Google Gemma 2発表：次世代のオープン軽量モデルがAI開発を加速

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本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。

Google Gemma 2発表：次世代のオープン軽量モデルがAI開発を加速

ニュース要点

Googleは2024年5月8日（JST）、オープンな軽量大規模言語モデル（LLM）の最新ファミリー「Gemma 2」を発表しました。この新モデルは、前世代のGemma 1と比較して大幅な性能向上と、特に推論における効率性の改善を実現しており、開発者や研究者がよりアクセスしやすい形で最先端のAI技術を利用できる環境を提供します。9Bと27BのモデルサイズがHugging Face、Kaggle、Google Cloud Vertex AIなどで利用可能になり、今後2Bモデルもリリースされる予定です[1][2][3]。

技術的背景

大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理の分野に革命をもたらし、多様なタスクで高い性能を発揮しています。しかし、その利用には高価な計算リソースが必要となることが多く、特にオンデバイスやエッジ環境での利用は困難でした。 このような背景から、Googleは2024年2月8日（JST）に、責任あるAI開発とオープンサイエンスを推進する目的で「Gemma」ファミリーをリリースしました。これはGoogleのGeminiモデルを基盤としつつ、研究者や開発者がより手軽に利用できるよう軽量化されたオープンモデルとして注目を集めました。 Gemma 1の登場後も、より高い性能と効率性を両立させ、幅広いハードウェアで利用できる軽量モデルへの需要は高まり続けていました。特に、推論時のメモリ帯域幅の削減と速度向上が、次世代のオープンモデルにおける重要な課題として認識されていました。

仕組み

Gemma 2は、Gemma 1の成功を基盤としつつ、最新の研究成果を取り入れて設計されています。

アーキテクチャと効率性

Gemma 2の主な特徴は、その効率的なアーキテクチャにあります。Googleは、特に推論効率を向上させるために、Multi-Query Attention (MQA) と Grouped-Query Attention (GQA) の両方、またはそのいずれかをモデルのレイヤーに組み込んでいることを示唆しています[1]。 MQAやGQAは、TransformerモデルのAttention機構を最適化する手法です。通常のMulti-Head Attention (MHA) では、各ヘッドが独立したキー（K）とバリュー（V）の行列を持ちますが、MQAではすべてのヘッドが単一のKとVの行列を共有し、GQAでは複数のヘッドがグループ化されてKとVを共有します。これにより、KとVのキャッシュに必要なメモリ量が大幅に削減され、推論速度が向上します。Gemma 2は、Gemma 1の7Bモデルと同等の性能を、より少ないGPUリソースで達成する9Bモデルを提供することで、この効率化を実証しています[1][2]。

モデルサイズ

Gemma 2は複数のモデルサイズで提供され、多様なユースケースに対応します[1][2]。

  • 9Bモデル: Gemma 1の7Bモデルと比較して、MMLU、GPQA、HumanEvalといった主要なベンチマークで高い性能を示し、かつ効率性も向上しています。

  • 27Bモデル: より複雑なタスクや高品質なテキスト生成を求める場合に適しています。

  • 2Bモデル: 今後リリース予定で、さらにリソース制約の厳しい環境やオンデバイスでの利用が期待されます。

責任あるAIの取り組み

Googleは、責任あるAI開発をGemmaファミリーの中心に据えています。Gemma 2についても、有害なコンテンツ生成のリスクを軽減するための厳格な安全性評価が行われています[1]。また、開発者が責任ある形でAIを構築できるよう、Retrieval Augmented Generation（RAG）と連携するResponsible AI Toolkitを提供し、安全ガイドラインやベストプラクティスを共有しています[3]。

利用イメージ

Gemma 2が提供されるプラットフォームやエコシステムは広範です。開発者はHugging Face Hub、Kaggle、Google Cloud Vertex AIなどを通じてGemma 2モデルにアクセスし、自身のアプリケーションに統合することができます[2][3]。

graph TD
    A["開発者/アプリケーション"] --> |入力プロンプト| B("Gemma 2利用プラットフォーム")
    B --> |Gemma 2モデルのロード| C{"Gemma 2モデル (9B/27B)"}
    C --|> |新しいMQA/GQAアーキテクチャ| D["効率的なメモリ利用と高速推論"]
    C --> |推論実行| E["生成された応答"]
    E --> |結果返却| A
    F["責任あるAIツールキット / 安全ガイドライン"] --|> C
    G["多様な展開環境"] --> B
    G --- H["Hugging Face Hub"]
    G --- I[Kaggle]
    G --- J["Google Cloud Vertex AI"]
    G --- K["NVIDIA NIM / PyTorch / JAX"]

Gemma 2の一般的な利用フローと特徴

簡単な利用例（Python CLI）

Hugging Face Transformersライブラリを使用してGemma 2モデルをロードし、テキストを生成するPythonコードの例です。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# モデル名 (例: Googleが提供する9B instruct版)


# アクセストークンが必要な場合があります。Hugging Face Hubで設定してください。

model_id = "google/gemma-2-9b-it"

# トークナイザーとモデルのロード


# device_map="auto" でGPUが利用可能な場合は自動でGPUに配置


# torch_dtype=torch.bfloat16 でメモリ効率と計算速度を向上

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)

# プロンプトの準備

prompt = "今日の天気はどうですか？"

