Author: Om Kamath

AI競争は激化し、ハイテク業界の大手企業同士のキャッチボールになっている。 グーグルI/Oの直前にGPT-4oが発表されたのは偶然ではない。 GPT-4oのマルチモーダリティ、正確にはオムニモーダリティにおける驚異的な能力は、ジェネレーティブAIコンペティションに大きなインパクトを与えた。 しかし、グーグルは決して手をこまねいているわけではない。 Google I/O期間中、GeminiとGemmaの新モデルが発表された。 発表されたすべてのモデルの中で、ジェミニ1.5フラッシュは最もインパクトのあるモデルとして際立っている。 このブログでは、ジェミニ1.5フラッシュの最大の特徴を探り、ジェミニ1.5プロとジェミニ1.5フラッシュ対GPT-4oを比較し、どちらが優れているかを判断する。

ジェミニ1.5フラッシュとGPT-4oの比較

グーグルが発表したベンチマークスコアによると、ジェミニ1.5フラッシュは、グーグルが発表した他のすべてのLLMと比較して、オーディオで優れた性能を発揮し、他のベンチマークでは、現行モデルのジェミニ1.5プロ（2024年2月）と同等である。 LLMの性能を評価するのにベンチマークに完全に頼ることはお勧めできないが、性能の差やマイナーアップグレードを定量化するのには役立つ。 部屋の中の象は、ジェミニ1.5フラッシュのコストである。 GPT-4oに比べ、ジェミニ1.5フラッシュははるかに手頃な価格だ。

コンテキスト・ウィンドウ

Gemini 1.5 Proと同様に、Flashには100万トークンのコンテキストウィンドウが搭載されている。これはOpenAIのどのモデルよりも多く、プロダクショングレードのLLMとしては最大級のコンテキストウィンドウである。 コンテキストウィンドウを大きくすることで、より多くのデータを理解することができ、チャンクサイズを大きくすることで、大きな知識ベースを持つユースケースのためのRAG（Retrieval-Augmented Generation）のようなサードパーティ技術を向上させることができる。 さらに、より大きなコンテキストウィンドウは、より多くのテキストを生成することができ、記事、電子メール、プレスリリースを書くようなシナリオで役立ちます。

マルチモーダリティ

ジェミニ1.5フラッシュはマルチモーダルだ。 マルチモダリティは、音声、ビデオ、文書などの形で文脈を入力することを可能にする。 マルチモーダリティを持つLLMはより汎用性が高く、前処理を必要としない生成AIのより多くの応用への扉を開く。

「Gemini 1.5モデルは、非常に長い文脈を扱うために構築されており、少なくとも10Mトークンまでの細かい情報を想起し、推論する能力を持つ。このスケールは、現代の大規模言語モデル（LLM）の中でも前例がなく、ドキュメントのコレクション全体、複数時間のビデオ、ほぼ5日分の音声を含む、長い形式の混合モダリティ入力の処理を可能にする。”- ディープマインド・レポート

ダッバス＝ヒンディー語で列車の客車。 マルチモーダリティと多言語パフォーマンスの実証。

また、マルチモダリティを持つことで、LLMを他の専門サービスの代用として使うこともできる。 例えば。 OCRまたはウェブスクレイピング。

ウェブページからデータを簡単にスクレイピングし、変換します。

スピード

ジェミニ1.5フラッシュは、その名の通り、レスポンスタイムの点で他のモデルより優位に立つように設計されている。 前述のウェブスクレイピングの例では、レスポンスタイムに約2.5秒の差があり、これはほぼ40%高速であるため、Gemini 1.5 Flashは、オートメーション用途や低レイテンシを必要とするユースケースに適した選択肢となる。

ジェミニ1.5フラッシュの興味深い使用例

ビデオの要約

ジェミニ1.5プロのビデオ理解は、AIで最も過小評価されているものだ。

50年代には、スポーツ界で最も象徴的な瞬間の11分のYoutubeビデオ（～175kトークン）を「見て」、（私の知る限り）18の瞬間を完璧にリストアップすることができた。 こんなにいいビデオAIは他にない！pic.twitter.com/LaVGR3ATfU– ディーディー (@deedydas)April 5, 2024

