2024年の商業用途トップ10の大型言語モデル LLM

ゆうこ

2024-10-03 21:01:16

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大規模言語モデル（LLM）の発展進歩は、人工知能の革新をリードしています。先進的なニューラルネットワークアーキテクチャと膨大なトレーニングデータに基づいて、企業が革新を推進し、人工知能の潜在能力を最大化するのを助けています。そのため、現在では数十種類のLLMが商業利用されています。実際、2025年までに約7.5億のアプリケーションがLLMを使用して、50%のデジタル作業を自動化する予定です。

競争力を維持し、人工知能の使用を最大化するためには、LLMを利用することが企業にとって必須です。したがって、本ガイドでは2024年の理想的なLLMトップ10をリストアップし、組織のAI戦略を推進するための手助けをします。最後に、本ガイドは組織に合わせてLLMをカスタマイズする方法も説明します。

LLMとは？

大規模言語モデル（LLM）は、トランスフォーマーアーキテクチャに基づいて、大量のトレーニングデータを通じて人間の言語テキストを理解し生成することができる人工知能プログラムです。そのため、このように大規模なデータを扱うことから「大規模」と名付けられています。

簡単に言うと、大規模言語モデル（LLM）は大量の例を使って訓練されたプログラムであり、人間の言語や複雑なデータタイプを識別し理解することができます。通常、インターネットや他のソースから収集された数千ギガバイトのデータを使って訓練されます。ここでの代表的な例として、LLM ChatGPTがあります。これは、ユーザーの入力を解釈し、必要なコンテンツを生成することができます。

大規模言語モデルは深層学習技術に基づいた機械学習で構築されています。深層学習は非構造化データを確率的に分析し、人間の関与なしに異なるコンテンツタイプの特性を識別できる技術です。さらに、大規模言語モデルは特定のタスクでのパフォーマンスを最適化するために微調整されます。例えば、コードの作成、テキストの翻訳、タンパク質構造の理解などのタスクです。

大規模言語モデルはどのように動作するのか？

大規模言語モデルの典型的なワークフローは以下の通りです：

事前訓練(Pre-training)：大量のテキストデータセットを用いて訓練します。
トランスフォーマーアーキテクチャ(Transformer-architecture)：入力データを処理するためにトランスフォーマーアーキテクチャを使用します。
トークン化(Tokenization)：テキストをトークンに分割し、高次元空間のベクトルにマッピングします。
レイヤースタッキング(Layer-stacking)：複数のトランスフォーマーブロック層を組み立て、テキストの位置情報と文脈の微妙なニュアンスを捉えます。
微調整(Fine-tuning)：特定のタスクを処理するためにさらに微調整します。
実行(Execution)：モデルは入力テキストを理解し、応答を生成するように設定されます。

以上で完了です。このようにして典型的な大規模言語モデルは、事前訓練から必要な応答を提供するまでのワークフローを経ます。

大規模言語モデルの応用範囲

現在、LLM 大規模言語モデルは広範な分野で応用されています。以下の分野が含まれます：

チャットボット
プログラミング
カスタマーサービス
オンライン検索
AIバーチャルアシスタント
感情分析
その他多数...

総じて、LLM はテキストデータを理解し、事前に学習した知識を活用してニーズに応じた新しいテキストを生成することができます。

十大 LLM 大規模言語モデル推薦

LLM の革新的な潜在能力を考慮すると、現在、企業が AI ソリューションを開発するために利用できる数十種類の LLM 大規模言語モデルがあります。以下は、その卓越した能力で市場をリードしている十大 LLM 大規模言語モデルです：

1. Llama 3.1 405B

Llama 3.1 405B は Meta が 2024年7月23日に発表したこれまでで最大のオープンソース AI モデルです。 4050億のパラメータを持ち、Nvidia の16,000以上の高価な H100 GPU を使用してトレーニングされています。多くのベンチマークテストで、GPT-4o、Anthropic の Claude 3.5 Sonnet などのモデルを上回る性能を発揮しています。合成データ生成、研究、実験などに使用できます。また、テキストと画像を処理して包括的な応答と予測を生成するマルチモーダル能力を備えています。

MetaのCEOであるマーク・ザッカーバーグ氏は、オープンソースのLlama 3.1 405Bの導入により、2024年末までにMeta AIが最も広く利用されるAIアシスタントになると予測しています。そのため、Llama 3.1は2024年に展開される最良のLLM大規模言語モデルの一つです。アメリカでは、この大規模言語モデルをmeta.aiやWhatsAppを通じて試すことができます。

2. GPT

GPT（生成的事前学習トランスフォーマー）はOpenAIのLLMモデルです。GPTには多くのバリエーションがあり、GPT-3.5 Turbo、GPT-4、GPT-4o、GPT-4o miniなどがあります。これらのすべてのLLM大規模言語モデルは、ほぼあらゆるテーマの人間のような対話を処理することができます。 APIを通じてアクセスでき、Microsoft、Dropbox、Stripe、Zapierなどの無数の企業に使用されています。公開されているChatGPTツールを通じてGPTを簡単に使用することができます。