# 入力をトークナイズし、モデルが期待する形式に変換

input_ids = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)

# テキスト生成


# max_new_tokens: 生成する新しいトークンの最大数


# do_sample=True: 多様な出力を生成するためにサンプリングを使用


# temperature: サンプリングのランダム性 (低いほど確定的)


# top_p: top-pサンプリングの閾値 (累積確率で上位のトークンからサンプリング)

outputs = model.generate(
    **input_ids,
    max_new_tokens=100,
    do_sample=True,
    temperature=0.7,
    top_p=0.9
)

# 生成結果をデコードし、特殊トークンをスキップして表示

generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print(f"プロンプト: {prompt}")
print(f"生成結果: {generated_text}")

"""
計算量 (Big-O表記による概念的な目安):

- トークナイズ: O(L_input) (入力シーケンス長に比例)

- 生成 (推論): O(L_output * N_params) (出力シーケンス長 * モデルパラメータ数)
  より詳細には、Attention機構は O(L_output * L_context * D_model) 程度の計算量を持つが、
  GQA/MQAの最適化によりメモリ帯域幅が改善される。

メモリ条件:

- モデルのパラメータ数に比例。例えば、9Bモデルで bfloat16 の場合、約 18GB (9 * 10^9 * 2 bytes) のVRAMまたはRAMが必要。

- デバイス (GPU/CPU) に応じて適切なメモリが必要です。
"""

インパクト

事実

  • 性能と効率の向上: Gemma 2は、前世代のGemma 1と比較して大幅なベンチマークスコアの改善と、推論時のGPUリソース消費の削減を実現しています[1][2]。これにより、より多くの開発者や企業がLLMを導入しやすくなります。

  • 幅広い利用可能性: Hugging Face Hub、Kaggle、Google Cloud Vertex AIなど、多様なプラットフォームで利用可能となり、アクセシビリティが向上しています[2][3]。

  • オープンなエコシステムの促進: 商用利用可能なライセンスと、GoogleのAIエコシステムとの連携により、オープンソースAIコミュニティの成長をさらに加速させることが期待されます[1][3]。

推測と評価

  • エッジ/オンデバイスAIの加速: Gemma 2の効率性は、スマートフォン、IoTデバイス、組み込みシステムなどのリソース制約のある環境でのAIアプリケーション開発を加速させる可能性があります。これにより、リアルタイム処理やプライバシー保護の観点から、クラウド依存を減らすことが可能になります。

  • イノベーションの民主化: より高性能で効率的なオープンモデルの提供は、スタートアップや小規模な開発チームでも、カスタムAIソリューションを開発・展開する障壁を低減し、AI分野全体のイノベーションを民主化することに貢献するでしょう。

  • コストパフォーマンスの向上: クラウド環境での推論コストは、大規模モデルでは高額になる傾向があります。Gemma 2の効率性向上は、特に推論スループットが重要なアプリケーションにおいて、運用コストを削減する上で大きな利点となり得ます。

今後

Gemma 2のリリースは、オープンモデルの分野における重要な一歩です。今後は、以下のような動向が予測されます。

  • コミュニティによるイノベーション: Gemma 2のオープン性と利用可能性は、Hugging Faceなどのコミュニティを通じて、新しいファインチューニングモデル、アプリケーション、ユースケースの爆発的な増加を促すでしょう。

  • オンデバイスAIの普及: 2Bモデルのリリースと最適化が進むことで、スマートフォンやスマート家電など、私たちの日常生活にAIがより深く統合される可能性があります。

  • 他社との競争と進化: GoogleのGemma 2の発表は、MetaのLlamaシリーズやMistral AIのモデルなど、他のオープンモデル開発者との競争をさらに激化させ、より高性能で効率的なモデルが次々と登場する原動力となるでしょう。この競争は、AI技術全体の進歩に寄与します。

  • 責任あるAIの進化: オープンモデルの普及に伴い、倫理的な利用、バイアスの軽減、安全性確保のためのツールとフレームワークの重要性が一層高まります。Googleが提供するResponsible AI Toolkitのさらなる進化と、コミュニティによる貢献が期待されます。

まとめ

Googleが2024年5月8日（JST）に発表したGemma 2は、性能と効率性の両面で前世代を大きく上回るオープンな軽量LLMです。MQA/GQAアーキテクチャによる推論効率の改善、複数のモデルサイズ展開、そして広範なエコシステムへの統合は、AI開発者にとって大きな恩恵をもたらします。これにより、オンデバイスAIの普及、イノベーションの民主化、そしてよりコスト効率の良いAIソリューションの開発が加速されると期待されます。Gemma 2は、オープンAIコミュニティにおけるGoogleのコミットメントを示すものであり、今後のAI技術の発展において中心的な役割を果たすでしょう。

参照元: [1] Google AI Blog. “Gemma 2: New powerful, efficient, responsible models.” 2024年5月8日. Google AI. https://blog.google/technology/ai/gemma-2-models/ [2] Hugging Face Blog. “Gemma 2 is here!” 2024年5月8日. Hugging Face. https://huggingface.co/blog/gemma-2 [3] Google Cloud Blog. “Gemma 2: Now available in Vertex AI and for open-source deployment.” 2024年5月8日. Google Cloud. https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemma-2-now-available-in-vertex-ai-and-for-open-source-deployment

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