ビデオを使ってコードを書く

これは衝撃的だ᤯。

Geminiに1.5Flashで録画した私の買い物のビデオを渡すと、Seleniumコードを5秒で表示してくれた。 これは多くのことを変えることができるpic.twitter.com/Ojm6aueLe7– Min Choi (@minchoi)2024年5月18日

ゲームプレイの自動化

Gemini 1.5 Flashを使って、スーパーマリオ64を案内してくれるオムニ・アシスタントを自作した。

ジェミニは、私がスクリーンで何をしているかを見ることができ、音声でリアルタイムに私とコミュニケーションをとることができる。 信じられないpic.twitter.com/doTngufjFL– Pietro Schirano (@skirano)May 21, 2024

ソーシャルメディアやその他のフォーラムで、OpenAIが私たちのために何を用意しているのかについて多くの憶測が飛び交っていたが、昨日、OpenAIはついに、これまでで最新かつ最も強力なLLMであるGPT-4o（’o’はomniの意）を公開した。 GPT-4oの発表イベントを見逃した方のために、GPT-4oの能力と提供する機能について説明しよう。

強化されたオーディオ、テキスト、視覚機能

GPT-4ターボは強力なモデルだが、1つ欠点がある。 GPT-3.5ターボと比較すると、GPT-4ターボはまだかなり遅い。 GPT-4oはこの欠点に対処し、GPT-4ターボより2倍速い。 これにより、音声、テキスト、視覚からのデータの統合を含む、より広範なユースケースが広がり、マルチモーダルからオムニモーダルへと一歩前進する。 マルチモーダルとオムニモーダルの主な違いは、オムニモーダルでは3つのソースをシームレスに並行運用できることだ。

また、これらの機能強化により、音声変調、皮肉を理解する能力、自然な会話能力を向上させた音声を生成できるようになった。

ChatGPTユーザーは、価格を下げて無料でご利用いただけます。

GPT-4oは従来のGPT-4ターボより効率的で高速であるが、GPT-4ターボの半分の価格（API）であるため、GPT-4oは5.00米ドル/1Mインプットトークン、15.00米ドル/1Mアウトプットトークンとなる。 より良い価格設定により、コンテキストのウィンドウは128kトークンとなり、知識のカットオフは2023年10月となった。

GPT-4oはすべてのChatGPTユーザーが無料で利用できます（ChatGPT PlusユーザーはGPT-4oの上限が5倍になります）。 これと並行して、オープンAIはChatGPTデスクトップアプリも発表した。このアプリでは、ユーザーはGPT-4oの視覚機能を利用して、スクリーンに表示されるコンテンツを読み解くことができる。 ユーザーはデスクトップアプリを使ってChatGPTと話すこともできる。

GPT-4oデモ

OpenAIによると、GPT-4oへのアクセスは今後数週間かけて段階的に展開され、ChatGPT Plusのユーザーは優先的かつ早期にアクセスできるようになるという。 このモデルの真の可能性を理解するのは、今後数週間のうちにアクセスできるようになってからだ。 エキサイティングな時間が待っている！

数カ月前、「Groq」という名の新会社が突如として現れ、AI業界で画期的な進歩を遂げた。 LPUは、LLM、特にLlama、Mixtral、GemmaのようなオープンソースのLLMの推論エンジンとして、開発者がLPUにアクセスするためのプラットフォームを提供しました。 このブログでは、Groqの特徴を探り、LPUの背後にある驚異を掘り下げてみよう。

Groqとは？

“GroqはGenAIの推論速度の標準を設定する使命を担っており、リアルタイムのAIアプリケーションの実現を今日から支援しています。”- Groqウェブサイト

GroqはGPTやGeminiのようにLLMを開発する会社ではない。 その代わりにGroqは、これらの大規模な言語モデルの基盤、つまりそれらが動作するハードウェアを強化することに重点を置いている。 推論エンジン」の役割を果たす。 現在、市場にあるほとんどのLLMは、プライベートサーバーやクラウド上に配置された従来のGPUを利用している。 これらのGPUは、Nvidiaのような会社から供給される高価で強力なものですが、依然として伝統的なGPUアーキテクチャに依存しており、LLM推論には最適ではないかもしれません（しかし、強力であることに変わりはなく、モデルのトレーニングには適しています）。

