このスライドは、Preferred NetworksのいもすによるLLM（大規模言語モデル）に関する包括的な発表資料です。以下、内容のまとまりごとに詳細なサマリーを作成します。 ## 1. 発表者紹介・目次（スライド1-3） - **発表者**: いもす（元競プロer、AtCoder創業、Google Japan→Preferred Networks） - **発表の目的**: 今後のLLM戦略について参加者に考えてもらうため - **構成**: LLMの歴史、技術と課題、日本のLLMが必要な理由の3部構成 ## 2. LLMの歴史（スライド4-19） ### AIブームの変遷 - **第1次～第3次AIブーム**: 探索アルゴリズム→知識推論→ビッグデータと進化 - **第4次AIブーム（現在）**: 大規模言語モデルが中心 - **情報蓄積の進化**: 数人→数十人→数万人→数千万人で情報入力する時代へ ### 技術基盤の進歩 - **ムーアの法則**: トランジスター数が2年で2倍に増加 - **Huangの法則**: 電力あたりの計算量が2年で3倍に向上 - **深層学習の加速**: 学習計算量が2年で100倍に増加（ムーアの法則を大幅に上回る） ### スケーリング則とLLMの誕生 - **2020年の発見**: 計算資源・データを増やせば性能が改善することが判明 - **創発現象**: 一定規模を超えると想像もできない能力が現れる - **ChatGPTの衝撃**: 2ヶ月で1億ユーザー獲得、生成AI投資が急拡大 ### 社会的影響 - **既存サービスへの影響**: Stack Overflowアクセス半減、Chegg株価急落 - **各分野への展開**: 自動運転（LINGO-1）、ロボット（PaLM-E）への活用 - **リスク議論の変化**: 倫理問題から人類絶滅リスク（Xリスク）への関心移行 ## 3. LLMの技術と課題（スライド20-46） ### モデル構造と学習 - **基本構造**: TransformerのDecoder部を使用、次のトークン予測が目的 - **データセットの重要性**: 高品質データは100倍以上の価値、2026年頃にデータ枯渇予測 - **トークン化の課題**: 日本語は英語の3.3倍のトークン数が必要 ### 学習プロセス - **事前学習**: Chinchilla則（パラメータ数の20倍のデータが最適） - **ファインチューニング**: SFT（教師あり）→RLHF（強化学習）の流れ - **学習の高速化**: Parallel Layers、Mixture of Expertsなどの技術 ### 推論効率の改善 - **計算資源の制約**: パラメータ数が推論コストに直結、GPUメモリ制限 - **高速化技術**: vLLM、DeepSpeed-fastgenで数十倍の高速化実現 - **推論時の工夫**: 温度調整、Top-p/Top-k、Chain of Thought、外部ツール活用 ### 技術的課題 - **ベンチマークの難しさ**: プロンプト設計で性能が大きく変化 - **長い文脈の処理**: GPT-4以外は長文脈で精度が大幅低下 - **ライセンス問題**: 商用利用可能な高品質データの不足 ## 4. 日本のLLMが必要な理由（スライド47-53） ### 文化・価値観の違い - **正しさの相対性**: 国によって異なる倫理観・価値観 - **データの偏り**: 特定地域のデータが不足すると誤分類や偏見が発生 - **文化的配慮**: 各国固有の文化・商慣習への理解が必要 ### 国家戦略としての重要性 - **主権の観点**: 独自の意思決定を行うためには日本に理解のあるLLMが必要 - **経済競争力**: 国産LLMがないと経済活動の柔軟性・俊敏性が失われる - **サービス品質**: 競合の有無でサービス品質に大きな差が生じる（地図サービスの例） ### 将来への備え - **2030年の転換点**: 計算資源律速からデータ蓄積・整理能力律速の時代へ - **知識の散逸防止**: 高性能LLMを持たないと収集した知識を活用できない - **持続的開発の必要性**: データが枯渇する前に日本独自のLLM開発体制を構築すべき ## 結論 この発表は、LLMが単なる技術ツールではなく、国家の知的インフラであることを強調しています。特に2030年以降のデータ枯渇時代に向けて、今から日本独自のLLM開発に投資することの重要性を訴えています。技術的な進歩の歴史を踏まえつつ、文化的多様性と国家主権の観点から、各国がそれぞれのLLMを開発することの意義を論じた包括的な内容となっています。