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ファルコン180Bと40B：使用例、性能、違い

Posted on November 17, 2023 by - AIツール, アーティフィシャル・インテリジェンス

capabilities and applications of Falcon 180B and Falcon 40B

ファルコンLLMは、その技術力の高さだけでなく、オープンソースであることで、高度なAI機能をより多くの人々が利用できるようにしていることでも、その存在を際立たせている。 ファルコン180B、40B、7.5B、1.3Bを含む一連のモデルを提供している。 それぞれのモデルは、異なる計算能力とユースケースに合わせて調整されている。

例えば、180Bは最も大型でパワフルなモデルで、複雑な作業に適している。

ファルコンLLMのオープンソースの性質、特に7Bと40Bのモデルは、AI技術へのアクセスに対する障壁を取り除く。 このアプローチは、個人や組織がそれぞれの環境でこれらのモデルを展開できる、より包括的なAIエコシステムを育成し、AIアプリケーションの革新と多様性を促進する。

ファルコン40Bとは？

ファルコン40Bはファルコン・ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）スイートの一部であり、高い計算効率と高度なAI能力のギャップを埋めるために特別に設計されている。 これは400億のパラメーターを持つ生成AIモデルで、パフォーマンスと必要リソースのバランスを提供する。

ファルコンLLM 40Bは何ができるのか？

ファルコン40Bは、クリエイティブなコンテンツ生成、複雑な問題解決、カスタマーサービス業務、バーチャルアシスタンス、言語翻訳、感情分析など、幅広いタスクに対応できる。

このモデルは、反復的な作業を自動化し、様々な産業における効率を向上させる能力において、特に注目に値する。ファルコン40Bはオープンソースであるため、アクセシビリティとイノベーションの面で大きな利点があり、商業目的で自由に使用したり変更したりすることができます。

ファルコン40Bはどのように開発され、訓練されたのか？

Falcon 40 Bの開発には、GPUと高度なデータ処理が広範囲に使用されました。 Falcon 40Bは、AWS SageMaker上で、384個のA100 40GB GPUを使い、ZeROと並行して、テンソル並列（TP=8）、パイプライン並列（PP=4）、データ並列（DP=12）を組み合わせた3D並列アプローチを採用し、トレーニング処理を行った。 このトレーニング段階は2022年12月に開始され、2カ月かけて終了した。

この訓練により、言語と文脈に対する卓越した理解がモデルに備わり、自然言語処理の分野で新たな基準を打ち立てた。

ファルコン40BのアーキテクチャーデザインはGPT-3のフレームワークをベースにしているが、パフォーマンスを向上させるために大幅な変更が加えられている。 このモデルは、回転位置埋め込みを利用して、シーケンスコンテキストの把握を向上させる。

そのアテンションメカニズムは、マルチクエリーアテンションとフラッシュアテンションによって強化され、より豊かな処理を可能にしている。 デコーダーブロックでは、ファルコン40Bは並列注意と多層パーセプトロン（MLP）構成を統合し、計算効率と有効性のバランスを保つために2層正規化アプローチを採用している。

ファルコン180Bとは？

ファルコン180Bは、ファルコンLLMスイートの最高峰であり、1,800億ものパラメータを誇ります。 この因果デコーダのみのモデルは、RefinedWebの膨大な3.5兆トークンに対して学習されており、オープンソースのLLMとしては最も先進的なものの一つとなっている。 によって建設された。
TII
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推論、コーディング、熟練度、知識テストにおいて比類のない能力を提供し、幅広い自然言語処理タスクに優れている。

研究論文、法律文書、ニュース、文献、ソーシャルメディア上の会話など、多様なデータソースを含む広範なRefinedWebデータセットでのトレーニングにより、様々なアプリケーションに対応できるようになりました。

ファルコン180 Bのリリースは、AI開発における重要なマイルストーンであり、マルチタスク言語理解やベンチマークテストにおいて、他の主要な独自モデルに匹敵し、さらにそれを上回る驚くべきパフォーマンスを示している。