Groqが提供する推論エンジンは、LPU（言語処理ユニット）上で動作する。

LPUとは何ですか？

言語処理ユニットはLLMのために特別に設計されたチップで、CPUとGPUを組み合わせた独自のアーキテクチャで構築されており、LLM向けのAIソリューションのペース、予測可能性、パフォーマンス、精度を一変させる。

LPUシステムの主な特徴。 クレジットGroq

LPUシステムは、グラフィックプロセッサ（GPU）と同等かそれ以上の計算能力を持ち、1単語あたりの計算時間を短縮することで、より高速なテキストシーケンスの生成を可能にします。

Groqのウェブサイトに掲載されているLPU推論エンジンの特徴：

• 卓越したシーケンシャル性能
• シングル・コア・アーキテクチャ
• 大規模展開でも維持される同期ネットワーキング
• >50B LLMの自動コンパイル機能
• インスタント・メモリー・アクセス
• 低い精度レベルでも維持される高い精度

Groqが提供するサービス

1. GroqCloudクラウド上のLPU
2. GroqRack：最大64個のチップを相互接続できる42Uラック
3. GroqNode：8台のGroqCard™アクセラレータを相互接続した4Uラック対応スケーラブル・コンピューティング・システム
4. GroqCard：標準PCIe Gen 4×16フォームファクタのシングルチップで、手間のかからないサーバー統合を実現

「AIとは全く異なる種類のタスクを行うために設計されたCPUや、偶然AIのようなことを行うためにCPUをベースに設計されたGPUや、AIに適したものにするためにGPUを改良したTPUとは異なり、Groqは一から、第一原理から、AIのためのコンピューターシステムなのです」ダニエル・ウォーフィールド（データサイエンスに向けて

LPUがGPU、TPU、CPUとどのように異なるかについては、ダニエル・ウォーフィールド（Daniel Warfield）氏がTowards Data Scienceに寄稿した包括的な記事を読むことをお勧めします。

Groqは何のためにあるのか？

LLMは非常に強力で、非構造化データの解析から猫のかわいさに関する質問への回答まで、幅広いタスクをこなすことができる。 しかし、現在のところ、その主な欠点は応答時間にある。 応答時間の遅さは、バックエンドプロセスでLLMを使用する際に大きなレイテンシーにつながる。 例えば、データベースからデータをフェッチし、JSONフォーマットで表示するのは、データを変換するためにLLMを通すよりも、従来のロジックを使った方がはるかに速い。 しかし、LLMの利点は、データの例外を理解し処理する能力にある。

Groqが提供する驚異的な推論速度により、LLMのこの欠点は大幅に軽減される。 LPUを使えば、オープンソースのモデルをより安価に導入でき、レスポンスも速くなる。

Groqのラマ3

数週間前、メタ社は、すでにパワフルで非常に高性能なオープンソースのLLM-Llama 3の最新版を発表した。 スピード、データ理解力、トークン生成における典型的な強化に加えて、2つの重要な改善が目立つ：

1. Llama 2の7倍のデータセットと4倍のコードで学習。
2. コンテキストの長さを2倍の8,000トークンに。

Llama 2はすでに手ごわいオープンソースLLMだったが、これら2つのアップデートにより、Llama 3の性能は大幅に上昇すると予想される。

ラマ3ベンチマーク

ラマ3をテストするには、Meta AIまたはGroqプレイグラウンドを利用するオプションがある。 Llama3でテストすることで、Groqのパフォーマンスを紹介しよう。

グロック・プレイグラウンド

現在、Groqプレーグラウンドでは、Gemma 7B、Llama 3 70Bと8B、Mixtral 8x7Bを無料で利用できる。 プレイグラウンドでは、温度、最大トークン、ストリーミング・トグルなどのパラメーターを調整できる。 さらに、JSON出力のみを生成する専用のJSONモードも備えている。

