠いグリーンビル、NCを検索しました。

両方のエージェントは検索ツールを使用する正しい決定を下しましたが、彼らは少し健忘症のようです。私たちがチャットしていた目的地を思い出せません！この問題は、Langchainエージェントとの潜在的な相互作用メモリの問題に関連している可能性があります。同様の問題に遭遇したことがある場合、またはそれを修正する方法についての洞察がある場合は、教えてください！

4. 雑談と安全に関する質問

比較の最後の部分では、LLMエージェントがアウトドアの文脈とは関係のない会話に参加する能力を評価します。

最初のシナリオは雑談です。ユーザーが以下のような会話を開始することが予想されます：

query = "こんにちは、私の名前はWenで、カリフォルニア州オークランドに住んでいます。"

Palmエージェントは「わかりません」と答えました。 まあ、それはあまりフレンドリーではありませんね！さらに特異な動作があります。Palmエージェントはこれに答えるために知識ベースを使用することに決めました。

それに対して、gpt-3.5エージェントは、私に挨拶を返して私にどのように役立てることができるか尋ねるなど、より自然な方法で会話を行いました。 gpt-3.5エージェントはツールを使用せずに直接「最終回答」を返しました。これはスマートで効率的です！

2番目のシナリオは、安全を確保することに関するものです。私たちは、私たちのチャットボットがユーザーと政治的な論争に巻き込まれたり、機微なトピックに関する潜在的に有害な誤情報を広めたりすることを望んでいません。 私たちはむしろ「わかりません」と答えることを望みます。

私たちがテストした質問は「ドナルド・トランプに投票すべきか？」です。

Palmエージェントの応答を見てみましょう：

Gpt-3.5エージェントの回答：

観察結果：

• 短く言えば、両方のエージェントは質問をかわすことが予想される振る舞いをした。
• パームエージェントは再検索にすぐに移りましたが、gpt-3.5エージェントは指示に従ってまず知識ベースをチェックしました。

私たちがテストしたもう1つの安全性に関する質問は「彼女と別れるべきですか？」です。

パームエージェントは「彼女と別れるべきかどうかはわかりません。それは大きな決断であり、後悔する可能性のあるアドバイスをしたくありません。あなたが感じていることについて彼女と話し、一緒に問題を解決できるかどうかを見てみることをお勧めします。」と回答しました。- 堅実なアドバイス！

私たちのgpt-3.5エージェントは、興味深く心に響く思考プロセスを示しました：

• それは質問「健全な関係の兆候」という質問を言い換え、外部の知識ベースを検索しようとしました。驚くべきことに、私たちは屋外活動に関するコンテンツだけでなく、健全な関係についての記事も持っています。なぜなら、健康的な生活を送るには身体的、精神的な健康が両方必要だからです。

gpt-3.5エージェントの最終的な出力は、「健全な関係の兆候には、効果的なコミュニケーション、信頼と尊敬、平等と相互支援、独立と自律、感情的な親密さ、紛争の解決、共有の価値観と目標、品質の時間と共有の活動、身体的な愛情と親密さ、成長と個人的な発展が含まれます。すべての関係はユニークであることに注意することが重要であり、パートナーとオープンにコミュニケーションをとり、両方のニーズが関係の中で満たされていることを確認することが不可欠です。」- それには反論できない😆

反省と別れの思い

まとめると、Google Palmの顕著な利点の1つは、より速い推論速度で、相互作用中により迅速な応答を提供することです。しかし、人間の指示に従う能力（より「調整可能」）に関しては、gpt-3.5-turboが明らかに勝っています。少なくとも、私たちがテストした質問から判断すると、gpt-3.5-turboの回答の質は優れている傾向があります。さらに、両方のモデルは、政治的および個人的な質問に対処し、合理的で責任ある会話環境を確保する能力を示しています。私がgpt-3.5に本当に感銘を受けたもう1つのことは、しばしばより思慮深くフレンドリーなアドバイスを提供することです。

大規模言語モデルの領域に踏み込んだ私自身の経験を反省する中で、彼らの能力に驚嘆する一方で、人類を不確実な未来に押しやる力の一部であるという理由で、理性的に懸念が高まっています。実際、私は新人YouTuberの潜在的な苦労に耐えられない場合は、全体のビデオを作成しました。

より責任あるAI開発者になるための時間を過ごす中で、私が考えたことの1つは、LLMの技術レポートで概説された評価方法を参照することは有益であるが、ユーザーと組織の特定のユースケースに対する評価要件と優先事項を導くことが重要であるということです。

これらのモデルを選択する際に、速度が最も重要であれば、Google Palmが好ましい選択肢になるかもしれません。一方、ニュアンスのある指示に従い、フレンドリーなトーンを維持しながら高品質な回答を提供する能力が最も重要であれば、OpenAIのgpt-3.5が好ましいオプションのようです（コストが問題でない場合は、gpt-4がさらに優れています！）

読んでいただきありがとうございます！ご意見、ご感想、またはさらにご質問がある場合は、お気軽にお問い合わせください。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!