専門AIモデル：ハードウェア開発の進化を辿る

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業界の動向は、より小型で専門的かつ効率的なAIモデルへとシフトしています。これは、特にグラフィックスプロセッシングユニット（GPU）、テンソルプロセッシングユニット（TPU）、および他のハードウェアアクセラレーターの導入が進むハードウェアの進化に似ています。この移行の中心には、物理学に基づくシンプルな概念があります。

CPUのトレードオフ

CPUは、多様なタスクを実行できる汎用コンピューティングエンジンとして設計されています。データのソートから計算、外部デバイスの管理まで、幅広い処理が可能です。この汎用性は、さまざまなメモリアクセスパターンや計算操作、制御フローの処理を可能にします。しかし、この汎用性には欠点があります。多様なタスクを支えるCPUのハードウェアは、回路により多くのSiriコンを必要とし、動作に多くのエネルギーを消費し、タスクを実行するのに追加の時間がかかります。その結果、CPUは汎用性を提供する一方で、効率を犠牲にしています。このトレードオフは、過去10〜15年間で専門的なコンピューティングの普及を招いています。

専門エンジンの台頭

AIの議論では、GPUやTPU、NPUなどの専門エンジンが頻繁に登場します。これらの専門エンジンは、CPUとは異なり特定のタスクに特化しており、より効率的に機能します。トランジスタとエネルギーを対象タスクに特化して活用し、汎用機能のサポートを最小限に抑えることで、経済的に運用できます。このシンプルさの結果、複数のコンピューティングエンジンが平行して動作するシステムが可能になり、単位時間あたりの処理能力が大幅に向上します。

大規模言語モデルの平行進化

大規模言語モデル（LLM）の領域でも平行的な進化が見られます。GPT-4などの汎用モデルは、その広範な機能により印象的な能力を示しますが、これは数兆に及ぶパラメータと推論に必要な計算・メモリ資源の大きなコストを伴います。このため、ほぼ無コストで高度な正確さでコーディングタスクをこなすCodeLlamaなどの専門モデルが開発されました。同様に、Llama-2-7Bはエンティティの抽出といった言語操作タスクに効果的であり、同じ計算コストをかけずに機能します。MistralやZephyrといった小型モデルも、このトレンドをさらに証明しています。

この進化は、CPUへの依存から、特に並列処理が得意なGPUといった専門的なコンピューティングエンジンを組み込んだハイブリッドモデルへの移行を示しています。これらのエンジンは、AI、シミュレーション、グラフィックスレンダリングに関連するタスクを支配しています。

効率のためにシンプルさを受け入れる

LLMの未来は、大部分のAIタスクに対して多数のシンプルなモデルを展開し、大規模でリソース集約型のモデルは真に必要なタスクのみに予約することに依存しています。多くの企業アプリケーション—非構造化データの操作やテキスト分類、要約—は、小型の専門モデルで効果的に処理できます。

原則は明確です：シンプルな操作は、少ないエネルギーで済むため、エネルギー効率が向上します。このアプローチは単なる技術的選好ではなく、物理学の基本法則に根ざした重要な選択です。したがって、AIの未来は、より大きな汎用モデルの追求から特化の戦略的受け入れへと移行し、持続可能でスケーラブルかつ効率的なAIソリューションを作り出すことになるでしょう。

— ルイス・セゼ（Luis Ceze）、OctoML CEO

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