901トークン/秒の推論でわずか402ミリ秒

私が考える最もインパクトのある領域／アプリケーションは、データの抽出と変換である：

モデルに有用な情報の抽出を依頼し、JSONモードを使ってJSONを提供する。

抽出とJSONフォーマットへの変換は、0.5秒もかからずに完了した。

結論

実証されたように、Groqは革新的なLPU推論エンジンによって、LLMの状況を一変させる存在となった。 ここで示された急速な変革は、AIの応用を加速させる計り知れない可能性を示唆している。 今後、Groqがどのようなイノベーションを起こすかは、想像するしかない。 おそらく、画像処理ユニットが画像生成モデルに革命をもたらし、AI映像生成の進歩に貢献する可能性がある。 確かに、期待に胸を膨らませる未来だ。

今後、LLMトレーニングの効率化が進めば、自分のローカル・デバイスで、自分のデータをもとに微調整されたパーソナライズされたChatGPTを利用できる可能性が出てくる。 そのような機能を提供するプラットフォームのひとつが、ビジネスをさまざまな側面からサポートするために調整されたインテリジェントなAIアシスタント、Codyである。 ChatGPTのように、Codyはあなたのビジネスデータ、チーム、プロセス、顧客について、独自のナレッジベースを使ってトレーニングすることができます。

Codyを利用することで、企業はAIの力を活用し、ニーズに特化したパーソナライズされたインテリジェントなアシスタントを作成することができる。

LLMは今やどこにでもあり、紹介するまでもない。 技術職であろうとなかろうと、日常的に何らかの形でLLMに遭遇しているか、現在利用している可能性はある。 現在最も著名なLLMには、OpenAIのGPT、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなどがある。

しかし、これらの一般的なLLMは、抽象的あるいはブラックボックス的なシステムとして運用されることが多く、データのプライバシーや透明性に関する懸念が生じる。 このような問題に対処するため、オープンソースのLLMがいくつか提供されており、ユーザーは安心してプライベートマシンやサーバーにLLMを導入することができる。

オープンソースとは、ソースコードを自由に閲覧、変更、配布できる状態で配布されているソフトウェアや製品のことを指す。 このアクセシビリティによって、ユーザーはソフトウェアを理解し、向上させ、開発に貢献することができる。

現在利用可能なオープンソースのLLMの中で最も優れたものをいくつか紹介しよう：

ラマ2

Llama 2は、Meta社によって開発されたオープンソースのLLMで、商用および研究用に無料で提供されている。 ラマ2のモデルは2兆個のトークンで学習され、ラマ1の2倍のコンテキストの長さを誇る。

モデルのパラメータは、テキストを理解する能力に直接影響し、より大きなモデルは、サイズとリソース要件の増加の代償として、より良いパフォーマンスを提供する。

バリエーションあり：7B、13B、70Bパラメータ

コンテキストウィンドウ4096トークン

対応言語英語に最適

ミクストラル 8x7B

Mistral AIが開発したMixtral 8x7Bは、総パラメータ46.7Bを含むLLMである。 その大きさにもかかわらず、3分の1の大きさのモデルと同程度の推論スピードとコストを維持している。 このデコーダのみのTransformer Mixture of Experts(MoE)モデルは、特定のベンチマークにおいてLLama 2とGPT-3.5を大幅に上回る。

利用可能なバリエーション：小型、小型、中型、大型（コストパフォーマンスの高いものから高性能なものまでランク付けされている）

コンテクスト・ウィンドウ32000トークン（Mistral Largeの場合）

対応言語英語, フランス語, スペイン語, ドイツ語, イタリア語 (Mistral Largeの場合)

ファルコン

アブダビのテクノロジー・イノベーション・インスティテュート（TII）が開発したファルコンも、オープンソースの代表的なLLMである。 ファルコン40Bは、発売後2ヶ月間、Hugging Faceのオープンソース大規模言語モデル（LLM）のリーダーボードで1位を維持しました。 180B型では、TIIはモデルの知識とデータ理解能力をさらに強化した。 ファルコン180Bは、3.5兆個のトークンで訓練された超強力な言語モデルです。

