Gemini 1.5 Proの1Mトークン

Tech

Gemini 1.5 Proの1Mトークンコンテキストウィンドウ：技術解説

Gemini 1.5 Proは、最大100万トークン（1Mトークン）のコンテキストウィンドウを実装し、長文理解と複雑なタスク処理能力を大幅に向上させた。

ニュース要点

事実

* Googleは、大規模言語モデル（LLM）であるGemini 1.5 Proを発表した。 * このモデルは、最大1Mトークンという前例のないコンテキストウィンドウを特徴とする。これは、従来の主要モデルと比較して大幅な拡張である。 * テキスト、画像、音声、動画を含むマルチモーダル入力を単一のコンテキストウィンドウ内で処理できる。 * Googleは、初期のテストユーザーおよび開発者向けにこの機能をVertex AIを通じて提供開始している。

技術的背景

事実

大規模言語モデルは、Transformerアーキテクチャを基盤とし、入力シーケンス内のトークン間の関係性を捉えるAttention機構に依存している。従来のLLMにおける「コンテキストウィンドウ」とは、モデルが一度に処理し、考慮できるトークンの最大数を指す。このコンテキストウィンドウのサイズは、モデルの理解力と推論能力に直結する。

しかし、Attention機構の計算コストは入力シーケンス長Nに対してO(N^2)で増加するため、コンテキストウィンドウの拡張は計算資源の観点から大きな課題であった。数千から数十万トークンが従来の一般的な上限であり、この限界が長尺ドキュメントの解析、大規模なコードベースの理解、長尺動画の要約といったタスクの遂行を困難にしていた。ユーザーは、モデルの入力限界に合わせて情報を分割したり、外部検索システム（Retrieval-Augmented Generation, RAG）と連携させたりする必要があった。

仕組み

事実

Gemini 1.5 Proが1Mトークンという巨大なコンテキストウィンドウを達成した主要な技術的要素の一つに、Mixture-of-Experts (MoE) アーキテクチャの採用がある。

* **Mixture-of-Experts (MoE)**: MoEは、複数の専門家（エキスパート）ネットワークと、それらのエキスパートに特定の入力をルーティングするルーター（またはゲート）ネットワークで構成される。入力トークンが与えられると、ルーターは最も関連性の高いエキスパートを動的に選択し、そのエキスパートのみを活性化させて処理を行う。これにより、モデル全体のパラメータ数は膨大でありながら、特定の入力に対しては一部のエキスパートのみが計算に関与するため、計算効率を大幅に向上させることができる。 * **効率的なAttention機構**: O(N^2)の計算コストを持つ従来のAttention機構を直接適用することは非現実的である。Googleは、Sparse AttentionやGrouped Query Attentionといった、より効率的なAttention変種を内部的に採用している可能性がある。これらの機構は、全てのトークンペア間のAttentionを計算するのではなく、一部の関連性の高いトークンペアに焦点を当てることで、計算コストを削減する。 * **推論スタックの最適化**: 巨大なコンテキストを効率的に扱うためには、メモリ管理、並列処理、データ転送など、推論スタック全体にわたる徹底的な最適化が不可欠である。特に、GPUメモリ上でのトークン埋め込みやAttentionスコアの効率的な格納とアクセスは、1Mトークン規模での安定した動作に貢献している。

Mermaid 図

LLMにおけるMoEアーキテクチャの概念図：

graph TD
    A[マルチモーダル入力] --> B{エンコーダー}
    B --> C[埋め込み表現]
    C --> D{MoEレイヤー}
    D --> E1[エキスパート1]
    D --> E2[エキスパート2]
    D --> E3[エキスパート3]
    D --> En[...エキスパートn]
    E1 --> F{デコーダー}
    E2 --> F
    E3 --> F
    En --> F
    F --> G[出力]

    subgraph MoEレイヤー
        D --- Router[ルーター]
        Router --- E1
        Router --- E2
        Router --- E3
        Router --- En
    end

評価/推測

1Mトークンのコンテキストウィンドウを実現するには、MoEや効率的なAttention機構に加え、訓練フェーズでのデータ並列処理、モデル並列処理、そして推論時のバッチ処理の最適化が深く関与していると推測される。また、コンテキスト内の多数のトークンに対する埋め込み表現の品質を維持し、”Lost in the Middle”（入力の最初と最後の情報に比べて中央の情報を見落としやすい現象）のような問題を抑制するための技術的工夫が施されている可能性が高い。

インパクト

事実

* **長尺コンテンツの直接処理**: 法務文書、学術論文、大規模なソースコードリポジトリ、映画全体（約1時間分の動画は数百ページ相当のテキスト情報に相当）など、膨大な情報を分割することなく一度にモデルに入力し、解析・要約することが可能になる。 * **複雑なマルチモーダルタスク**: 動画内の特定のシーンを特定し、その内容を詳細に記述する、あるいは動画と関連するテキスト情報を組み合わせてより高度な質問に答えるといった、複合的なタスクの精度が向上する。 * **開発者体験の向上**: プロンプトエンジニアリングにおいて、より多くの背景情報や制約を一度に渡せるため、プロンプトの設計が簡素化される可能性がある。

