Google Gemma 2.0の発表：オープンモデルの新基準か？

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Google Gemma 2.0の発表：オープンモデルの新基準か？

ニュース要点

2024年6月27日（JST）、Googleは、オープンモデルファミリーの最新版である「Gemma 2.0」を発表しました[1]。Gemma 2.0は、90億（9B）と270億（27B）パラメータの2つのモデルサイズで提供され、それぞれのサイズクラスにおいて、既存の主要なオープンモデルを上回る性能を実現するとGoogleは主張しています[1]。特に、9BモデルはMetaのLlama 3 8Bモデルを、27BモデルはLlama 3 70Bモデルを含むより大規模なモデルを、複数の主要なベンチマークで凌駕しているとされています[1]。これは、AI開発者にとって、より高性能かつ効率的なオープンモデルの新たな選択肢が提供されたことを意味します。

技術的背景

近年、大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、その多くはAPIを通じて提供されるクローズドなモデルでした。しかし、より柔軟な利用、コスト効率、データプライバシーの観点から、オープンソースのLLMへの需要が高まっています。Googleは、2024年2月にも初代Gemmaモデルを発表しており、その堅牢な性能と責任あるAI原則への取り組みが評価されました。Gemma 2.0は、このGemmaファミリーの進化版として、Googleの最先端のAI研究とDeepMindの専門知識を結集して開発されたものです[1]。

オープンモデルは、研究者がモデルの内部構造を深く理解し、特定の用途に合わせてファインチューニングを行うことを可能にします。また、ローカル環境やオンプレミス環境でのデプロイメントが可能なため、センシティブなデータを扱う企業にとって、セキュリティとプライバシーの面で大きなメリットをもたらします。

仕組み

Gemma 2.0は、デコーダオンリーのトランスフォーマーアーキテクチャをベースとしています[2]。このアーキテクチャは、OpenAIのGPTシリーズやMetaのLlamaシリーズなど、現代の主要なLLMで広く採用されているものです。Googleは、Gemma 2.0のために新しいアーキテクチャ設計を導入し、これにより大幅な効率性と性能の向上を実現したと説明しています[1]。

Gemma 2.0の主な特徴:

  • モデルサイズ: 9Bと27Bの2種類。9Bは小規模なデプロイやローカル環境での利用に適し、27Bはより高性能なアプリケーションや複雑なタスクに対応します[1]。

  • 効率性: 新しいアーキテクチャにより、以前のGemmaモデルや同規模の競合モデルと比較して、推論時の効率が向上しています。これにより、少ない計算リソースで高速な応答が可能になります[1]。

  • コンテキストウィンドウ: 8Kトークンのコンテキスト長をサポートしており、比較的長いテキストの理解や生成が可能です[1][2]。

  • 責任あるAI: Googleの責任あるAI原則に基づき、モデルの安全性と倫理的な利用に重点が置かれています。安全な利用を支援するツールキットも提供されています[1]。

  • 幅広い提供: Hugging Face、Kaggle、Google Cloud (Vertex AI、GKE)、NVIDIA NIMなど、多様なプラットフォームで利用可能です[1][2]。

Gemma 2.0モデルの利用フロー

flowchart TD
    A["ユーザー"] --> |プロンプト入力| B["アプリケーション/LLMフレームワーク"];
    B --> |前処理| C{"データ処理モジュール"};
    C --> |入力トークン| D["Gemma 2.0 モデル (9B/27B)"];
    D --> |推論実行| E{"推論エンジン"};
    E --> |出力トークン| F["生成結果 (テキスト)"];
    F --> |後処理| C;
    C --> |結果表示| B;
    B --> |応答出力| A;

Gemma 2.0を利用する際、ユーザーからの入力（プロンプト）はまずアプリケーションやLLMフレームワークによって受け取られます。その後、データ処理モジュールで入力の前処理（トークン化など）が行われ、Gemma 2.0モデルに渡されます。モデルは推論エンジンを通じてテキストを生成し、その結果は再びデータ処理モジュールで後処理（デトークン化など）された後、アプリケーションを通じてユーザーに提示されます。

インパクト

Gemma 2.0の登場は、AI開発コミュニティとビジネスの両方に大きな影響を与える可能性があります。

事実

  • 性能向上: 9Bおよび27Bモデルが、同規模およびより大規模な競合モデルに対し、特定のベンチマークで優位性を示している[1]。

  • アクセス容易性: Hugging Faceなどの主要なプラットフォームでの利用開始により、研究者や開発者が容易にモデルにアクセスし、実験・開発を進めることが可能[1][2]。

  • Googleエコシステムとの連携: Google Cloud（Vertex AI、GKE）での最適化されたサポートにより、Google Cloudユーザーは既存のインフラを活用しやすくなる[1]。