利用可能なバリエーション：ファルコン40Bおよびファルコン180B

コンテキストウィンドウ4096トークン

対応言語英語、ドイツ語、スペイン語、フランス語、イタリア語、ポルトガル語、ポーランド語、オランダ語、ルーマニア語、チェコ語、スウェーデン語に限定対応。

ブルーム

BLOOMはビッグサイエンス社が開発した自己回帰型大規模言語モデル（LLM）である。 176Bのパラメータで訓練されたBLOOMは、膨大なテキストデータと産業規模の計算リソースを用いて、プロンプトからテキストの続きを生成することに優れている。

利用可能なバリエーション：ブルーム-560M、ブルーム-1B1、ブルーム-1B7、ブルーム-3B、ブルーム-7B1、ブルーム176B

コンテキストウィンドウ2048トークン

対応言語46の自然言語（データ量はさまざま、英語の30％からChi Tumbukaの0.00002％まで）

ジェマ

Gemmaは、Geminiの成功に続く、グーグルの最新鋭のオープンLLMである。 Gemmaは、Google DeepMindによるオープンウェイトの大規模言語モデル（LLM）ファミリーであり、Geminiの研究と技術に基づいて構築されている。 モデルの重みは自由にアクセスできるが、使用、再配布、変種の所有に関する特定の条件は異なる場合があり、オープンソースライセンスに基づいていない場合がある。

バリエーションあり：ジェンマ2B、ジェンマ7B

コンテキストウィンドウ8192トークン

対応言語英語

結論

私たちCodyは、LLMに関してモデルにとらわれないアプローチを優先し、独自のユースケースに合わせてパーソナライズされたボットを構築できるプラットフォームを提供しています。 多様なLLMオプションが用意されているため、単一のプロバイダーに制限されることなく、あなたの要件に最適なものを自由に選択することができます。

Codyを通じて、企業はAIを活用し、ニーズに合わせてカスタマイズされたインテリジェント・アシスタントを開発することができる。 この柔軟性により、CodyはAIを活用したビジネス・ソリューションの領域で有望な存在となっている。

グーグル対オープンAI：グーグルの勝利か？

AIハイプ・トレインのバルドで的外れな成功を収めたグーグルは、最近、最新のAI製品ジェミニを発表した。 この立ち上げの一環として、バードはジェミニに改名し、新たにジェミニ・プロLLMを組み込んだ。 この変化の程度を把握するために、さらに掘り下げてみよう。

ジェミニAIとは？

Geminiは、LaMDAとPaLMに続くGoogleの最新の大規模言語モデル（LLM）である。 ジェミニは前モデルとは異なり、テキスト、画像、音声、コードを理解できるマルチモーダル対応で、理解力と推論能力が強化されている。

ジェミニAIのバリエーション

ジェミニAIは、3つのラージ言語モデルで構成されている：

1. Gemini Nano：オンデバイスの効率性を高めるために最適化され、個人のデバイスに直接、迅速なAIソリューションを提供します。
2. ジェミニ・プロ多用途でスケーラブルなモデルで、堅牢なパフォーマンスで多様なタスクに取り組むことができる。 Geminiチャットインターフェイスの無料版でご利用いただけます。
3. ジェミニ・ウルトラ：ジェミニ・シリーズの最高峰で、複雑な問題解決を支援し、AI能力の最前線を進化させる。 Google One AI プレミアムプラン加入者限定。

Geminiモデルは、そのサイズと構成に応じて、TPUv5eとTPUv4を使ってトレーニングされた。 トレーニング・ジェミニ・ウルトラは、グーグルが複数のデータセンターに所有する大規模なTPUv4アクセラレータ群を使用した。 これは、インフラストラクチャーに新たな課題を突きつけていた以前のフラッグシップモデルPaLM-2よりも規模が大幅に拡大したことを意味する。

