Llama3.1 405B、8B、GPT-4o mini、Gemini 1.5 Flashの出力比較だよ
はじめに
単純に私の問いに対する返答を、GPT-4o mini、Gemini 1.5 Flash、Llama3.1 405B、Llama3.1 8B、で比較しました。大体この辺がコスト面で使う時に比較すべきモデルかと思います。
オープンソースなんだか自分のPCで動かせば0円だろ。と思うかもしれませんが、405Bを動かそうともなれば電気代がバカになりません。なので、GPT-4o miniなどのトークン毎課金サービスとコスト面で大差がなくなるのです。ゆっくりしていってね。
chathub使用
今回は出力の比較にchathubを使用しました。Llama3.1リリース日に対応する速さでありがたいです。chathubは一度に複数のチャットAIの出力結果を比較できるので便利です。
感想
まず初めに感想を書いておきます。
どのモデルも、オープンソースLLMがLinux OSのようにIT業界に大きな影響を与える可能性があるという点では共通していました。しかし、それぞれのモデルが持つ特徴や表現方法、視点の違いによって、読者に与える印象は異なりました。
全体として、各モデルとも、オープンソースLLMの将来について概ね同様の見解を示しているものの、具体的な内容や説得力、文章表現において差が見られました。
私はGPT-4o miniはバランスよく最も良い精度と感じましたが、同時に最も”個性”が無い内容だとも思いました。
私の質問
オープンソースのLLMは、かつてLinux OSがオープンソースを理由に、IT業界や個人のエンジニアを魅了し、開発が活発に行われ、今でも多くのシステムの根幹を担っているのと同様に、重要な位置づけになると思いますか？
私は大規模言語モデルの小さなパラメーターの物は、個人におけるファインチューニングなどにより精度が発達していくと思われますが、巨大なパラメーターを持つものは、個人の持つPCのGPUではとても追いつけない現状を見ると、オープンソースと言いつつも、クローズドソース並みに開発者が限られると思います。
もちろん、ゼロから言語モデルを開発するのに比べれば、オープンソースLLMは格段にコストが低いわけですが、それでも巨大なパラメーターを持つ言語モデルを運用していくとなれば、かなりのリソースを要し、それを維持していくには潤沢な資産が必要です。今後、大規模言語モデルの大きなパラメーターモデルはどのような方向に行くと思いますか？ あなたの意見をお聞かせください。
Llama3.1 405B
特徴:
簡潔で整理された文章構成は、読みやすさを重視するユーザーにとって好印象。
今後の展望として、「クラウドベースのサービス」「分散型の開発」「ハードウェアの進化」「モデルの圧縮」という具体的な技術的アプローチを網羅的に列挙している点は評価できる。
オープンソースLLMの将来に対して、全体的に楽観的な見通しを示しており、今後の発展に期待を抱かせる内容となっている。
課題:
各項目の説明がやや抽象的で深みが足りない点が惜しまれる。例えば、「クラウドベースのサービス」では、具体的なサービス名（例：Hugging Face、Google Colaboratoryなど）や、それらサービスが提供する機能、メリットなどを具体的に示すことで、より説得力が増す。
Linux OSとの比較が表面的に留まっている点は改善の余地あり。Linux OSがオープンソース化によって、開発者コミュニティの形成、イノベーションの促進、市場の拡大といった多大な影響をもたらしたことを具体的に説明することで、オープンソースLLMへの期待感が高まるだろう。
返答内容
オープンソースのLLMは、Linux OSと同様に、IT業界や個人のエンジニアを魅了し、開発が活発に行われる可能性があります。オープンソースのLLMは、開発者が自由に利用、修正、拡張できるため、コミュニティの力で改善され、多くのシステムの根幹を担う可能性があります。
しかし、巨大なパラメーターを持つLLMの開発と運用には、多大なリソースが必要です。個人のPCのGPUでは、巨大なパラメーターを持つLLMの開発と運用は困難です。したがって、オープンソースのLLMでも、巨大なパラメーターを持つモデルは、クローズドソース並みに開発者が限られる可能性があります。
今後、大規模言語モデルの大きなパラメーターモデルは、以下のような方向に行く可能性があります。
1. **クラウドベースのサービス**: クラウドベースのサービスとして提供されることで、ユーザーは巨大なパラメーターを持つLLMを利用できるようになります。
2. **分散型の開発**: 分散型の開発により、多くの開発者が共同で巨大なパラメーターを持つLLMを開発できるようになります。
3. **ハードウェアの進化**: ハードウェアの進化により、巨大なパラメーターを持つLLMを開発できるようになります。
4. **モデルの圧縮**: モデルの圧縮技術により、巨大なパラメーターを持つLLMを小さなサイズに圧縮できるようになります。
以上の方向性は、オープンソースのLLMが、Linux OSと同様に、IT業界や個人のエンジニアを魅了し、開発が活発に行われる可能性があることを示しています。
Llama3.1 8B
特徴:
405Bとほぼ同じ内容だが、より簡潔にまとめられており、要点を押さえたいユーザーにとって有用。
個人のPCでも利用できる可能性に焦点を当てている点は、多くの人が関心を持つポイントであり、親しみやすさを感じさせる。
課題:
405Bと同様、説明の深みが不足しており、読者の理解を深めるには情報が足りない。例えば、「GPUの進化」では、最新のGPU技術（例：NVIDIAのHopperアーキテクチャ、AMDのCDNAアーキテクチャなど）や、それらの処理能力の向上、消費電力削減などの具体的なメリットについて触れることで、より説得力のある説明になる。
具体的な技術やサービス、企業名などが欠けており、説得力に欠ける点が惜しまれる。例えば、「モデルサイズの削減」では、具体的なモデル軽量化技術（例：量子化、枝刈り、蒸留など）や、それらを採用しているオープンソースLLM（例：DistilBERT、TinyBERTなど）の事例などを紹介することで、読者の理解を深めることができる。
返答内容
オープンソースのLLMは、Linux OSの成功を例に挙げて、IT業界や個人のエンジニアを魅了し、開発が活発に行われ、今でも多くのシステムの根幹を担っているのと同様に、重要な位置づけになると考えられます。しかし、個人の持つPCのGPUでは巨大なパラメーターを持つモデルを追いつくのは難しい現状があります。
オープンソースのLLMは、ゼロから言語モデルを開発するのに比べればコストが低いですが、巨大なパラメーターを持つモデルを運用していくにはかなりのリソースが必要です。オープンソースのLLMを維持していくには潤沢な資産が必要です。
今後、大規模言語モデルの大きなパラメーターモデルは、次の方向に行く可能性があります。
1. **クラウドコンピューティングの活用**: クラウドコンピューティングを利用して、巨大なパラメーターを持つモデルを運用することができるようになるでしょう。これにより、個人の持つPCのGPUでは追いつくことができないモデルを運用することが可能になります。
2. **GPUの進化**: GPUの進化により、個人の持つPCのGPUでも巨大なパラメーターを持つモデルを運用することができるようになるでしょう。
3. **モデルサイズの削減**: モデルサイズを削減することで、個人の持つPCのGPUでも巨大なパラメーターを持つモデルを運用することができるようになるでしょう。
4. **オープンソースのLLMの改良**: オープンソースのLLMの改良により、個人の持つPCのGPUでも巨大なパラメーターを持つモデルを運用することができるようになるでしょう。
これらの方向に進むことで、大規模言語モデルの大きなパラメーターモデルを運用することができるようになり、オープンソースのLLMの活用が広がる可能性があります。
Gemini 1.5 Flash
特徴:
オープンソースLLMの可能性と課題を明確に整理し、論理的な構造で分かりやすく説明している点は評価できる。特に、「民主化とイノベーション」「透明性と信頼性」「カスタマイズとファインチューニング」といったメリットを具体的に示している点は優れている。
倫理的な問題にも触れている点は素晴らしい。AI技術の発展に伴い、バイアスやプライバシー、セキュリティといった倫理的な問題はますます重要性を増しており、オープンソースLLMの開発においてもこれらの問題への配慮が不可欠となるだろう。
全体的に分かりやすく、読みやすい文章でまとめられており、専門知識がない読者でも理解しやすい点が魅力。
課題:
具体的な技術やサービス、企業名などが欠けており、やや抽象的な説明に留まっている点が惜しまれる。例えば、「クラウドベースのサービス」では、具体的なサービス名や、オープンソースLLM開発におけるクラウドの活用事例（例：Hugging Faceが提供するTransformersライブラリのクラウド実行環境など）を紹介することで、読者の理解を促進できるだろう。
Linux OSとの比較が希薄で、単なる導入部分に留まっている点は改善の余地がある。Linux OSがオープンソース化によって、どのように開発者コミュニティを形成し、イノベーションを促進し、市場を拡大していったのかを具体的に説明することで、オープンソースLLMへの期待感をより高めることができる。
返答内容
オープンソースLLMの未来：可能性と課題
オープンソースLLMは、Linux OSのように、IT業界に大きな影響を与える可能性を秘めています。しかし、巨大なパラメータを持つモデルの開発と運用には、いくつかの課題も存在します。
オープンソースLLMの可能性:
民主化とイノベーション: オープンソース化により、より多くの開発者がLLMの開発に参加し、新たな技術や応用を生み出すことができます。これは、Linux OSがオープンソース化によって多くのイノベーションを生み出した歴史と類似しています。
透明性と信頼性: オープンソース化は、モデルの動作原理やデータセットへのアクセスを容易にし、透明性と信頼性を向上させます。これは、ブラックボックス化されたAIモデルに対する懸念を解消する上で重要です。
カスタマイズとファインチューニング: 小規模なパラメータを持つオープンソースLLMは、個人や企業が独自のデータセットでファインチューニングし、特定のタスクに最適化することができます。これは、個々のニーズに合わせたLLMの開発を促進します。
