ELYZAは、日本語性能で「GPT-4」を上回る大規模言語モデル「Llama-3-ELYZA-JP」を開発しました。
本記事では、この新しい日本語モデルの詳細や性能評価、今後の展望について解説していきますので、ぜひ最後までご覧ください！
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「Llama-3-ELYZA-JP」シリーズの詳細
「Llama-3-ELYZA-JP」シリーズは、Meta社の「Llama 3」をベースに開発された日本語特化の大規模言語モデル（LLM）です。このシリーズには、700億パラメータの「Llama-3-ELYZA-JP-70B」と80億パラメータの「Llama-3-ELYZA-JP-8B」が含まれています。Llama-3-ELYZA-JP-70Bは、700億パラメータを持ち、日本語生成能力において「GPT-4」を上回る性能を実現しています。このモデルには無料デモが提供されており、広く利用が可能です。一方、Llama-3-ELYZA-JP-8Bは、80億パラメータと比較的軽量なモデルです。その日本語性能は「GPT-3.5 Turbo」に匹敵し、商用利用も可能です。このモデルはHugging Face Hubで公開され、transformersライブラリを通じて利用できます。これらのモデは、高品質な日本語データを用いた追加の事前学習と、日本語の指示に従う能力を向上させるための事後学習（Instruction Tuning）によって高い性能を実現しました。
日本語特化でGPT-4と同等の性能を発揮できるのは凄いことだと筆者は感じます！日本語で記事を書いたりメール作成するなら、Llama-3-ELYZA-JPの方が使いやすい可能性がありそうですね！
ベンチマーク評価と性能
「Llama-3-ELYZA-JP」についてGPT-4を上回ると説明しましたが、評価基準としては、ELYZA Tasks 100およびJapanese MT-Benchという2つのベンチマーク評価で非常に高い性能を示しています。以下ベンチマークの説明です。
ELYZA Tasks 100 自動評価結果
ELYZA Tasks 100
日本語の指示に従う能力やユーザーに有用な回答を返す能力を評価するベンチマークです。この評価では、「Llama-3-ELYZA-JP-70B」が「GPT-4」、「Claude 3 Sonnet」、「Gemini 1.5 Flash」といったトップモデルを上回る性能を示しました。「Llama-3-ELYZA-JP-8B」も、「GPT-3.5 Turbo」や「Claude 3 Haiku」といったモデルに匹敵する性能を達成しています。また、「Llama-3-ELYZA-JP-70B」のベースモデルである「Meta-Llama-3-70B-Instruct」や、「Llama-3-ELYZA-JP-8B」のベースモデルである「Meta-Llama-3-8B-Instruct」と比較しても、それぞれ日本語能力は大幅に向上していることがグラフを見てもよく分かります。
Japanese MT-Bench 評価結果
Japanese MT-Bench
Stability AI社が提供する日本語対話性能を評価するベンチマークです。「Llama-3-ELYZA-JP-70B」は、この評価でも「GPT-4」や「Claude 3 Sonnet」、「Gemini 1.5 Flash」を上回る性能を示しました。「Llama-3-ELYZA-JP-8B」も他の強力なオープンモデルを上回る性能を発揮しており、日本語対話タスクにおいて有力な選択肢となり得る可能性があります。
さらに、ELYZAはSpeculative Decodingという高速化技術を採用しています。これにより、Speculative Decodingを導入した「Llama-3-ELYZA-JP-70B」は、導入していない「Llama-3-ELYZA-JP-70B」と比較して推論速度が最大で1.6倍に向上し、よりスムーズな応答を実現しています。
ベンチマークから見ても、その性能の高さを実感することができましたが、やはりGPTやClaud、Geminiの上位モデルを超えるのは大変であることも実感できますね。
今後の展望と可能性
ELYZAは、「Llama-3-ELYZA-JP」シリーズの成功を基に、今後も日本語特化の大規模言語モデルの開発に注力する予定です。具体的には、以下の取り組みを計画しています。
海外のオープンソースモデルの日本語化
今回発表した「Llama-3-ELYZA-JP」だけではなく、現在公開されているオープンソースモデルのLLM化を目指しています。
独自LLMの開発
海外のオープンモデルを活用するだけでなく、独自の大規模言語モデルの開発にも投資します。これにより、より高度な日本語生成能力を持つモデルを提供できるようになります。
研究成果の公開と社会実装の推進
研究成果を可能な限り公開し、国内におけるLLMの社会実装を支援しています。これにより、多くの企業や研究機関が高性能な日本語モデルを利用できるようになります。
人材の拡充
ELYZAは、「未踏の領域で、あたりまえを創る」という理念のもと、生成AI・LLM時代のリーディングカンパニーを目指しており、そのために優秀な人材の拡充を図っていくと公表しています。
これらの取り組みにより、ELYZAは「Llama-3-ELYZA-JP」シリーズを基盤として、日本でのLLMの普及に努めていくようです。日本の企業もLLM開発に本格的に着手し始めてきているのが昨今の企業動向から見られるようになりました。今後OpenAIやAnthropicを超える会社が日本から生まれてくることを期待したいですね。そのためにもELYZAを応援していきましょう！
まとめ
いかがだったでしょうか？
「Llama-3-ELYZA-JP」シリーズは、日本語特化の大規模言語モデルとして、「GPT-4」を上回る性能を実現しました。今後も海外の様々なオープンソースモデルを日本語特化させていき、いずれはELYZA独自のLLMが誕生することが期待されます。今後のELYZAの動向には注目していきましょう！
「Llama-3-ELYZA-JP-70B」デモ版
参照記事：ELYZA NOTE
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