ジェミニと他のLLMとの比較

テキストの理解

ソースグーグル・ディープマインド

イメージ理解

ソースグーグル・ディープマインド

詳しくはこちら

双子座のメリット

1.すべてのGoogle Appsとのシームレスな統合

Geminiは現在、マップ、YouTube、Gmailなどを含むすべてのGoogle Appsとシームレスに統合されています。 特定のアプリに問い合わせるには、アプリ名の前に’@’を付け、その後に問い合わせを続けるだけです。 ChatGPTでもGPTやプラグインを使って同様の統合が可能ですが、Geminiのネイティブ統合と同じレベルのシームレスさは提供できないかもしれません。

検索エンジン技術におけるグーグルの有名な専門知識は、間違いなくジェミニのウェブブラウジング能力を向上させる。 検索アルゴリズムとインデックス作成における基礎的な強みを活用し、Geminiはユーザーにシームレスで効率的なブラウジング体験を提供する。

2.マルチモーダル機能

Geminiは現在、画像理解を含むマルチモーダル機能をGeminiチャットインターフェースに追加料金なしで提供しています。 テスト時の性能はまずまずだったが、GPT-4Vの精度には及ばないかもしれない。 とはいえ、無料なのだから文句は言えないだろう。 ;)ジェミニ・ウルトラがGPT-4Vを上回る可能性がある。

3.趣味と学生への無料アクセス

この分野に飛び込もうとしているが、コスト面でGPT APIへのアクセスに制約があるLLM開発者のために、GoogleはGemini Pro 1.0 APIへの無料アクセスを提供している。 これを使えば、無料のウェブベースの開発者ツールであるGoogle AI Studioで、1分間に最大60回のクエリーを行うことができる。 Google AI Studioでは、プロンプトを素早く開発し、アプリ開発のためのAPIキーを取得することができる。 GoogleアカウントでGoogle AI Studioにサインインすることで、この無料枠を利用することができます。 LLMの旅をスタートさせ、エンベッディング、ベクターデータベース、セマンティック検索などを探求する絶好の機会だ。

4.バリュー・フォー・マネー

月額20ドルで、ChatGPT Plus経由でGPT-4にアクセスできます。 また、同じ料金で、2TBのクラウドストレージやGmailやDocsなどのGoogle Appsとの統合などの追加特典が含まれるGemini Ultra 1.0を使ってGemini Advancedにアクセスすることもできる。 ただし、Gemini Advancedにアクセスするには、Google One AIプレミアムプランに加入する必要がある。 この条件にもかかわらず、より大きな価値を提供する。

スタンダードプランとプレミアムプランの間に、500GBのストレージとGemini Advancedへのアクセスを持つミッドティアプランを導入することで、特に学生や中程度のストレージを必要とするユーザーにとって、Geminiのアクセシビリティが大幅に向上するでしょう。 グーグル、もし聞いているなら、この提案を検討してほしい。

双子座の次なる目標は？

グーグルのディープマインドはジェミニ・モデルを継続的に進化させており、つい1週間前にはジェミニ・プロ1.5を発表したばかりだ。 この改訂版では、コンテキスト・ウィンドウが128,000トークンに拡張された。 さらに、一部の開発者と企業顧客は、AI StudioとVertex AIのプライベート・プレビューを通じて、最大100万トークンというさらに大きなコンテキスト・ウィンドウで実験できるようになった。 これを踏まえて考えると、一般的なノンフィクション本には約30万トークンが含まれている。 Gemini Pro 1.5の100万トークンコンテキストウィンドウにより、ユーザーはクエリーリクエストでブック全体をアップロードできるようになりました。

AI業界においてLLMが飽和状態にあるなか、グーグルは今回、その強化されたアーキテクチャ、迅速な対応、そしてグーグルのエコシステム内でのシームレスな統合によって、金字塔を打ち立てたようだ。 OpenAIや他の競合他社を油断させない、正しい方向への一歩となるかもしれない。

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トレーニング静的トレーニングから動的トレーニングへ

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検索：知識を利用しやすくする

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未来は今、そしてそれはコーディだ

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