2024年に使用するためのトップ5の生成AIフレームワーク

2024年に利用するためのトップ5の生成AIフレームワークを紹介

イントロダクション

魅力的なジェネラティブAIフレームワークの世界へようこそ。ここでは、革新と創造性がデジタルの風景で融合する大いなる力、ジェネラティブ人工知能の力について語ります。ジェネラティブAIの力は単なる技術的な驚異にとどまりません。それは、私たちが機械とのやり取りをし、コンテンツを生み出す方法を形作る力強い力です。想像してください：わずかなプロンプトで物語や画像、さらには世界までも作り出す能力。それは魔法ではありません。それが人工知能の進化です。

ジェネラティブAIは単なるアルゴリズムの集合体ではありません。それはオンラインデータの広大な領域によって駆動される創造のパワーハウスです。AIに対してテキスト、画像、ビデオ、音声、複雑なコードの生成をプロンプトで指示することができると想像してみてください。GenAIは学習し進化し続けることで、さまざまな産業におけるその応用は増大しています。その秘密はトレーニングにあります。複雑な数学と大規模なコンピューティングパワーが結集してAIにアウトカムを予測させ、人間の行動や創造を模倣するように教え込むのです。

ジェネラティブAIの世界への旅は、その仕組みの謎を解明することから始まります。ニューラルネットワークはどのように新しいコンテンツを生み出すためのパターンを特定するのでしょうか？ChatGPTやDALL-Eなどのツールを支える基本モデルは何でしょうか？ジェネラティブAIの複雑な利用法や機能について一緒に探求していきましょう。この技術革命の最前線に立つトップ5のフレームワーク。機械が想像力に命を吹き込み、デジタルキャンバスが描く可能性は限りなく広がる旅へご参加ください。

• 「ChatGPTのボイスチャット機能の使い方」
• 「ネクサスフローのNexusRaven-V2がGPT-4を自分のゲームで打ち負かす方法！」
• 「たった1行のコードで、Optimum-NVIDIAが驚くほど高速なLLM推論を解除します」

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ジェネラティブAIフレームワークとは

ジェネラティブAIフレームワークは、GenAIのバックボーンとなり、機械が多様で文脈に即したコンテンツを作成できるようにするインフラストラクチャを提供します。これらのフレームワークは、LLMs、GANs、VAEsなどのAIモデルのためのガイドラインとなり、広範なデータセット内のパターンを理解することを可能にします。これらのフレームワークを利用することで、組織は教師なしおよび半教師あり学習アプローチのパワーを利用してAIシステムをトレーニングすることができます。このトレーニングは、NLPから画像生成までのタスクを基礎付けており、機械がプロンプトを解釈する能力を向上させます。

Langchain

LangChainは、GenAIプロフェッショナル向けの革命的なソフトウェア開発フレームワークとして展開されます。LangChainは、日常のタスクやプロジェクトの風景を再構築するために作られ、大規模言語モデル（LLMs）を活用することを重視しています。MITライセンスのオープンソースの思想の下、LangChainはエージェント、メモリ、チェーンを包括した標準化されたインターフェースを導入します。

LangChainのエージェントは、LLMsが情報を元にした意思決定を行うことを可能にし、ダイナミックなチャットボット、ゲーム、さまざまなアプリケーションの創造を促進します。メモリ機能は価値があり、LLMへの呼び出し間で状態を維持することができます。この機能は、チャットボットのようなアプリケーションにとって基盤となり、一貫性のある会話や前のクエリのアウトカムの保存を可能にします。チェーンは単一のLLM呼び出しを超えて拡張し、シーケンスのオーケストレーションを容易にします。これは要約ツールや質問応答システム、多様な複雑な相互作用を必要とするアプリケーションのための恩恵です。

LangChainのデータ拡張生成機能により、GenAIプロフェッショナルは外部データに基づいたテキストの生成能力をさらに高めることができます。魅力的なニュース記事から商品説明までの作成にLangChainはコンテンツ生成の能力を増幅させます。