3. Gemini

GPTと同様に、Gemini はGoogleの大型言語モデルファミリーです。これらのモデルには、Gemini 1.5 Flash、Gemini 1.5 Pro、Gemini 1.0 Pro、Gemini 1.0 Ultraなどがあります。これらのAIモデルは高度な能力を持ち、様々なタスクを処理できます。例えば、Gemini Ultraは5400億個のパラメータを持ち、複雑なタスク、例えばコーディング、数学的推論、多モーダル理解に優れています。一方で、Gemini 1.5 Proは200万文字のコンテキストウィンドウを提供し、大量の文書やデータを処理できます。これらのモデルはGoogle AI StudioとVertex AIを通じて利用できます。

4. Claude 3.5 Sonnet

Claude 3.5 Sonnet はAnthropicの最新の大型言語モデルで、コーディング、推論、安全性の面でより強力な性能を提供します。多くのベンチマークテストで、Gemini Pro 1.5やGPT-4oを超えています。200Kトークンのコンテキストウィンドウがあります。コーディング能力、大学院相当の推論力、学士相当の知識を求めるなら、非常に優れた選択です。Claude.aiとClaude iOSアプリで無料でアクセスできます。また、Google CloudのVertex AI、Amazon Bedrock、Anthropic APIを通じて利用可能です。

5. BLOOM

BLOOM は、1760億のパラメータを持つ強力なオープンソースのLLM大規模言語モデルです。これは自己回帰の多言語モデルで、与えられた入力プロンプトに基づいてテキストを生成するように訓練されています。多様なトピックをカバーしています。46の言語と13のプログラミング言語でテキストを出力することができます。また、特定のタスクを実行するためにデータ上で微調整することができます。Hugging Faceのエコシステムを通じてこのモデルをデプロイすることができます。

6. Cohere

Cohere は、開発者がLLM駆動のアプリケーションを構築するのを助けるNLPツールです。事前訓練されたモデルを提供し、開発者が先進的な言語モデルを簡単に採用できるようにします。そのAPIは設定が簡単で、使用も容易です。コンテンツの作成、要約、翻訳、チャットボットなどを作成することができます。また、このLLM大規模言語モデルをカスタマイズして、その性能と拡張性を向上させることもできます。

7. Falcon

Falcon はオープンソースの大規模言語モデル（LLM）でもあります。約1800億のパラメータを持ち、多くのタスクにおいてGPT-3.5を凌駕する性能を示します。テキスト生成、翻訳、要約など、多くのNLPタスクを支援することができます。開発者はGitHubというプラットフォームからこのモデルをデプロイできます。

8. Ernie

Ernie は百度が開発した一連の大規模言語モデルで、ユーザーからの質問に対する流暢で正確かつ論理的な応答を提供します。文学創作、数学計算、中国語理解、ビジネスライティング、多モーダル生成において卓越した能力を発揮します。中国語に最適です。APIを通じて簡単にアクセスできます。

9. Mistral 7B

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Mistral 7B は70億のパラメータを持つプレトレーニング済みの大規模言語モデルです。 70億のパラメータしか持たないにもかかわらず、ほとんどのベンチマークテストでLlama 2 13Bを上回る性能を示しています。簡単にデプロイでき、ビジネスニーズに応じてカスタマイズが可能です。そのアーキテクチャにおけるスライディングウィンドウアテンション（SWA）とグループ化クエリアテンション（GQA）により、効率と高性能の理想的な組み合わせを提供します。ローカルでの使用、クラウドでのデプロイ、またはHuggingFaceでの利用が可能です。

10. MPT-30B

MPT (Mosaic Pretrained Transformer) 30B はデコーダースタイルのトランスフォーマーです。英語のコードとテキストトークン1兆個を用いてゼロからプレトレーニングされています。他の大型言語モデルとは異なり、8kトークンのコンテキストウィンドウを持っています。 FlashAttentionを通じて効率的な推論と学習を実現し、ALiBiを通じてコンテキスト長の外挿をサポートします。さらに、優れたプログラミングコード能力を示しています。

LLM 大型言語モデルをあなた/あなたの企業のために活用する方法

パーソナライズとカスタマイズはビジネス界の流行語です。このトレンドに合わせて、今では高度にカスタマイズ可能な機能を通じてLLMの性能を向上させることができます。ここでGPTBotsが活躍します。

GPTBots はノーコードのAIロボットプラットフォームで、大規模言語モデル（LLM）を利用して高度にカスタマイズされたAIビジネスアプリケーションを作成できます。強力なインターフェースを備えており、必要なLLMを選択してビジネスプロセスに合わせてカスタマイズできます。これにより、LLMの機能を拡張し、貴社により良いサービスを提供します。

