近年、人工知能の分野での言語モデルの開発と進化は大きな関心を集めています。その中でも注目を集めているAIモデルの一つが、オリジナルのLlamaモデルのアップデート版であるLlama 2です。Llama 2の開発チームであるMetaは、オープンソースのツールとコミュニティのフィードバックに焦点を当て、モデルの能力を大幅に向上させました。このガイドでは、MetaがLlama 2をどのように作成したか、Llama 2の開発、機能、潜在的な応用について詳しく解説します。
ポチップ
Llama 2の開発背景
Llama 2は、コミュニティからのフィードバックと励ましを受けて開発されました。モデルの背後にいるチームは、開発プロセスについて透明性を持っており、オープンソースツールの重要性を強調しています。このアプローチにより、より協力的で包括的な開発プロセスが可能となり、プロジェクトを取り巻くコミュニティの感覚を育てています。
Llama 2の特徴
Llama 2のアーキテクチャはオリジナルと似ており、標準的なトランスフォーマーベースのアーキテクチャを使用しています。しかし、新しいモデルは3つの異なるパラメーターサイズ、7十億、13十億、70十億のパラメーターで提供されます。70十億のパラメーターモデルは最高の品質を提供しますが、7十億のパラメーターモデルは最も高速で小さく、実用的なアプリケーションに人気があります。このパラメーターサイズの柔軟性により、異なるユースケースに合わせたアプローチが可能となります。
Llama 2の事前トレーニングデータセットは、インターネット上で見つかった2兆のトークンのテキストを使用しており、主に英語で、Llama 1の1.4兆に比べて増加しています。このデータセットサイズの増加により、モデルにより包括的で多様な言語のパターンと構造を組み込むことができました。Llama 2のコンテキストの長さも、Llama 1の2,000から4,000トークンに拡大され、モデルがより長く複雑な会話を処理する能力が向上しています。
Llama 2のトレーニング
Llama 2のトレーニングプロセスは、事前トレーニング、チャットモデルにするための微調整、有益さと無害さのための異なる報酬モデルを生成する人間のフィードバックループの3つのコアステップを含みます。チームは、高品質なデータセットの注釈が、高品質な監督された微調整の例を達成するために不可欠であることを発見しました。彼らはまた、人間の
フィードバックでの強化学習のための拒絶サンプリングと近接方針最適化技術を使用しました。この反復的な改善プロセスは、安全性と有益性の両方の指標で線形の改善を示し、両方の側面を同時に改善することが可能であることを示しています。
AIモデルとしてのLlama 2
Llama 2は、FalconやLlama 1のようなオープンソースモデルよりもはるかに優れた性能を持つ競争力のあるモデルとして導入されました。そして、GPT 3.5やPalmのようなモデルと非常に競争力があります。チームはまた、「時間的知覚」という概念についても議論しました。この機能により、モデルに知識のカットオフ日が与えられ、その日付以降のイベントに関する質問がされることができます。この機能により、モデルはより正確で文脈に関連した回答を提供することができます。
まとめ
Llama 2は、大規模な言語モデルの開発における大きなステップフォワードを代表しています。その向上した能力と、オープンソースのツールとコミュニティのフィードバックへのチームのコミットメントを組み合わせることで、さまざまなアプリケーションに有望なツールとしての位置づけがされています。しかし、どんな技術にも、モデルを続けて洗練し、改善することが重要です。Llama 2のような大規模な言語モデルの未来は明るく、人工知能の分野をどのように進化させ、形成していくかを見るのは興奮することでしょう。
