2022年11月、OpenAIはAIチャットボットをリリースし、目覚ましい成功を収めました。OpenAIの人気AIチャットボット「ChatGPT」の成功を受けて、多くのテクノロジー企業が大規模言語モデル（LLM）の開発競争に参入しています。
これらの企業の主な動機は明らかです。彼らは、OpenAI の支配的な LLM の優位性を覆したいのです。
Metaは競合他社に遅れをとっていました。2023年2月、MicrosoftやGoogleといった競合他社がAIチャットボットをリリースしたのを機に、Metaは初のチャットボットをリリースしました。
Metaは当初、LLaMA（大規模言語モデルMeta AI）をリリースしましたが、研究者のみを対象としていました。約5か月後の2023年7月、MetaはLLaMAの次世代版であるLLaMA 2をリリースしました。これは、研究と商用利用の両方において大きな可能性を秘めています。
要約
- LLaMA 2 は、AI の世界に革命を起こすことを目指す Meta の新しいオープンソース言語モデルです。
- 個人とプロフェッショナルの両方に役立ちます。
- LLaMA 2 は、安全性と有用性に基づいて応答にスコアを付ける 2 つの報酬モデルを使用します。
- このモデルは、ユーザーにとって有害と思われるものをすべて排除しながら、安全で役立つコンテンツを作成します。
- 誰でも無料で使用し、カスタム チャットボットを構築できます。
- LLaMA 2 は、多言語翻訳と顧客サポートにおいて優れた使用例をいくつか持っています。
LLaMA 2の紹介
大規模言語モデルMeta AI 2（別名LLaMA 2）は、LLM分野における新たな先進的な候補です。このモデルは、前身であるLLaMA 1バージョンを凌駕しています。
LLaMA 2 は大幅な改良と革新を経て、LLaMA 1 と比べてはるかに強力で価値のある AI ツールとなっています。このツールは、OpenAI の GPT 3.5 や Google の PaLM 2 に似た言語処理技術を採用しています。
Meta はこのツールを個人と専門家向けに設計しました。
主な改善点
人間である私たちには、自分と同じように返答を生成してくれるAIツールが必要です。この点を念頭に置くと、人間のような結果を生み出すツールはごくわずかです。Meta AIチームのおかげで、LLaMA 2はその一つになりました。
LLaMA 2は、ユーザーにとって有益かつ有害ではないコンテンツを生成する優れた機能を備えています。そのために、LLaMA 2の最大の改善点である「人間からのフィードバックによる強化学習（RLHF）」モデルを採用しています。
RLHF モデルは、LLaMA 2 によって生成されたさまざまな出力を評価し、最も関連性が高く、安全で、有用であると思われる出力を選択します。
報酬モデリングで訓練されている
LLaMA 2 は 2 つの異なる報酬モデルを利用します。
i) 有用性報酬モデル– プロンプトを入力すると、LLaMA 2は有用性報酬モデルによって出力の有用性と関連性を分析します。生成された出力にはスコアリングシステムがあり、ユーザーのクエリに対する有用性を示します。
ii) 安全性報酬モデル– 有害なコンテンツが表示されないようにするモデルです。ヘイトスピーチや偏見などに基づいてコンテンツの安全性を計算します。
高品質な回答を提供するために、このツールは有用性と安全性の両方のスコアが高い出力のみを選択します。つまり、有用性または安全性のいずれかの分野で評価が低い出力は破棄されます。その結果、ツールとの効果的なやり取りが可能になります。
LLaMA 2は誰でも無料でプレイできます
はい、LLaMA 2はどなたでも無料でご利用いただけます。個人および組織は、サブスクリプション料金やライセンス料なしでご利用いただけます。
Meta 氏は、モデルをオープンソースのままにして、ユーザーがその上でカスタマイズされた製品を構築できるようにすることが、親会社が追いつくのに役立つだけだと考えています。
Metaの生成AI研究の原動力であるアフマド・アル＝ダール氏によると、Metaの生成AI研究はAIコミュニティにとってゲームチェンジャーとなると宣言しています。彼は、私たちは人々にクローズドソースとオープンソースの両方の選択肢を提供することで、それぞれのニーズと目標に合わせてアプローチを調整できるようにしていると述べています。
使用例についてお話しましょう
LLaMA 2は、日常業務や仕事のあらゆる場面で頼りになるAIコンパニオンとなる可能性を秘めています。その重要なユースケースをいくつか見てみましょう。
多言語翻訳
独立した翻訳者でも、企業の翻訳会社でも、LLaMA 2を使えば異なる言語間でコンテンツを翻訳できます。このツールはどちらの方にもご利用いただけます。
私の個人的な経験を皆さんと共有したいと思います。私はAIの実践者であり、LLMモデルを活用してクライアントにソフトウェアローカリゼーションサービスを提供しています。
LLaMA 2 を使った経験としては、スペイン語から中国語へのコンテンツの翻訳に使用しましたが、結果にはがっかりしました。
その後、このモデルは英語と他言語間でコンテンツを翻訳する場合にのみ最も効果的に機能することを知りました。これは、LLaMA 2の学習に使用されたデータの大部分が英語だったためです。これは何か示唆に富む情報でしょうか？
このモデルを使用して資料を翻訳する場合、これが役立つことを願っています。
顧客サポートアプリケーション
Meta は、堅牢な大規模言語モデルである LLaMA 2 を作成する際に、安全性と有用性を最優先に考えました。そのため、信頼性が高く、顧客サポート サービスで使用するのに最適な選択肢となっています。
LLaMA 2を使えば、Webプラットフォームやアプリでチャットボットサービスを提供できます。細かく調整された言語モデルを採用しているため、ユーザーに悪影響を与えるような応答を生成することはありませんのでご安心ください。
LLaMA 2は、その存在感を明確に示し、揺るぎない堅牢な言語モデルであることは間違いありません。オープンソース設計と強力な機能により、LLaMA 2はAIの未来を形作る強力なツールとして位置づけられています。
しかし、LLaMA 2はChatGPTが既に優位性を確立している分野への新規参入であることを認識することが重要です。したがって、LLaMA 2がChatGPTやその競合相手を上回るかどうかを判断するのは時期尚早です。
LLaMA 2 の今後の方向性についてどうお考えですか?
