OpenAIのGPT-3を超えるMeta「LLaMA」が示したAIの新境地

LLaMAの全容と、Metaが描くAIの新たな可能性

今週のテーマ：大規模言語モデル（LLM）

ChatGPTなどの台頭で一気に知名度を上げた大規模言語モデル（Large Language Model、以下、LLM）は、チャットボット、仮想アシスタント、コンテンツ生成といった幅広い用途に使用できるため、自然言語処理（NLP）においてますます重要性を増しています。しかし、大量の学習データと高い計算量が必要なため、LLMの学習や実装にはまだまだ困難が付きものです。さらに、一部のLLMはバイアスや有害性などの問題に悩まされることがあり、特定の文脈においては有用に利用できない場合もあります。

2023年2月、メタから新しいLLMが発表されました。このフレームワークはLLaMA（Large Language Model Meta AI）と呼ばれ、他の最先端モデルを凌駕する性能を持ちながら、よりアクセスしやすく、透明性の高いモデルであることが示されています。このブログ記事では、メタから発表された論文をもとにLLaMAモデルの特徴や能力を探りたいと思います。

論文タイトル：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models
発行日：2023年 2月27日
URL：https://arxiv.org/pdf/2302.13971.pdf

🎥この記事を3分で解説

💡 この記事から得られる３つのポイント

・LLaMAについて

・LLaMAがGPT-3よりも優れた性能を発揮できたワケ

・LLaMAがどのようにリスクやバイアスの問題にアプローチしているのか

目次

LLaMAとは？その特徴

なぜサイズが小さいのにGPT-3の性能を上回ることができたのか？

リスクとバイアスへの対処

ベンチマークの種類

LLaMAがもたらした「番狂わせ」

まとめ

LLaMAとは？その特徴

メタから発表されたLLaMAフレームワークは大規模な言語モデルをトレーニングするための新しいアプローチであり、他のフレームワークとは異なるいくつかの重要な特徴を備えています。LLaMAフレームワークの最も重要な特徴の1つは、一般に公開されているトレーニングデータを使用することです。独自のデータセットに依存する他のフレームワークとは異なり、公開されているデータセットのみを使用してトレーニングされています。このため、研究者や実務家にとって、モデルの透明性が高く、アクセスしやすくなっています。また、オープンソースであるため、研究者はコードにアクセスするだけで、一般に公開されているデータを使用し、独自のデータセットに頼ることなく、最先端の性能を持つ大規模言語モデルを開発することができます。

LLaMAフレームワークのもう一つの大きな特徴は、モデルサイズが豊富なことです。70億〜650億のパラメータまでの幅広いモデルサイズが提供されており、ユーザーは特定のニーズに合ったモデルを選択することができます。この柔軟性こそが、計算資源やデータ要件が異なる研究者や実務家にとって特に有用であると言われています。

LLaMAフレームワークはまた、言語モデリングで一般的に使用されるものより多くのトークンでトレーニングを行うという、新しいトレーニング戦略を採用しています。具体的には下記のような公開データソースから抽出した1.4兆個のトークンで学習したと論文に書かれています。

・コモン・クロールでスクレイピングしたWebページ
・GitHub のオープンソースリポジトリ
・ウィキペディア（20種類の言語）
・プロジェクト・グーテンベルクのパブリックドメインの書籍
・ArXivにアップロードされた科学論文のLaTeXソースコード
・Stack Exchangeウェブサイトの質問と回答

このように、大量のトークンでモデルを訓練することで、より幅広い言語パターンを捉え、様々なNLPタスクでのパフォーマンスを向上させることができるのです。

実際に、LLaMAモデルは、GPT-3、Chinchilla、PaLMといった既存のLLMの中で最も優れたものと比較して、競争力のある性能を有していると論文には書かれています。

参考：LLaMAと他のLLMの比較

（出典：LLaMA: Open and Efficient Foundation Language Models）

なぜサイズが小さいのにGPT-3の性能を上回ることができたのか？

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