LLMモデルのカスタマイズの利点

GPTBotsは包括的なカスタマイズ機能を通じて、AIモデルの応答を制御し、その機能性と性能を向上させることを目的としています。 GPTBotsでカスタマイズされたLLMモデルを通じて、以下の利点を実現できます：

AIロボットに特定の役割と職務を割り当てる。
文脈理解を強化し、会話の誤りを防ぐ。
敏感な言葉をカスタマイズし、応答のリスクを回避する。
地域制限なしで複数のLLMを使用してビジネスニーズを満たす。

追加機能：

会社のデータをロードしてAI/LLMを自動訓練する。
既存のシステムと簡単にLLMを統合する。
AI/LLMを使用して会社の既存システムを強化する。
LLM大規模言語モデルをあなたの変化するビジネスニーズに適応させる。

要するに、GPTBotsを用いてカスタマイズされたLLMモデルは、ビジネスフレームワーク内でAIモデルを効率的に運用することを可能にします。

ビジネス向けLLMカスタマイズの手順

既にLLM大規模言語モデルをカスタマイズする利点を理解したので、ビジネスに合わせた LLMのカスタマイズ手順について説明しましょう：

ステップ1. GPTBotsでアカウントを登録し、新しいボットを作成する
GPTBotsのウェブサイトにアクセスし、アカウントを作成します。メイン画面で「新規作成」をクリックし、ボット名を設定します。

ステップ2. 適切なモデルを選択する
ボット設定ウィンドウで、ビジネスと地域の規制に従って、OpenAI、 Azure、Anthropic、Mistral、Ali、Zhipu、百度などのオプションから適切なLLMを選択します。

ステップ 3. カスタムプロンプトの設定
プロンプト設定セクションで、タスクの説明、目標、フォーマットの要件、コンテキスト情報などの指示を提供します。これにより、LLMモデルがユーザーのニーズをよりよく理解するのに役立ちます。

ステップ 4. モデルパラメータの設定
今、モデルパラメータを設定します。これらのパラメータは、LLMが生成するコンテンツのフォーマット、多様性、ランダム性、品質に影響を与えることができます。設定可能なパラメータには以下があります：

温度値(Temperature)：低い値はLLMの応答をより安定かつ正確にし、高い値はランダム性と創造性を高めます。
最大応答長(Maximum Response Length)：LLMの応答における最大トークン数を制御します（1トークン ≈ 1英単語）。
コンテキストの割合調整(Context Allocation)：LLMに送信する異なるデータタイプの割合を調整して、最適な応答を確保します。

したがって、LLM大型言語モデルのカスタマイズのニーズに基づいてモデルパラメータを設定してください。

ステップ 5. ツールの統合
GPTBotsは、APIを通じてLLMを企業データやサービス機能に接続することを可能にしますが、内部業務データをアップロードする必要はありません。このようにして、サービスやデータをツールとしてパッケージ化し、 Open Toolsマーケットに公開することができます。これにより、他のユーザーにサービスを提供し、利益を生み出すことができます。

さらに、公式GPTBotsツールマーケットで増え続けるOpen Toolsの数と質を活用して、ロボットの機能を強化することができます。これらのツールにアクセスするには、Toolsセクションの「ツールを追加」ボタンをクリックし、適切なツールを選択してください。

ステップ 6. 内部知識の入力
GPTBotsは、内部知識ベースを使用してロボットをトレーニングすることも可能です。たとえば、カスタマーサービスロボットを作成する場合、ウェブサイトのURL、ユーザーマニュアル、FAQなどの形式で会社のデータを提供することができます。

ステップ 7. ボットの統合と起動
カスタマイズした LLM とビジネスに適した AI ボットを作成したら、GPTBots の幅広い統合サポートを活用して、WhatsApp、Discord、Zapier などのプラットフォームにボットを統合できます。また、API を通じて使用することも可能です。

結論

LLM は自然言語処理（NLP）の分野に新たな扉を開きました。これにより、LLM 市場は著しく成長し、一連の LLM 大規模言語モデルが登場しました。上記では、ビジネスに利用できるトップ 10 の LLM 大規模言語モデルについて議論しました。したがって、ビジネスのニーズに合った大規模言語モデルを選択してください。

推奨される方法は、選択した人工知能言語モデルを使用してカスタムの LLM 大規模言語モデルを作成することです。これは GPTBots を通じて実現できる目標です。そのコード不要のクリックベースのインターフェースと広範なカスタマイズ機能により、特定のビジネスプロセスに合わせた LLM を作成するための最適な選択肢となります。今こそ、革新と効率を推進するために、GPTBots を活用してカスタム LLM 大規模言語モデルを作成する絶好の機会です。

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