推測/評価

* **RAGの役割の変化**: 外部の知識ベースから情報を検索し、モデルに与えるRAGの必要性が一部低下する可能性がある。モデル自体がより広範な内部コンテキストを持つため、多くのケースでRAGを介さずとも関連情報を参照できるようになる。ただし、リアルタイム性や最新情報の取得においてはRAGは依然として重要。 * **新たなアプリケーション領域**: 医療、法律、金融、エンターテイメントなど、大量の情報を扱う業界でのAI導入が加速する。例えば、患者のカルテ全体を分析して診断支援を行ったり、契約書の網羅的なレビューを自動化したりする用途が考えられる。 * **より高度なエージェントシステム**: エージェントが自身の行動履歴や計画、観測結果をより長く保持できるため、複雑な多段階タスクの実行能力が向上し、より賢明な意思決定が可能になる。 * **人間とのインタラクションの変化**: 人間が情報を処理する感覚に近い形でAIが情報を把握できるようになることで、より自然で深く、文脈に沿った対話や共同作業が実現する。

今後

推測/評価

* **コンテキストウィンドウ拡張競争の加速**: Gemini 1.5 Proの登場により、他社も追随してコンテキストウィンドウのさらなる拡張に取り組むと予想される。効率的なAttention機構やMoEアーキテクチャの進化が加速するだろう。 * **ロングコンテキスト活用アプリケーションの創出**: 巨大なコンテキストを前提とした、これまでにない新しいAIアプリケーションが多数登場する。特に、カスタマイズされたエージェント、知識発見システム、クリエイティブコンテンツ生成などが進化する。 * **倫理的課題とガバナンス**: 大量の機微情報や個人情報を含むコンテキストをAIが処理する能力が高まるにつれて、プライバシー、セキュリティ、誤情報の拡散、バイアスといった倫理的課題への対応がより一層重要になる。 * **コストと性能のバランス**: 1Mトークンの処理には依然として高い計算コストが伴う。今後は、性能を維持しつつコストを最適化する技術（例: 低ビット量子化、推論チップの進化）が重要になる。

実装/利用の手がかり

概念的なAPI呼び出し例として、Google Cloud Vertex AI SDKを使用したGemini 1.5 Proへの問い合わせを示す。この例では、長文テキストを直接モデルに渡し、要約を要求する。

import vertexai
from vertexai.generative_models import GenerativeModel, Part

# Google Cloudプロジェクトの初期化
# project: あなたのGoogle CloudプロジェクトID
# location: モデルが利用可能なリージョン (例: "us-central1")
vertexai.init(project="your-project-id", location="us-central1")

# Gemini 1.5 Proモデルのロード
# モデル名は定期的に更新される可能性があるため、最新のものを確認してください
model = GenerativeModel("gemini-1.5-pro-preview-0409")

# 1Mトークンに相当する非常に長いドキュメントの内容
long_text_content = """
[ここには、例えば数十万文字に及ぶ長大なドキュメントの全文が入ります。
契約書、技術仕様書、歴史的記録、あるいは小説全体など、
モデルが一度に処理すべき多量のテキストデータを想定してください。
Gemini 1.5 Proは、この膨大な量の情報を丸ごと理解し、
文脈全体から深い洞察を引き出すことができます。
従来のモデルではチャンクに分割する必要があった内容も、
このモデルでは単一の入力として扱えるため、
より複雑な関係性や隠れたパターンを発見する可能性が高まります。
例として、複数の章にわたる議論の整合性を確認したり、
長い議論の中から特定の論点の進化を追跡したりといった応用が考えられます。
この長いテキストは、実際に1Mトークン（約75万語）に達する可能性があるものです。
...]
"""

# マルチモーダル入力の場合、以下のように動画などを追加できる
# video_uri = "gs://cloud-samples-data/generative-ai/video/pixel8.mp4"
# video_part = Part.from_uri(video_uri, mime_type="video/mp4")

# モデルへのリクエスト
# 長文テキストを直接プロンプトとして渡す
response = model.generate_content([
    "以下のドキュメントを詳細に要約し、主要なテーマと議論されている重要な論点を5つ挙げてください。",
    long_text_content,
    # video_part # 動画を解析に含める場合はコメント解除
])

# モデルからの応答を出力
print(response.text)

まとめ

Gemini 1.5 Proによる1Mトークンコンテキストウィンドウの提供は、大規模言語モデルの能力を次の段階へと押し上げた画期的な進歩である。この技術は、AIが長尺かつ複雑な情報をより深く、より広範に理解する能力を飛躍的に向上させ、これまでのLLMの限界を打破する。結果として、新たなアプリケーション領域の開拓と、より高度なAIシステムの構築に貢献し、AI技術の進化が今後も加速する兆候を示している。

ライセンス：本記事のテキスト/コードは特記なき限り CC BY 4.0 です。引用の際は出典URL（本ページ）を明記してください。
利用ポリシー もご参照ください。

コメント

タイトルとURLをコピーしました