AIの未来: トランスフォーマーアーキテクチャを超えて
トランスフォーマーアーキテクチャは、現在、公共と民間の両セクターにおける主要なAIモデルを支えています。では、今後はどうなっていくのでしょうか？このアーキテクチャは推論能力を向上させるのでしょうか？トランスフォーマーの次にどのような革新が待ち受けているのでしょうか？現在、AIの実装には大量のデータ、GPU計算リソース、専門タレントが必要であり、そのため開発と維持には高いコストがかかります。
AIの導入は賢いチャットボットの登場から始まりましたが、今ではスタートアップや企業が人間の知識やスキルを向上させるコパイロットを創造しています。次のステップは、営業やエンジニアリングなどの機能にわたる多様なタスクを処理できるエージェントに、マルチステップのワークフロー、記憶、パーソナライズを統合することです。ユーザーからのプロンプトによってエージェントが意図を理解し、タスクを具体的なアクションに分解・実行できることが目指されています。これは、ウェブ検索、マルチツールの認証、過去の行動からの学習を通じて可能となります。
あなたのスマートフォン上でタスクを直感的に管理する個人AIエージェントを想像してみてください。ハワイ旅行の予約やお気に入りの料理の注文、個人資産の管理など、パーソナライズされたエージェントの可能性は非常に魅力的です。しかし技術的には、まだ道のりは長いと言えます。
トランスフォーマーアーキテクチャは終わりの始まりか？
トランスフォーマーにおける自己注意機構は、各入力トークンの重要性を同時に評価できるため、言語理解やコンピュータビジョンの向上に寄与しています。しかし、この複雑さはメモリ消費の増加や遅延というデメリットを引き起こします。、特に長いシーケンス（例：DNA）の場合に顕著です。
これらの課題に対応するため、いくつかの研究がトランスフォーマーの性能最適化を目指しています。
1. ハードウェアの改善: FlashAttentionは、GPU上の異なるメモリ間での読み書き操作を最適化することで、トランスフォーマーの効率を向上させ、データ転送を最小限に抑えます。
2. 近似注意: 研究は自己注意メカニズムのO(n²)の複雑さを線形に近づけ、長いシーケンスの扱いを向上させることを目指しています。これはReformerやPerformersなどのアプローチによって行われています。
これらの最適化に加え、トランスフォーマーの優位性に挑戦する新しいモデルも登場しています。
- 状態空間モデル（SSM）: 再帰的および畳み込みニューラルネットワークに関連するこれらのモデルは、長いシーケンスのための線形または近似線形計算を提供します。MambaのようなSSMは長距離関係に強いですが、トランスフォーマーには性能で劣ります。
業界のリーダー、OpenAI、Cohere、Anthropic、Mistralからの最新のモデルのリリースも注目に値します。特にMetaのコンパイラー最適化に特化したファウンデーションモデルが注目されています。
従来のトランスフォーマーに加え、状態空間モデル、SSMとトランスフォーマーのハイブリッドモデル、専門家の混合（MoE）、および専門家の構成（CoE）モデルも台頭しています。注目すべきモデルには以下が含まれます。
- DatabricksのDBRXモデル: 1320億パラメータを持つこのMoEモデルは、推論または訓練中に4つの専門家がアクティブとなる16の専門家を利用しています。32Kのコンテキストウィンドウを持ち、12兆のトークンで訓練されましたが、前処理と洗練には大きなリソースが必要です。
- SambaNova SystemsのSamba CoE v0.2: 7億パラメータの専門家5体で構成され、推論中には1つだけがアクティブになります。330トークン/秒の迅速な性能を誇ります。
- AI21 LabsのJamba: トランスフォーマー要素とMambaのアーキテクチャを融合させたハイブリッドモデルで、長いコンテキストの扱いを改善しつつ、従来のトランスフォーマーの限界を克服します。
企業導入の課題
最先端モデルの可能性にもかかわらず、企業は多くの技術的課題に直面しています。
- エンタープライズ機能の欠如: 多くのモデルは、役割ベースアクセスコントロール（RBAC）やシングルサインオン（SSO）などの基本的な機能を欠いており、エンタープライズの準備を妨げています。組織は技術トレンドに遅れを取らないよう、予算を配分しています。
- セキュリティの複雑化: 新しいAI機能は、データおよびアプリケーションのセキュリティを複雑にすることがあります。たとえば、ビデオ会議ツールはAIトランスクリプト機能を導入するかもしれませんが、これは規制対象の業界では特に遵守のためのさらなる精査が必要です。
- RAGとファインチューニングの選択: Retrieval-augmented generation（RAG）は事実の正確性を保証しますが、モデルの質を向上させる上でファインチューニングほど効果的でない可能性があります。ファインチューニングは過学習といった課題をもたらしますが、CohereのCommand R+のような新しいRAGモデルは、特にチャットボットやエンタープライズワークフローでGPT-4を上回るパフォーマンスを発揮しています。
最近、大手金融機関のAIリーダーと話をしたところ、未来はソフトウェアエンジニアではなく、プロンプト作成に長けた人々にあると示唆していました。簡単なスケッチやマルチモーダルモデルを用いることで、非技術的なユーザーでも簡単にアプリケーションを作成可能になり、ツールの使用がキャリアの資産に変わります。
研究者、実務者、創業者は、より効率的でコスト効果の高い、正確なモデルを探索するための多様なアーキテクチャを手にしています。ファインチューニングや新たな代替手法、例えば直接的な嗜好最適化（DPO）などの技術は、革新の新たな道を提供します。
生成AIの分野は急速に進化しており、スタートアップや開発者にとって優先すべき事項を見極めるのは一筋縄ではいきません。しかし、革新と適応を志向する人々には、未来には素晴らしい可能性が広がっています。
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