推測/評価

  • オープンモデル競争の激化: Gemma 2.0の強力な性能は、MetaのLlamaファミリーやMistral AIのモデルなど、他の主要なオープンモデルとの競争をさらに加速させるでしょう。これにより、各ベンダーはより高性能で効率的なモデルの開発に注力せざるを得なくなり、結果としてAI技術全体の進歩が促進されると予想されます。

  • 企業におけるLLM導入の加速: 責任ある利用を強調し、効率性も高いため、データプライバシーが懸念される業界（金融、医療など）や、オンプレミスでのAI利用を検討している企業にとって、Gemma 2.0は魅力的な選択肢となるでしょう。コスト効率と制御の自由度が高いオープンモデルは、企業のAI戦略に新たな方向性をもたらす可能性があります。

  • 多様なアプリケーション開発の促進: 小規模ながら高性能な9Bモデルの登場は、エッジデバイスや限られたリソース環境でのAIアプリケーション開発を後押しするかもしれません。より幅広いデバイスやユースケースで高度なAI機能が利用可能になることで、イノベーションが促進されるでしょう。

今後

Gemma 2.0のリリースは、オープンモデルの性能とアクセシビリティにおける重要な一歩です。今後は、コミュニティによるモデルのファインチューニング、多様なドメインへの適用、そしてさらに効率的なデプロイメント手法の開発が進むと予想されます。Googleは引き続き、責任あるAI開発とオープンエコシステムへの貢献を強調しており、Gemmaファミリーのさらなる進化も期待されます。また、Gemma 2.0が産業界でどのように活用され、具体的な成功事例が生まれるかにも注目が集まるでしょう。

まとめ

Googleが2024年6月27日（JST）に発表したGemma 2.0は、9Bと27Bの2つのモデルサイズで、その規模におけるトップクラスの性能を誇ります[1]。新しいアーキテクチャによる効率性の向上、8Kトークンのコンテキストウィンドウ、そしてGoogleの責任あるAI原則への準拠が主な特徴です[1][2]。このモデルは、Hugging FaceやGoogle Cloudなど多様なプラットフォームで利用可能であり、オープンモデル市場の競争を激化させ、AI開発者や企業に新たな可能性を広げるでしょう。

実装/利用の手がかりとなるコード例

Hugging Faceのtransformersライブラリを使用してGemma 2.0モデルをロードし、テキストを生成するPythonコード例です。

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

# 1. モデルとトークナイザのロード


# 27Bモデルを使用する場合は "google/gemma-2-27b-it" に変更し、十分なGPUメモリを確保してください。


# `it` サフィックスはインストラクションチューニング済みモデルを示します。

model_id = "google/gemma-2-9b-it" # Gemma 2 9B Instructモデル
print(f"Loading model: {model_id}...")

# トークナイザのロード

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

# モデルのロード


# torch_dtype=torch.bfloat16 は、新しいGPU（NVIDIA Ampere以降など）で推奨されるデータ型です。


# device_map="auto" は、利用可能なデバイス（GPUがあればGPU）に自動でモデルを割り当てます。

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16,
    device_map="auto"
)
print("Model loaded successfully.")

# 2. プロンプトの準備


# ChatMLフォーマットに変換するために apply_chat_template を使用します。

prompt_text = "大規模言語モデルが現代のソフトウェア開発において果たす役割について説明してください。"
messages = [
    {"role": "user", "content": prompt_text}
]
input_ids = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    add_generation_prompt=True,
    return_tensors="pt"
).to(model.device) # モデルと同じデバイスにテンソルを移動

# 3. テキスト生成

print("Generating response...")

# 計算量: 生成するトークン数とコンテキスト長の積に比例します (O(output_length * context_length^2))


# メモリ要件: モデルのパラメータ数とコンテキスト長に比例します。


#           27Bモデルの場合、約54GBのVRAMが必要になります（bfloat16の場合）。

outputs = model.generate(
    input_ids,
    max_new_tokens=256, # 生成する最大トークン数
    do_sample=True,     # サンプリングを有効化（多様な応答を生成）
    temperature=0.7,    # 温度設定（高いほどランダム性↑、低いほど確定的↓）
    top_p=0.9           # 上位pパーセントの確率のトークンからサンプリング
)

# 4. 生成結果のデコード


# 入力プロンプト部分を除外して、生成されたテキストのみをデコードします。

response = tokenizer.decode(outputs[0][input_ids.shape[-1]:], skip_special_tokens=True)
print("\n--- 生成された応答 ---")
print(response)

# 出力例 (環境やモデルのバージョンにより変動):


# "大規模言語モデル（LLM）は、現代のソフトウェア開発において多様な役割を担い、その効率性と能力を劇的に向上させています。


#  以下に主要な役割を挙げます。


#  1. コード生成と補完: LLMは、自然言語の説明からコードスニペットを生成したり、開発者が入力しているコードを自動補完したりできます。..."
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