詳細に説明されたLlama 2：Metaの大型言語モデル！

詳細に説明されたLlama 2：Metaの大型言語モデルを徹底解説！

人工知能の世界は、言語モデルがこの技術のルネサンスの最前線に立って急速に進化しています。これらのモデルは、私たちがマシンとのやり取りに革命をもたらし、SFの夢を日常の現実に変えてくれました。私たちは会話型AIがますます洗練される時代に足を踏み入れるにつれて、AIの競技場に新たな競争相手が現れました: Llama 2。Meta AIが開発したLlama 2は、生成型AIの次の波における革新の舞台を設定しています。

この革新的なモデルの詳細について見ていきましょう。

LLamaとは何ですか？

LLaMA（Large Language Model Meta AI）は、7Bから65Bのパラメータ範囲のラージ言語モデルの集合体であり、GPT-3（175Bのパラメータ）やPaLM（540Bのパラメータ）といった他の最先端のモデルよりもサイズが小さいです。その小さなサイズにもかかわらず、LLaMAモデルは、推論、コーディング、能力、知識テストなどさまざまなベンチマークで卓越したパフォーマンスを発揮します。

• 「GCPの生成AI機能を活用して変革するBFSIサービス」
• 「React開発者にとってのAI言語モデルの力包括的なガイド」
• 「GBMとXGBoostの違いって何だ？」

また、LLaMAモデルは計算能力やリソースの面でより効率的です。これにより、大量のインフラストラクチャにアクセスできない研究者や開発者にとって、より手頃なものになります。

一歩引いて、LlaMaの背景について少し話してみましょう。

AIツールやコミュニティからの熱狂のため、Metaは自分たちのモデルを2023年2月に開発し、LlaMaという名前を付けました。

興味深い事実は、他のAIの巨人とは異なり、彼らはモデルを非公開にして、より最適化されたモデルを既知の研究者と共有することを望んでいたことです。

しかし、どういうわけか、モデルが一般に漏れてしまい、AIコミュニティはそのモデルで実験を始め、それを最適化して、わずか数週間でLLaMAを携帯電話で動作させることに成功しました。人々は数百ドルしかかけずに、GoogleのBardに匹敵するVicunaなど、さまざまなバリエーションのLLaMaの訓練を行いました。

Llama 2とは何ですか？どのように動作しますか？

Llama 2はMetaが開発した最先端の言語モデルです。オリジナルのLLaMAの後継機であり、スケール、効率、パフォーマンスの面で向上が図られています。Llama 2モデルは、7Bから70Bのパラメータの範囲を持ち、多様な計算能力とアプリケーションに対応しています。チャットボット統合に最適化されたLlama 2は、会話型AIが達成できる限界を超えた微妙で矛盾のない応答を提供します。

LLama 2は、公に利用可能なオンラインデータを使用して事前訓練されています。これには、本、記事、その他のテキストデータソースなどの大量のコーパスにモデルを露出させることが含まれます。この事前訓練の目的は、モデルが一般的な言語パターンを学び、言語の構造について幅広い理解を獲得するのを助けることです。また、監督付き微調整と人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）も含まれます。

RLHFの1つの要素は、リジェクションサンプリングで、モデルからの応答を選択し、人間のフィードバックに基づいて受け入れるか拒否するかを選択することです。RLHFのもう1つの要素は、近接方策最適化（PPO）であり、人間のフィードバックに基づいて直接モデルの方策を更新することです。最後に、反復的な改善では、監督付きの反復と修正により、モデルが望ましい性能レベルに達するようにします。

Llama 2の利点

以下に、Llama 2の注目すべき利点をいくつかご紹介します。これらは、生成型AIを活用したアプリケーションを構築する組織にとってなぜ選択する価値があるのかをさらに示しています。

• オープン: モデルとその重みはコミュニティライセンスの下でダウンロード可能です。これにより、ビジネスは内部データとの統合および特定のユースケースに合わせたモデルの微調整を行うことができますが、プライバシーを保護することができます。
• 無料: ビジネスは高額な初期費用をかけることなく、独自のチャットボットやその他のユースケースを構築するためにモデルを使用することができます。これにより、AIを組み込む際に重要な財政的負担を抱えない経済的な選択肢となります。
• 多目的: このモデルはさまざまなユースケースとプラットフォームに適応できるサイズの範囲を提供し、さまざまな要件に柔軟かつ適応できることを示しています。
• 安全性: Llama 2は内部および外部でテストされ、毒性や偏見などの問題を特定するために、AIの展開において重要な考慮事項としています。それに付属する「安全かつ責任あるAIの開発と評価のためのベストプラクティス」により、開発者は安全かつ責任あるAIの開発と評価に関するノウハウを得ることができます。