LangChainは、顧客サービスや教育のためのチャットボット、娯楽や研究のためのゲーム、そして要約ツールや質問応答システムなど、さまざまなアプリケーションでその能力を発揮してきました。コンテンツ生成、翻訳、コード生成、データ分析、医療診断などさまざまなアプリケーションをカバーしており、ジェネラティブ人工知能の進化する風景において、LangChainはイノベーションと効率性を推進します。

LlamaIndex

LlamaIndexは、GenAIプロフェッショナルの武器の中で重要なツールとして浮上しています。GPT-4などのカスタムデータとLLMsの間にシームレスなつながりを提供します。この革新的なライブラリは、データとLLMsを扱う複雑なプロセスを簡素化することで、GenAIプロフェッショナルの日々の業務やプロジェクトを大幅に向上させます。LlamaIndexの多様なユーティリティは、データの取り込み、構造化、検索、統合の各段階で重要なサポートを提供します。

まず、LlamaIndexはAPI、データベース、PDF、外部アプリケーションなどさまざまなソースからデータを「摂取」することに優れており、忠実なデータ収集者として機能します。次に、LLMが簡単に理解できるようにデータを「構造化」する段階に移ります。この構造化されたデータは、「検索」と「取得」の段階で基盤となり、必要なときに正確なデータを見つけて取得するのをLlamaIndexが容易にします。最後に、LlamaIndexは「統合」プロセスをスムーズ化し、さまざまなアプリケーションフレームワークとのデータのシームレスな統合を可能にします。

LlamaIndexは、収集のための「データコネクタ」、組織化のための「データインデックス」、翻訳者としての「エンジン」（LLM）の3つの主要なコンポーネントで動作します。このセットアップにより、GenAIの専門家はLLMの能力とカスタムデータを組み合わせたRetrieval Augmented Generation（RAG）において強力な基盤を提供するLlamaIndexを利用することができます。クエリエンジン、チャットエンジン、エージェントなどのモジュラーな構造は、対話レベルの対話を可能にし、ダイナミックな意思決定を促進します。Q&Aシステム、チャットボット、またはインテリジェントエージェントを作成する場合、LlamaIndexはGenAIの専門家にとって欠かせない味方であり、LLMとカスタマイズされたデータを活用したRAGへの進出を強力にサポートします。

Jarvis

マイクロソフトのJARVISプラットフォームはAIのイノベーションをリードし、GenAIの専門家に日常の業務を向上させるための無類のツールを提供しています。JARVISはChatGPTやt5-baseなどのAIモデルと連携し、統一された高度な結果を提供します。タスクコントローラーとしてのJARVISは、画像、ビデオ、オーディオなどのさまざまなオープンソースのLarge Language Models（LLMs）の潜在能力を最大限に引き出すためのワークフローを最適化します。

JARVISは、テキストと画像処理にGPT-4の機能を拡張したマルチモーダルAIを統合しています。このプラットフォームはインターネットに接続し、t5-base、stable-diffusion 1.5、Facebookのbart-large-cnn、Intelのdpt-largeなど、20の強力なモデルネットワークにアクセスします。JARVISを使用することで、複雑なマルチタスククエリを送信し、異なるモデルによる複数のタスクのシームレスな実行を指示することができます。たとえば、異星人の侵略のイメージを生成しながらそれについての詩を作るといったタスクでは、ChatGPTがタスクを計画し、適切なモデルを選択し、実行することになります。これにより、JARVISの効率と協力のポテンシャルを示しています。

JARVISの機能は画期的であることは間違いありませんが、リソースの考慮が必要です。JARVISには少なくとも16GBのVRAMと約300GBのストレージスペースが必要です。JARVISはかなりのリソースを必要とし、一般的なPC上でローカルに実行することはできません。しかし、これらの制約にもかかわらず、JARVISはAIの開発における重要な飛躍を示しており、AIの能力と協力の景色を革新しています。GenAIの専門家がAIテクノロジーとのインタラクションをどのように再定義し、活用するかを変える可能性は明らかであり、それを実現するための重要なツールとなっています。

