Googleが新たなオープン生成AI「Gemma」を発表、LLama2を凌駕する性能を実現!

Googleは最近、Gemini AIのアップデートに息つく間もなく、新しいオープン生成AIモデルのファミリーである「Gemma」を発表しました。この記事では、Googleの新しいAIモデル「Gemma」について、その意義や特徴、そしてAI市場に与える影響について詳しく解説します。

Gemmaの概要

Googleは、Geminiモデルと同じ研究を元に構築されたテキスト生成モデルであるGemmaをリリースしました。Gemmaは、2Bまたは7Bのパラメータバージョンとして利用可能であり、オープンソースコミュニティの広がりを活用しようとするGoogleの試みの一環です。

Googleは最近、Gemini AIのアップデートに息をつかず、新しいオープン生成言語モデルファミリー「Gemma」のリリースを発表しました。Geminiモデルの研究を元に構築されたGemmaは、2Bまたは7Bパラメータバージョンとして利用可能なテキスト生成モデルです。Googleがオープンモデルをリリースする決定は、オープンソースコミュニティの広がりを活用しようとする試みです。これは、Metaが2023年にリリースしたLLaMA大規模言語モデル(LLM)と同様です。LLaMAは30万回以上ダウンロードされ、3,500以上の企業プロジェクトで使用されています。

  • GoogleのGemmaは、最近のGemini AIのアップデートに続くオープン生成言語モデルファミリーです。
  • LLMは2Bまたは7Bのパラメータバージョンで利用可能であり、テキスト生成タスクに最適化されており、個人のコンピュータから実行できます。
  • 6兆トークンのデータセットでトレーニングされたGemmaモデルは、質問回答や要約などのタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、同じサイズのモデルを凌駕しています。
  • Gemmaはオープンモデルとして宣伝されていますが、Googleはパラメータのみを公開しており、完全なソースコードやトレーニングデータは公開していません。
  • 利点がある一方で、誤情報や有害なコンテンツを生成する可能性に関する懸念が存在します。

Gemmaの特徴

  • Gemmaは、テキスト生成タスクに特化したモデルであり、個人のコンピュータから実行することができます。
  • 6兆トークンのデータセットでトレーニングされたGemmaモデルは、質問回答や要約などのタスクにおいて類似のサイズのモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。
  • Googleは、Gemmaのパラメータを公開していますが、完全なソースコードやトレーニングデータは公開していません。

Gemmaは、Googleがリリースした新しいオープン生成言語モデルであり、いくつかの特徴があります。

  1. テキスト生成タスクへの最適化: Gemmaはテキスト生成タスクに特化しており、質問回答や要約などのタスクにおいて高いパフォーマンスを発揮します。これは、Geminiモデルの研究に基づいて構築されています。
  2. 2Bまたは7Bパラメータバージョンの提供: Gemmaは、2Bまたは7Bのパラメータバージョンとして利用可能です。これにより、さまざまなニーズやリソースに合わせてモデルを選択できます。
  3. コンピュータ上での直接実行可能: Gemmaは、個人のコンピュータ上で直接実行できる軽量なモデルです。これにより、研究者や開発者が手軽にモデルを試し、実験することが可能となります。
  4. 6兆トークンのデータセットでのトレーニング: Gemmaモデルは、膨大な6兆トークンのデータセットでトレーニングされています。このため、多様なテキスト情報に基づいて高度な言語理解を行うことができます。
  5. Geminiとの技術的な連携: GemmaはGeminiモデルと技術的なインフラストラクチャーを共有しています。これにより、Geminiと同等のパフォーマンスを提供しつつ、より軽量かつ効率的なモデルを実現しています。

Gemmaの利点と懸念点

  • Gemmaは高性能で軽量なモデルであり、研究者が簡単に実験を行うことができます。
  • ただし、潜在的な誤用や悪用のリスクも存在します。Gemmaを使用して誤情報や有害なコンテンツを生成する可能性があります。

Gemmaは、AI市場におけるいくつかの利点と懸念点を持っています。

利点

  1. オープンモデルの提供: GoogleがGemmaをオープンモデルとして提供することで、研究者や開発者が自由に利用し、拡張することが可能となります。これにより、AI技術の普及と発展が促進されます。
  2. 高性能なテキスト生成: Gemmaは、質問回答や要約などのテキスト生成タスクにおいて高いパフォーマンスを発揮します。特に、数学やプログラミングなどの専門的なタスクにおいて優れた結果を示します。
  3. 軽量で効率的なモデル: Gemmaは、比較的軽量でありながら高いパフォーマンスを実現しています。これにより、個人のコンピュータやクラウド環境での利用が容易になります。
  4. Geminiとの連携: GemmaはGeminiモデルと技術的なインフラストラクチャーを共有しており、Geminiと同等のパフォーマンスを提供します。これにより、より効率的なAIシステムの構築が可能となります。

懸念点

  1. 誤情報や有害なコンテンツの生成: オープンモデルであるGemmaは、誤情報や有害なコンテンツを生成する可能性があります。これにより、社会的な問題やセキュリティ上の懸念が生じる可能性があります。
  2. モデルの誤用: Gemmaがオープンソースで提供されることで、悪意のある利用者がモデルを誤用するリスクがあります。これにより、個人のプライバシーやセキュリティが脅かされる可能性があります。
  3. 個人情報の保護: Gemmaを利用する際には、個人情報の保護が重要です。モデルを適切に使用することで、個人情報の漏洩や不正利用を防止する必要があります。
  4. 技術的な課題: Gemmaを効果的に利用するためには、技術的な課題に対処する必要があります。特に、モデルの適切なトレーニングや運用管理が重要です。

