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汎用性の高い8B、オールラウンダーの70B、そしてこれまでで最大かつ最も先進的なモデルであるフラッグシップの405B。
2024年7月23日、メタ社は新しいLlama 3.1オープンソース・モデル・ファミリーをリリースした。多機能な8B、有能な70B、そしてLlama 3.1 405Bの各モデルがあり、最新のLlama 3.1はオープンソースのラージ・ランゲージ・モデル（LLM）としてはこれまでで最大のものである。
この新モデルが前モデルと何が違うのか、不思議に思うかもしれない。この記事を読み進めていくと、Llama 3.1モデルのリリースがAI技術における重要なマイルストーンであることがわかるだろう。新しくリリースされたモデルは、自然言語処理における大幅な改善を提供し、さらに、以前のバージョンにはなかった新機能や拡張機能を導入している。このリリースは、複雑なタスクにAIを活用する方法を変え、研究者や開発者に強力なツールセットを提供することを約束します。
この記事では、Llama 3.1ファミリーのアーキテクチャ、主な改良点、実用的な使い方、そして性能の詳細な比較について掘り下げていく。
メタ社の最新の大規模言語モデルであるLlama 3.1は、 OpenAIのChat GPT-4oや Anthropic's Claude 3.5 Sonnetのようなトップクラスのモデルに匹敵する能力を持ち、AIの分野で大きな進歩を遂げている。
前モデル「 ラマ3」のマイナー・アップデートと思われるかもしれないが、メタは新モデル・ファミリーにいくつかの重要な改良を導入することで、さらに一歩前進した：
上記に加え、新しいLlama 3.1モデルファミリーは、4,050億パラメータという驚異的なモデルで大きな進歩を遂げました。この膨大なパラメータ数は、AI開発における大きな飛躍を意味し、複雑なテキストを理解し生成するモデルの能力を大幅に向上させます。405Bモデルには広範なパラメータが含まれ、各パラメータは学習中にモデルが学習するニューラルネットワークのweights and biases 。これにより、モデルはより複雑な言語パターンを捉えることができ、大規模言語モデルの新たな基準を設定し、AI技術の将来の可能性を示しています。この大規模モデルは、さまざまなタスクのパフォーマンスを向上させるだけでなく、テキスト生成と理解という点で、AIが達成できることの限界を押し広げるものです。
Llama 3.1は、最新の大規模言語モデルの基礎であるデコーダのみの 変換モデルアーキテクチャを活用しています。このアーキテクチャは、複雑な言語タスクを効率的かつ効果的に処理することで有名です。変換器を使用することで、Llama 3.1は人間のようなテキストを理解し、生成することに優れており、LSTMやGRUのような古いアーキテクチャを使用するモデルよりも大きな利点を提供します。
さらに、Llama 3.1モデルファミリーは、トレーニング効率と安定性を高めるMoE（Mixture of Experts）アーキテクチャを採用しています。MoEは、モデルの安定性と性能に影響を与える複雑さをもたらすことがあるため、MoEアーキテクチャを使用しないことで、より一貫した信頼性の高いトレーニングプロセスを実現します。
Llama 3.1のモデル・アーキテクチャは以下のように動作する：
1.テキスト・トークンの入力：処理は、テキスト・トークンで構成される入力から始まる。これらのトークンは、単語やサブワードなど、モデルが処理するテキストの個々の単位である。
2.トークン埋め込み：テキスト・トークンはトークン埋め込みに変換される。エンベッディングはトークンの密なベクトル表現であり、テキスト内の意味と関係をキャプチャする。この変換は、モデルが数値データを扱えるようにするために非常に重要である。
3.自己注意メカニズム：自己アテンションは、モデルが各トークンをエンコードする際に、入力シーケンスの 異なるトークンの重要性を重み付けすることを可能にする。このメカニズムは、シーケンスの中でのトークンの位置に関係なく、モデルがトークン間の文脈と関係を理解するのに役立つ。自己注意メカニズムでは、入力シーケンスの各トークンは数値のベクトルとして表現される。これらのベクトルは、クエリ、キー、値の3つの異なるタイプの表現を作成するために使用される。
このモデルは、クエリーベクトルとキーベクトルを比較することで、各トークンが他のトークンに対してどの程度の注意を払うべきかを計算する。この比較の結果、各トークンの他のトークンとの関連性を示すスコアが得られる。
4.フィードフォワードネットワーク：自己注意プロセスの後、データはフィードフォワードネットワークを通過する。このネットワークは完全連結型ニューラルネットワークで、データに非線形変換を適用し、モデルが複雑なパターンを認識・学習するのを助ける。
5.層の繰り返し：自己アテンション層とフィードフォワードネットワーク層は何度も重ねられる。この繰り返しによって、モデルはデータのより複雑な依存関係やパターンを捉えることができる。