Amazon Bedrock

Amazon Bedrockは、GenAIの専門家にとって革新的な資産であり、日常の業務やプロジェクトにおいて効率的な意思決定をサポートする洗練されたツールキットを提供します。画期的なモデル評価機能を備えたAmazon Bedrockは、開発者が特定のニーズに合わせた最適な基礎モデル（FM）を評価、比較、選択することができます。現在プレビュー中のこの機能により、評価ツールが自動的なベンチマーキングオプションを含む形で導入されます。

モデル評価は開発のすべての段階で重要な役割を果たし、Amazon Bedrockのモデル評価機能はそのプロセスを新たな高みに押し上げます。GenAIの専門家は、プラットフォームのプレイグラウンド環境でさまざまなモデルを実験することができるため、反復的なプロセスで効率を向上させることができます。自動モデル評価は、カスタムまたはキュレーションされたデータセットを含め、事前定義されたメトリックでのカスタムモデル評価ベンチマークの設計と実行の複雑さを排除し、コンテンツの要約、テキスト分類、および生成などのタスクに有利です。

Amazon Bedrockは、フレンドリネスやスタイルなどの主観的なメトリックに対する人間の評価ワークフローを提供し、開発者にカスタムメトリックの定義とデータセットの活用に直感的な方法を提供します。この柔軟性は、内部チームの選択またはAWSが管理するチームの選択にまで及び、人間の評価プロセスを効率化します。プレビューフェーズでの透明な価格設定は、その魅力を高めています。評価のためのモデルの推論に限定した料金が発生し、追加の人間または自動評価料金はかかりません。GenAIの専門家にとって、Amazon Bedrockはモデル選択において強力な味方となり、意思決定の重要な飛躍を示しています。

MeshTensorFlow

MeshTensorFlowは、分散したディープニューラルネットワーク（DNN）の訓練戦略において生じる課題に取り組む、GenAIプロフェッショナル向けの革命的なツールとして登場しています。従来のデータ並列化アプローチであるバッチ分割には、非常に大きなモデルに対するメモリ制約、高いレイテンシ、小さなバッチサイズにおける非効率性などの制約が存在します。MeshTensorFlowは、データ並列化の制約を超える分散テンソル計算のより広範なクラスを指定するための言語を提供することにより、パラダイムシフトをもたらします。

ユーザーは、プロセッサの多次元メッシュの任意の次元に対してテンソルの次元を分割することができ、モデル並列化として知られるより一般的な分散戦略を導入します。このアプローチにより、大規模なモデルの効率的な訓練が可能となり、メモリ制約を克服し、レイテンシを削減することができます。このライブラリは、MeshTensorFlowグラフをSingle-Program-Multiple-Data（SPMD）プログラムにコンパイルし、Allreduceのような並列操作と集合通信プリミティブを組み込みます。GenAIプロフェッショナルは、Transformerシーケンス対シーケンスモデルなど、複雑なモデルのデータ並列化およびモデル並列化バージョンを実装するためにMeshTensorFlowを活用できます。MeshTensorFlowは、TPUメッシュの512コア上で最大5億のパラメータを持つTransformerモデルを訓練し、WMT’14の英仏翻訳や10億単語の言語モデリングベンチマークなどのベンチマークで最先端の結果を上回るGenAIプロジェクトを推進します。

結論

2024年に主導する予定のトップ5のGenerative AIフレームワークを見る限り、GenAIの景観は前例のない速度で拡大し進化しています。Generative AIのダイナミックな景観を進む中で、これらのフレームワークはイノベーションの灯台として立ちます。これらのフレームワークにおいて技術と創造性が融合することで、私たちは未来に進化します。ここでは、機械が理解し創造することができ、Generative Artificial Intelligenceの無限の可能性が広がります。

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