GemmaとLLMの比較

  • Gemmaは、LLM(Large Language Model)の1つであるLlama 2やMistral 7Bと比較されます。
  • Googleの研究によると、Gemmaは質問回答や推論、数学、コーディングなどのタスクで優れたパフォーマンスを発揮し、他のモデルを凌駕しています。

GemmaとLLM(Llama 2)は、両方ともオープン生成言語モデルであり、類似したタスクに使用されますが、いくつかの違いがあります。

  1. モデルの設計:
    • Gemma: Gemmaはテキスト生成タスクに特化したモデルであり、Geminiモデルの技術を基に構築されています。
    • LLM: Llama 2は、大規模な言語モデルであり、テキストだけでなく、音声や画像などの多様な入力形式に対応することができます。
  2. パフォーマンス:
    • Gemma: Gemmaは、テキスト生成タスクにおいて高いパフォーマンスを発揮します。特に、コーディングや数学のタスクにおいて、LLMよりも優れた結果を示します。
    • LLM: Llama 2も高性能なモデルであり、一部のタスクではGemmaと競合する性能を発揮しますが、Geminiと同等のパフォーマンスを持つとされています。
  3. リソース要件:
    • Gemma: Gemmaは、比較的軽量なモデルであり、個人のコンピュータやクラウド環境で容易に実行できます。
    • LLM: Llama 2はより大規模なモデルであり、より多くのリソースが必要です。これにより、一部の環境では実行が難しい場合があります。
  4. 提供される機能:
    • Gemma: Gemmaはテキスト生成タスクに焦点を当てており、質問回答や要約などの応用に使用されます。
    • LLM: Llama 2は、テキストだけでなく、音声や画像などの多様な入力形式にも対応しており、より幅広い応用が可能です。

これらの違いにより、GemmaとLLMは異なるニーズや使用ケースに適しています。研究者や開発者は、自身のプロジェクトの要件に応じて適切なモデルを選択する必要があります。

オープンソースAIの責任と挑戦

Gemma: Google Takes on Small Open Models Llama 2 and Mistral - The New Stack

  • Gemmaの公開には課題もあります。研究者が正当な用途でGemmaを利用するだけでなく、誤用する可能性もあるためです。
  • Googleは、悪用を防ぐためにCSAMフィルタリングや機密データのフィルタリングなどの対策を講じていますが、その効果は不透明です。

オープンソースAIの普及は、革新的な技術の発展を促進し、多様な利用者による参加を可能にしますが、同時に責任と挑戦も伴います。

  1. 倫理的な使用:
    • オープンソースAIの開発者や利用者は、技術の倫理的な使用に対する責任を負います。AIの開発や活用においては、個人のプライバシーや安全性を尊重し、社会全体の利益を考慮する必要があります。
  2. 誤情報や有害なコンテンツの生成:
    • オープンソースAIは、誤情報や有害なコンテンツの生成にも利用される可能性があります。悪意のある利用者がAIを悪用し、偽の情報を拡散したり、有害なコンテンツを生成したりするリスクがあります。
  3. セキュリティの脆弱性:
    • オープンソースAIのコードやモデルは一般に公開されており、悪意のあるユーザーがセキュリティの脆弱性を悪用する可能性があります。これにより、個人情報の漏洩やサイバー攻撃のリスクが生じる可能性があります。
  4. AIの悪用への対策:
    • オープンソースAIの開発者は、AIの悪用を防ぐための対策を講じる必要があります。CSAM(子供に関する性的虐待物の画像)フィルタリングや機密情報のフィルタリングなど、適切な安全対策を実装することが重要です。
  5. コミュニティの協力:
    • オープンソースAIのコミュニティは、共同作業や情報共有によって、技術の進歩を促進する一方で、責任ある利用とエシカルな行動を奨励する必要があります。

これらの課題に対処するためには、開発者、利用者、コミュニティ全体が協力し、倫理的な枠組みやセキュリティ対策を強化する必要があります。AIの悪用を防ぐためには、技術的な対策だけでなく、教育や啓発活動も重要です。

結論

GoogleのGemmaの発表は、AI製品のエコシステムを深化させるだけでなく、オープンソースコミュニティにとっても重要な一歩です。研究者はGemma、Llama 2、Mistral 7Bなど、さまざまなモデルを利用して新しい解決策を開発することができます。オープンソースエコシステムが成熟するにつれて、より強力なLLMが開発され、オープンとクローズドのLLMの差が縮まることが期待されます。

この記事では、GoogleのGemmaがAI市場に与える影響やオープンソースAIの可能性について詳しく説明しました。AI技術の進化とともに、Gemmaがどのような進展を遂げるか注目していきたいところです。

ソース: https://blog.google/technology/developers/gemma-open-models/

https://cloud.google.com/blog/ja/products/ai-machine-learning/gemma-model-available-in-vertex-ai-and-via-gke/?hl=ja

https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/gemma-report.pdf

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