Facebook の AI 研究チームが最近発表した「LLaMA」言語モデルは、効率性と有効性の点で他のモデルと比較して有望な結果を示しています。「軽量で言語モデルに依存しない」という意味のこのモデルは、大規模な言語モデルのトレーニングにかかる計算コストを削減しながらも、競争力のある結果を得ることを目指しています。
2022年後半、マイクロソフトの資金提供を受けたOpenAIのChatGPTがリリースされ、AI技術分野での主導権を握ろうとする動きが始まった。このデビューにより、中国の百度（9888.HK）やアルファベット（GOOGL.O）などのデジタル大手は、独自のAI言語モデルを導入するようになった。
LLaMA が多くの言語で動作し、さまざまな状況や環境への適応性が大幅に向上するという事実は、その重要な強みの 1 つです。さらに、LLaMA には、大量のデータを効率的に処理できる最先端のトレーニング アルゴリズムがあります。この方法の助けを借りて、言語モデルをより迅速かつ効果的にトレーニングし、さまざまな自然言語処理タスクに使用することができます。
研究者らは、よく知られている GLUE および SuperGLUE ベンチマークを含むさまざまなベンチマーク データセットを使用して、LLaMA モデルを利用した試験を実施し、いくつかのタスクで最先端の結果を達成しました。その結果、比較的小規模なモデル サイズと迅速な推論時間を維持しながら、LLaMA は複雑な言語タスクの処理に非常に効率的であることが実証されました。
LLaMA は、Microsoft が支援する OpenAI の ChatGPT など、より多くのパラメータを評価する競合製品を上回ることができます。130 億パラメータのバージョンは、ChatGPT が構築されているモデルの最近の前身である GPT-3 を上回ると報告されています。
この新たな躍進は、アルファベット社や中国の百度社などの企業の間で続いている AI 技術分野での覇権争いにおける新たな一歩です。LLaMA は、その優れたパフォーマンスと膨大なパラメータ数により、この争いで Meta に優位性を与える可能性があります。他の企業がこの最新の展開にどう反応するかを見るのは興味深いでしょう。