AI企業は、人工知能製品を強化するために巨額の投資を行って拡張型言語モデルを創造してきましたが、今は収益を増やすためによりシンプルなモデルに焦点を移しています。 アップル、マイクロソフト、Meta、グーグルは、最近、より少ないパラメータを持ちながらも強力な機能を持つ新しいAIモデルを発表しました。
一般的な基本原則は、パラメータの数が多いほど、AIソフトウェアの性能が向上し、複雑で微妙なタスクを処理できるということでした。推定では、OpenAIの最新モデルであるGPT-4やグーグルの新しいGemini 1.5 Proには100万を超えるパラメータが搭載されているとされています。一方で、Metaは4000億のパラメータを持つオープンソースのLlamaモデルをトレーニングしています。
しかし、これらの洗練されたAI製品を運用するために企業の顧客に高額な料金を支払ってもらうのは困難になるにつれて、企業はより小さな言語モデルの開発を促されています。これらの新しいモデルは、数十億のパラメータのみを含むことで、費用対効果が高く、省エネかつカスタマイズ可能な代替案を提供し、同時に機密データを保護します。
グーグル、Meta、マイクロソフト、フランスのスタートアップであるMistralは、より小さなAIモデルを公開し、特定のアプリケーションに焦点を当てて高度な機能を備えています。例えば、Metaのグローバルアフェアーズ責任者は、新しい80億のパラメータを持つLlama 3モデルが、GPT-4とほぼすべての指標で競合していると述べています。
マイクロソフトは、7,000万のパラメータを持つPhi-3ミニモデルが、古いバージョンのOpenAIのモデルであるGPT-3.5を上回っていると強調しています。より小さなモデルは素早く動作するだけでなく、スマートフォンなどのデバイス上でAI機能を実行することも可能です。マイクロソフトは、これらのモデルが「興味深いアプリケーション」をもたらし、スマートフォンやノートパソコンにまで拡張されるだろうと述べています。
さらに、アップルもAIモデルを開発しようとしており、自社のベストセラーであるiPhone上で運用することを示唆しています。 先月には、テキストベースのタスク用に設計されたOpenELMモデルがローンチされました。OpenAIの社長は、顧客に異なる目的に合わせてさまざまなサイズのAIモデルを提供し、今後もこれらの選択肢を拡大して販売すると認めています。
OpenAIは、推論、計画、タスク実行を含む拡張能力を持つより大規模なAIモデルを開発することにコミットしていますが、結局のところ、効果的なより小さなモデルへの産業の動きは明白です。
重要な質問と回答:
1. なぜテック巨大企業はより小さなAIモデルを開発しているのですか？
テック巨大企業は主に費用対効果や省エネ、カスタマイズ性のためにより小さなAIモデルを開発しています。コンパクトなモデルは計算パワーをより少なく必要とし、より安価な価格で特定のクライアントニーズに合わせてパーソナライズすることが可能です。これらは、より大規模なモデルの機能を必要とする、または手の届かないビジネスにとって経済的に実現可能な選択肢です。
2. より小さなAIモデルに関連する課題は何ですか？
小さなAIモデルの1つの課題は、より少ないパラメータを持ちながらも高い性能を維持することです。もう1つの課題は、モデルサイズと機能のバランスを取り、さらに、さまざまな環境でこれらを展開する際のプライバシーとセキュリティを確保することです。さらに、小さなモデルは既存のシステムや技術に容易に統合できる必要があります。
3. より小さなモデルへの転換には論争があるのですか？
論争が明示的に語られているわけではありませんが、AI分野においては偏見や倫理、仕事の置き換え、技術への過度な依存に関する懸念が根底にあります。また、効率的なモデルとより強力な人間レベルの知能を目指す大規模なモデルの開発に関する議論もあります。
利点:
– 経済的実現可能性: より小さなモデルは、ビジネスにおける財務的障壁を低減し、幅広い企業が運用にAIを統合できるようになります。
– 省エネ性: より少ないエネルギーを消費し、環境に優しく、グローバルな持続可能性目標に適合します。
– カスタマイズ性: よりスリムで特化したAIは特定のタスクや産業により適合するため、専門的なアプリケーションにおいて有効性を高めます。
欠点:
– 性能: より小さなモデルは、より大きなモデルの生のパワーに匹敵しない可能性があり、最も複雑なタスクを処理する能力に制限をもたらす可能性があります。
– 洗練度: 効率性を追求することが、過度な単純化やすべてのユーザーのニーズを満たさない一律のアプローチにつながる可能性があります。
– AIの進展: より小さなモデルに焦点を当てることで、大きなブレークスルーや高度な認知レベルを達成できる可能性のあるより先進的なAIシステムの開発からリソースを引き抜くことがあります。
これらのテクノロジーのリーダーによって開発されているさまざまなAIモデルやAI業界の状況をさらに探るには、それらの正式なウェブサイトを訪れてください。以下は、詳細情報を見つけることができるホームページです:
– Apple
– Microsoft
– Meta
– Google
– OpenAI
AIの領域は急速に進化しており、知識の切れ目の時点での真実がその後に進化している可能性があることに留意することが重要です。そのため、これらの主要なドメインがAIモデルやそれらの応用に関する最新情報を提供しているかもしれません。
The source of the article is from the blog bitperfect.pe