ファルコン180Bの仕組み

TIIのファルコン40Bモデルの進化版として、ファルコン180Bモデルは最適化されたトランスフォーマーアーキテクチャを持つ自動回帰型言語モデルとして機能します。

このモデルは、RefinedWebとAmazon SageMakerから入手したウェブデータを含む、3.5兆もの膨大なデータトークンで訓練されている。

ファルコン180Bは、Gigatronと呼ばれるカスタム分散トレーニングフレームワークを統合しており、ZeRO最適化とカスタムTrionカーネルによる3次元並列性を採用している。 この技術の開発はリソース集約的で、最大4096GPU、合計700万GPU時間を費やした。 この大規模な訓練により、ファルコン180Bはラマ2などの同型機よりも約2.5倍大きくなっている。

ファルコン180Bには、スタンダードモデル180Bと180B-Chatの2つのバージョンがあります。 前者は事前に訓練されたモデルで、企業が特定の用途に合わせて微調整できる柔軟性がある。 後者の180B-Chatは、一般的な指示用に最適化されており、指示データと会話データセットで微調整されているため、アシスタント・スタイルのタスクに適している。

ファルコン180Bの性能は？

性能面では、ファルコン180Bは一流の結果を出し、多くの既存のソリューションを凌駕することで、AI業界におけるUAEの地位を確固たるものにしている。

ハギング・フェイスのリーダーボードでは高得点を獲得しており、グーグルのPaLM-2のような独自のモデルと拮抗している。 GPT-4にはわずかに及ばないものの、ファルコン180 Bの膨大なテキストコーパスでの訓練は、様々な言語タスクにおける卓越した言語理解と熟練を可能にし、Gen-AIボットの訓練に革命をもたらす可能性がある。
ファルコン180Bを際立たせているのは、そのオープン・アーキテクチャであり、膨大なパラメータ・セットを持つモデルへのアクセスを提供することで、言語処理における研究と探求に力を与えている。 この能力は、医療、金融、教育などの分野に多くの機会をもたらす。

ファルコン180Bへのアクセス方法

ファルコン180BへのアクセスはHuggingFaceとTIIのウェブサイトから可能で、チャット版の実験的プレビューも含まれる。 AWSはまた、Amazon SageMaker JumpStartサービスによるアクセスも提供し、ビジネスユーザーのモデル導入を簡素化する。

ファルコン40Bと180Bの違いは？

Falcon-40BはApache 2.0ソフトウェアライセンスで、Falcon-180BはTIIライセンスで利用可能です。 ファルコン40Bと180Bのその他の主な違いを4つ挙げよう：

1.モデルのサイズと複雑さ

ファルコン40Bは400億のパラメーターを持ち、パワフルでありながら、計算資源の点でより扱いやすいモデルとなっている。 一方、ファルコン180Bは、1800億のパラメータを持つはるかに大きなモデルであり、強化された能力と複雑さを提供する。

2.トレーニングとデータ活用

ファルコン40Bは1兆個のトークンで訓練され、言語と文脈を幅広く理解する。 ファルコン180Bは、3兆5千億のトークンに対するトレーニングでこれを上回り、よりニュアンスのある洗練された言語モデルを実現した。

3.アプリケーションとユースケース

ファルコン40Bは、コンテンツ生成、カスタマーサービス、言語翻訳を含む幅広い汎用アプリケーションに適しています。 ファルコン180Bは、より深い推論と理解を必要とする複雑なタスクの処理に長けており、高度な研究開発プロジェクトに理想的です。

4.リソース要件

ファルコン40Bは、より少ない計算能力で動作するため、より幅広いユーザーやシステムに利用可能です。 ファルコン180Bは、その大きさと複雑さから、ハイエンドのアプリケーションや研究環境をターゲットに、かなり多くの計算資源を要求する。

続きを読むファルコンLLMの商業的有用性、オープンソース技術、そして未来

F-FAQ（ファルコンのよくある質問）

1.ファルコンLLMと他の大規模言語モデルとの違いは？

ファルコンLLM、特にファルコン180Bと40Bのモデルは、そのオープンソースの性質と印象的なスケールによって際立っている。 1,800億のパラメータを持つファルコン180Bは、3兆5,000億トークンという驚異的なトークンで訓練された、オープンソースで利用可能な最大級のモデルである。 この広範なトレーニングにより、卓越した言語理解力と多用途な応用が可能になる。 さらに、ファルコンLLMは、マルチクエリーアテンションやカスタムTrionカーネルといった革新的なテクノロジーをアーキテクチャに採用することで、その効率性と有効性を高めています。