6.出力テキスト・トークン：最後に、処理されたデータは出力テキスト・トークンの生成に使用される。このトークンは、入力コンテキストに基づき、シーケンスの次の単語またはサブワードに対するモデルの予測である。
ベンチマークテストでは、Llama 3.1がこれらの最先端モデルに対して優位に立つだけでなく、特定のタスクではそれらを凌駕し、その優れた性能を実証していることが明らかになった。
Llama 3.1モデルは、150を超えるベンチマークデータセットで広範な評価を受けており、他の主要な大規模言語モデルと厳密に比較されています。 Llama 3.1 405Bモデルは、新しくリリースされたシリーズの中で最も高性能と認められ、OpenAIのGPT-4やClaude 3.5 Sonnetといった業界の巨頭とベンチマークを行いました。これらの比較の結果、Llama 3.1が競争力を発揮し、さまざまなタスクで優れた性能と能力を発揮することが明らかになりました。
このモデルの印象的なパラメータ数と先進的なアーキテクチャにより、複雑な理解やテキスト生成において卓越した性能を発揮し、特定のベンチマークでは競合他社を上回ることもしばしばです。これらの評価は、Llama 3.1が大規模言語モデルの分野で新たな基準を打ち立て、研究者や開発者に多様なアプリケーションのための強力なツールを提供する可能性を強調しています。
より小型で軽量なLlamaモデルも、同等のモデルと比較した場合、顕著な性能を示している。Llama 3.1 70Bモデルは、Mistral 8x22BやGPT-3.5 Turboなどの大型モデルと比較評価されています。例えば、Llama 3.1 70Bモデルは、ARCチャレンジデータセットのような推論データセットや、HumanEvalデータセットのようなコーディングデータセットにおいて、一貫して優れた性能を示しています。これらの結果は、Llama 3.1シリーズがさまざまなモデルサイズにわたって汎用性とロバスト性を備えていることを浮き彫りにしており、Llama 3.1シリーズが幅広い用途に使用できる貴重なツールであることを示しています。
さらに、Llama 3.1 8Bモデルは、Gemma 2 9BやMistral 7Bなど、同規模のモデルとのベンチマークも実施しました。これらの比較により、Llama 3.1 8Bモデルは、推論用のGPQAデータセットやコーディング用のMBPP EvalPlusなど、異なるジャンルの様々なベンチマークデータセットにおいて競合モデルを凌駕しており、パラメータ数が少ないにもかかわらず、その効率性と能力を示していることが明らかになりました。
Metaは、新しいモデルをユーザーにとって実用的で有益なさまざまな方法で適用することを可能にした：
ユーザーは、最新のLlama 3.1モデルを特定のユースケースに合わせて 微調整できるようになりました。このプロセスでは、モデルが以前は触れていなかった新しい外部データでモデルをトレーニングすることで、ターゲットとするアプリケーションに対するパフォーマンスと適応性を向上させます。ファインチューニングを行うことで、特定のドメインやタスクに関連するコンテンツをよりよく理解し、生成できるようになり、モデルの優位性が高まります。
Llama 3.1モデルは、 RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムにシームレスに統合できるようになりました。この統合により、モデルは外部データソースを動的に活用し、正確で文脈に即した応答を提供する能力を強化することができます。大規模なデータセットから情報を取得し、それを生成プロセスに組み込むことで、Llama 3.1は知識集約型のタスクにおけるパフォーマンスを大幅に向上させ、より正確で情報に基づいた出力をユーザーに提供します。
また、4,050億パラメータモデルを活用して高品質の 合成データを生成し、特定のユースケースに特化したモデルのパフォーマンスを向上させることもできます。このアプローチでは、Llama 3.1の広範な機能を活用し、ターゲットを絞った関連性の高いデータを生成することで、カスタマイズされたAIアプリケーションの精度と効率を向上させます。
Llama 3.1のリリースは、大規模言語モデルの分野での大きな飛躍を意味し、AI技術の進歩に対するメタ社のコミットメントを示すものです。
Llama 3.1は、その膨大なパラメータ数、多様なデータセットでの広範なトレーニング、ロバストで安定したトレーニングプロセスへのフォーカスにより、自然言語処理における性能と能力の新たなベンチマークを設定します。テキスト生成、要約、複雑な会話タスクのいずれにおいても、Llama 3.1は、他の主要なモデルに対する優位性を示しています。このモデルは、AIが今日達成できることの限界を押し広げるだけでなく、進化し続ける人工知能の展望における将来の革新の舞台を設定します。
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