ELYZAが拓くAIの未来:日本語拡散言語モデル「ELYZA-LLM-Diffusion」が示す電力効率と高速生成の可能性

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ELYZAが日本語拡散言語モデル「ELYZA-LLM-Diffusion」を商用公開

大規模言語モデル(LLM)の研究開発と社会実装を進める株式会社ELYZAは、KDDI株式会社のGPU基盤を活用し、日本語における知識・指示追従能力を強化した拡散大規模言語モデル(dLLM)「ELYZA-LLM-Diffusion」シリーズを開発し、商用利用可能な形式で公開しました。この公開に合わせて、デモ版も提供されており、実際にその性能を試すことが可能です。

拡散型大規模言語モデル(dLLM)とは

拡散大規模言語モデル(Diffusion Large Language Model、dLLM)は、元々は画像生成AIで利用されていた拡散モデルという手法を言語生成に応用した新しいタイプのAIモデルです。従来の自己回帰モデル(Autoregressive Model、ARモデル)が文章を左から右へと逐次的に生成するのに対し、dLLMはノイズから段階的にテキストを生成する仕組みを持っています。

この生成方法の利点として、dLLMはARモデルよりも少ない処理回数で文章生成を行える可能性があり、推論の効率化、生成速度の向上、そして消費電力の低減が期待されています。

一方で、dLLMは学習コストの高さや性能面での課題、さらに推論基盤などのエコシステムがまだ発展途上であるため、現時点での実利用は限定的です。しかし、基礎研究は着実に進展しており、将来的な実用化が期待される技術として注目されています。現在公開されているオープンモデルの多くは英語データが中心ですが、ELYZAは日本語に特化したモデルを開発しました。

dLLMとARモデルの生成プロセスの違い

開発されたモデルについて

ELYZAは、HKU NLP Groupが開発・公開しているdLLM「Dream-org/Dream-v0-Instruct-7B」をベースに、日本語データによる追加事前学習と指示学習を実施することで、日本語の知識力や指示追従能力を向上させた「ELYZA-LLM-Diffusion」シリーズを開発しました。現在公開されているモデルは以下の通りです。

また、本モデルを用いたチャットUI形式のデモもHugging Face Hub上で公開されています。アクセス過多により待ち時間が発生する場合があります。
https://huggingface.co/spaces/elyza/ELYZA-Diffusion-Instruct-Dream-7B-Demo

モデルの開発プロセスや技術的な詳細、各種ベンチマークの解説を含む評価の詳細情報は、公式テックブログで確認できます。
https://zenn.dev/elyza/articles/f9dd010e895a34

本モデルの性能評価

ELYZAは、日本語タスクを中心に本モデルの性能評価を実施しました。評価の結果、「ELYZA-Diffusion-Instruct-1.0-Dream-7B」は、一般的な日本語能力が問われるタスクにおいて、既存のオープンなdLLMと比較して同等かそれ以上の優れた性能を発揮しています。

大規模言語モデルの性能比較表

研究の狙いと今後の展望

AI活用による電力消費量の増加は、発電量の不足やAI用データセンターの不足といった国際的な社会問題を引き起こしています。そのため、LLMをはじめとする基盤モデルの効率的な推論と学習が、今後の生成AI活用を進める上で不可欠です。

本研究対象であるdLLMは、少ない処理回数で文章を生成する特性を持つため、ARモデルと比較して生成に必要な時間が短く、電力消費も抑えられる可能性があります。この研究をさらに進めることで、電力効率の良い高性能な日本語LLM開発が加速されると期待されています。

ELYZAは今後もLLMを中心とした最先端の研究開発に取り組み、その成果を可能な限り公開・提供することで、国内におけるLLMの社会実装推進と自然言語処理技術の発展を支援していく方針です。

株式会社ELYZAについて

株式会社ELYZAは、「未踏の領域で、あたりまえを創る」という理念のもと、日本語の大規模言語モデルに焦点を当て、企業との共同研究やクラウドサービスの開発を行っています。先端技術の研究開発とコンサルティングを通じて、企業成長に貢献する形で大規模言語モデルの導入実装を推進しています。

詳細については、以下の公式サイトをご覧ください。
https://elyza.ai/

AI Workstyle Lab編集部コメント

ELYZAの「ELYZA-LLM-Diffusion」の商用公開は、ビジネスにおけるAI活用に新たな視点をもたらします。拡散言語モデルは、従来の逐次生成モデルと比較して、処理効率と速度の面で優位性を持つ可能性があります。これにより、特に大量のテキスト生成やリアルタイム性が求められる業務において、AIの導入コストを抑えつつ、高いパフォーマンスを実現できるかもしれません。

例えば、カスタマーサポートの自動応答システム、マーケティングコンテンツの大量生成、社内文書の要約など、多岐にわたる領域での効率化と生産性向上が期待されます。電力効率の向上は、持続可能なAI運用にも寄与し、企業のESG戦略にも合致するでしょう。日本語に特化している点は、国内企業にとって特に大きなメリットとなるはずです。

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