巨大なパラメータモデルの課題:
リソースの制約: 巨大なパラメータモデルの開発と運用には、膨大な計算資源とデータセットが必要です。これは、個人や中小企業にとって大きな障壁となります。
開発者の集中: 巨大なパラメータモデルの開発は、高度な専門知識とリソースを持つ限られた開発者に集中する可能性があります。これは、オープンソース化の本来の目的である民主化を阻害する可能性があります。
倫理的な問題: 巨大なパラメータモデルは、バイアスや倫理的な問題を引き起こす可能性があります。オープンソース化は、これらの問題をより透明化し、解決策を見つけるための協力を促進する可能性がありますが、依然として課題は残ります。
巨大なパラメータモデルの未来:
クラウドベースのサービス: 巨大なパラメータモデルは、クラウドベースのサービスとして提供される可能性が高く、ユーザーは必要なリソースをオンデマンドで利用できます。
分散学習: 分散学習技術を用いることで、複数のデバイスやサーバーを連携させて巨大なパラメータモデルを学習させることが可能になります。
軽量化と最適化: 巨大なパラメータモデルをより軽量化し、少ないリソースで動作するように最適化する技術が開発される可能性があります。
結論:
オープンソースLLMは、AI技術の民主化とイノベーションを促進する可能性を秘めています。しかし、巨大なパラメータモデルの開発と運用には、リソースの制約や倫理的な問題など、克服すべき課題も存在します。今後、クラウドベースのサービス、分散学習、軽量化技術などの発展により、オープンソースLLMはより多くのユーザーに利用可能になり、AI技術の進化に大きく貢献するでしょう。
GPT-4o mini
特徴:
リソースの問題に焦点を当て、現実的な視点で記述している点は、他のモデルと比較してユニークであり、読者に新たな視点を提供していると言えるだろう。巨大なパラメータを持つLLMの開発・運用には、膨大な計算資源とデータが必要となるため、資金力のある一部の企業や研究機関に開発が集中してしまう可能性は否定できない。
今後の方向性として、「分散型アプローチ」「クラウドベースのサービス」「効率的なモデル設計」「コミュニティの活性化」という具体的な技術やアプローチを複数提示しており、説得力が高い。特に、「分散型アプローチ」は、複数のデバイスやサーバーを連携させて学習させることで、リソースの問題を解決できる可能性を秘めており、今後の発展が期待される。
全体的にバランスの取れた内容で、オープンソースLLMの可能性と課題、そして未来について、多角的な視点から考察している点は評価できる。
課題:
他モデルと比較して、やや保守的な印象を受ける点が惜しまれる。オープンソースLLMが秘める可能性や、今後の技術革新によるブレークスルーの可能性についても、積極的に言及することで、読者の期待感を高めることができるだろう。
具体的なサービス名や事例などが少ない点は改善の余地がある。例えば、「クラウドベースのサービス」では、Google ColaboratoryやAmazon SageMakerといった具体的なサービス名に加えて、これらのサービスを利用したオープンソースLLM開発の事例などを紹介することで、読者の理解を深めることができるだろう。
返答内容
オープンソースの大規模言語モデル（LLM）は、確かにLinux OSのように重要な位置づけになる可能性がありますが、いくつかの課題も抱えています。
1. オープンソースの利点
オープンソースのLLMは、開発者や研究者が自由にアクセスできるため、イノベーションを促進し、コミュニティの協力を得やすいです。これにより、特定のニーズに応じたファインチューニングやカスタマイズが可能になります。
2. リソースの問題
しかし、あなたが指摘したように、巨大なパラメータを持つモデルは、個人のPCや一般的なGPUでは運用が難しいです。これにより、実際の開発や運用に関わるのは、資金力のある企業や研究機関に限られる傾向があります。このため、オープンソースであっても、実質的にはクローズドソースに近い状況が生まれる可能性があります。
3. 今後の方向性
今後、大規模言語モデルは以下のような方向に進むと考えられます：
分散型アプローチ: 複数の小規模モデルを組み合わせることで、リソースの負担を軽減しつつ、性能を向上させる手法が進むかもしれません。
クラウドベースのサービス: オープンソースのLLMをクラウドで提供することで、個人や小規模な開発者も利用できる環境が整う可能性があります。
効率的なモデル設計: モデルの圧縮技術や知識蒸留などを用いて、パラメータ数を減らしつつ性能を維持する研究が進むでしょう。
コミュニティの活性化: オープンソースのLLMが普及することで、コミュニティが活発になり、さまざまな用途に特化したモデルが生まれることが期待されます。
結論
オープンソースのLLMは、今後も重要な役割を果たすでしょうが、リソースの問題や運用の難しさが課題です。技術の進展や新しいアプローチがこれらの課題を克服することで、より多くの人々が利用できる環境が整うことを期待しています。
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