2.ファルコン40Bのマルチクエリーアテンションメカニズムはどのように機能するのか？

ファルコン40Bは独自のマルチクエリーアテンションメカニズムを採用しており、従来のマルチヘッドアテンションスキームとは異なり、単一のキーと値のペアがすべてのアテンションヘッドで使用される。 このアプローチは、事前学習プロセスに大きな影響を与えることなく、推論中のモデルのスケーラビリティを改善し、モデルの全体的なパフォーマンスと効率を向上させる。

3.ファルコン40Bと180Bの主な用途は？

ファルコン40Bは汎用性が高く、コンテンツ生成、カスタマーサービス、言語翻訳を含む様々なタスクに適しています。 より高度なファルコン180Bは、高度なリサーチ、コーディング、熟練度評価、知識テストなど、深い推論を必要とする複雑なタスクを得意とする。 また、多様なデータセットに対する豊富なトレーニングにより、Gen-AIボットのトレーニングにも威力を発揮する。

4.Falcon LLMは特定のユースケースのためにカスタマイズできますか？

ファルコンLLMの主な利点の1つは、オープンソースであることで、ユーザーは特定のアプリケーションのためにモデルをカスタマイズし、微調整することができます。 例えば、ファルコン180Bモデルには、標準的な事前学習済みモデルとチャット最適化バージョンの2種類があり、それぞれ異なる要件に対応している。 この柔軟性により、各組織は独自のニーズにこのモデルを適応させることができる。

5.ファルコンLLMモデルを実行するために必要な計算量は？

ファルコンLLMモデル、特にファルコン180Bのような大型モデルの実行には、かなりの計算リソースが必要です。 例えば、ファルコン180Bは推論に約640GBのメモリを必要とし、そのサイズの大きさから標準的な計算機システムで実行するのは困難である。 このようなリソースの需要の高さは、特に継続的なオペレーションを行う場合など、モデルの使用を計画する際に考慮する必要がある。

6.ファルコンLLMはAIの研究開発にどのように貢献するか？

ファルコンLLMのオープンソースフレームワークは、グローバルなコラボレーションとイノベーションのプラットフォームを提供することで、AIの研究開発に大きく貢献します。 研究者や開発者はこのモデルに貢献し、改良を加えることができ、AIの急速な進歩につながる。 この協力的なアプローチにより、ファルコンLLMはAI技術の最前線に立ち続け、進化するニーズや課題に適応していくことができるのです。

7.ファルコンLLMとLLaMAではどちらが勝つか？

この比較では、ファルコンがより有利なモデルとして浮上した。 ファルコンはサイズが小さいため、訓練や活用にかかる計算量が少なく、効率的なAIソリューションを求める人々にとって重要な考慮事項となっている。 テキスト生成、言語翻訳、幅広いクリエイティブなコンテンツ作成などのタスクに秀でており、高い汎用性と熟練度を示している。 さらに、ファルコンのコーディング作業を支援する能力は、さまざまな技術的応用における有用性をさらに拡大する。


一方、LLaMAは、それ自体手ごわいモデルではあるが、この比較ではある種の限界に直面している。 サイズが大きいということは、トレーニングにも使用にも計算コストがかかるということであり、リソースが限られているユーザーにとっては大きな要因となりうる。 パフォーマンスという点では、LLaMAはテキストの生成、言語の翻訳、多様なタイプのクリエイティブなコンテンツの作成において、ファルコンの効率性には到底及ばない。 さらに、その能力はコーディング作業には及ばないため、プログラミング関連の支援が必要なシナリオでは適用が制限される。

ファルコンとLLaMAはそれぞれの領域で印象的だが、ファルコンの方がより小型で効率的な設計であり、コーディングを含む幅広い機能と相まって、この比較ではファルコンに優位性がある。