Llama 2のトレーニングとデータセット

Llama 2は、シーケンシャルデータの処理において非常に効果的であることで知られる変形アーキテクチャに基づいています。RMSNorm事前正規化、SwiGLUアクティベーション、そしてRotary embeddingsなど、いくつかの革新的な要素を組み込んでいます。

これらの要素により、Llama 2は会話の長い区間でコンテキストを維持し、対話中の関連する詳細により正確な注意を向ける能力を持つことができます。広範なコーパスのデータに事前トレーニングされており、監視学習と人間のフィードバックによる強化学習を経て、言語の微妙なニュアンスを広く理解する能力を持っています。

画像クレジット: Meta

Llama 2は、リインフォースメント学習のアプローチを用いて、ユーザーに対して非毒性で家族向けの出力を生成するために訓練されています。この方法により、人間に優しい存在となり、人間の選択と好みに馴染むことを目指しています。

Llama 2は、巨大なデータセットで訓練されています:

Llama 2モデルスイートは、7B、13B、および70Bパラメータのバリアントを備えており、さまざまなニーズと計算リソースに適した機能を提供しています。これらのサイズは各モデルのパラメータ数を表しており、パラメータは訓練データから学習されるモデルの側面を指します。言語モデルの文脈では、より多くのパラメータは通常、より広範なデータから学習できるため、人間のようなテキストを理解し生成する能力が高まることを意味します。

Llama 2の利点と使用例

Llama 2の主な利点の1つは、共同作業を促進するオープンソースの性質です。また、柔軟なアーキテクチャにより、カスタマイズが可能であり、さまざまなアプリケーションに適した多目的なツールとなっています。

Llama 2は高い安全基準も備えており、有害な出力を最小限に抑えるために敵対的なプロンプトに対する厳格なテストを経ています。その訓練方法は事実に基づくソースをアップサンプリングすることに重点を置いており、AIが誤情報を生成する幻覚を減らす努力の一環です。Llama 2は生成する出力に対して十分な制御を持ち、市場の他の類似モデルよりも正確かつ文脈に即したものとなっています。

画像クレジット: Meta

Llama 2の能力はチャットボットアプリケーションを超えています。要約、翻訳、コンテンツ生成など、特定のタスクに対して微調整することができるため、さまざまなセクターで貴重な資産となります。コーディングでは、「Code Llama」がプログラミングのタスクを支援するために微調整されており、開発者がコードの作成とレビューの方法を革新する可能性があります。

Llama 2 vs. OpenAIのChatGPT

OpenAIのChatGPTがより一般的な注目を浴びていますが、Llama 2は強力な競争相手です。Llama 2のモデルは、対話に特化して最適化されており、対話の文脈では優れたパフォーマンスを発揮します。さらに、Llama 2のオープンソースライセンスとカスタマイズ性は、変更と再配布をサポートするプラットフォームで開発を行いたい人々にとっての選択肢となります。ChatGPTはGPT-3.5とGPT-4の生態系の一部であるため、印象的な生成能力で知られていますが、Llama 2のモデルトレーニングの透明性は、AIが学び、創造することの限界を押し広げようとする学術および研究コミュニティの人々にアピールするでしょう。

私の意見では、Llama 2はAIの進化だけでなく、人間と機械の知能の協力が一体化し、シームレスに行われる未来への飛躍を象徴しています。その導入は、AIの領域のダイナミックな性質と、革新、安全性、テクノロジーの民主化への不断の推進力を示しています。私たちが生成的AIの広大な可能性を探求し続ける中で、Llama 2は可能なことの光を示し、まだ訪れるべきエキサイティングな進歩のプレビューです。

Llama 2とSingleStoreDB

Llama 2をSingleStoreDBと統合することで、高度なAI機能と堅牢なデータ管理の協力的な組み合わせが実現します。SingleStoreDBは大規模データセットの取り扱いに優れており、Llama 2の7Bから70Bのパラメータを持つさまざまなモデルサイズに対応し、効率的なデータアクセスと処理を保証します。この組み合わせにより、スケーラビリティが向上し、ダイナミックなAIアプリケーションに理想的です。シングルストアDBの高速なクエリ処理により、Llama 2の迅速なデータの取得と分析ニーズに応えることができます。この統合は、迅速な意思決定と洗練されたデータ解釈が必要なシナリオにおいて、革新的なAIソリューションの道を切り拓きます。

結論

AIの景色は驚異的な速さで進化し続ける中、Llama 2の発売とMetaのMicrosoftとの提携は、この業界における重要な転機を表しています。この戦略的な動きは、透明性と協調的な開発への移行を示し、よりアクセスしやすく、高度なAIソリューションへの道を開拓しています。Llama 2はパフォーマンスとアクセシビリティのバランスが際立っています。市場の他のモデルと比べて安全性が確保されており、AIの出力の潜在的な影響を考慮する上で重要な要素となっています。

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