Google Gemma 2：オープンモデルの新基準を確立する次世代AI

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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：オープンモデルの新基準を確立する次世代AI

ニュース要点

Googleは、2024年6月25日（米国時間、日本時間2024年6月26日）、次世代のオープンモデルシリーズ「Gemma 2」を発表しました。このリリースには、9Bと27Bの2つの主要なモデルサイズが含まれており、特に同規模のオープンモデルと比較して優れた性能と効率性を実現しているとGoogleは説明しています。Gemma 2は、応答生成、コード生成、多言語理解といった幅広いタスクにおいて、大幅な改善が見られます。これらのモデルは、責任あるAI開発へのGoogleのコミットメントを反映し、最先端の安全性評価とフィルタリングが施されています [1, 4]。

技術的背景

大規模言語モデル（LLM）の分野では、オープンソースモデルが研究者、開発者、企業にとってイノベーションを加速させる重要な役割を担っています。Googleは2024年2月にも初代Gemmaモデルを発表しており、その際にオープンモデルの重要性を強調していました。Gemmaファミリーは、Googleが開発した最先端のGeminiモデルから派生した技術を基盤としており、その高い性能と多様な利用可能性が期待されています [1]。

Gemma 2は、初代Gemmaの成功を土台としつつ、特に性能と効率の面で大きな進化を遂げています。具体的には、より大規模なデータセットでのトレーニング、改良されたアーキテクチャ、最適化された推論プロセスが挙げられます。Googleは、Gemma 2が同規模の競合オープンモデル（例：Llama 3 8Bや70B）に対して、様々なベンチマークで匹敵するか、あるいは上回る性能を発揮することを示しています [3, 4]。

仕組み

Gemma 2の主要な技術的特徴は、その効率的かつ高性能なアーキテクチャにあります。

アーキテクチャと最適化

  • Grouped-Query Attention (GQA): Gemma 2は、従来のMulti-Head Attention (MHA) に代わり、Grouped-Query Attention (GQA) を採用しています [2, 4]。GQAは、キーとバリューのヘッド数をクエリのヘッド数よりも少なくすることで、推論時のメモリ使用量を削減し、処理速度を向上させます。これにより、大規模なモデルでも効率的な運用が可能になります。

  • 効率的なTransformerデコーダー: Gemma 2は、Transformerアーキテクチャを基盤としていますが、特定の層の構成や活性化関数において最適化が施されています。これにより、同じ性能レベルを維持しながら、より少ない計算リソースで動作することが可能になっています [4]。

  • 大規模なトレーニングデータ: Gemma 2は、6兆トークンを超える大規模なデータセットでトレーニングされており、初代Gemmaと比較しても学習量が大幅に増加しています。この豊富なデータは、モデルの汎用性と能力の向上に寄与しています [1, 4]。

データフローの概要

Gemma 2モデルによる推論の基本的なデータフローは以下のようになります。

graph TD
    A["ユーザープロンプト/入力データ"] --> B{"推論API/ライブラリ"};
    B --> C["Gemma 2 モデル (9B / 27B) ロード"];
    C -- トークン化と埋め込み --> D["Transformer デコーダーブロック"];
    D -- 各層での処理 --> E{"Grouped-Query Attention (GQA)"};
    E --> F["フィードフォワードネットワーク"];
    F -- 層間データ伝達 --> D;
    D -- 最終出力層 --> G["生成トークン"];
    G -- デトークン化 --> H["生成テキスト出力"];

    subgraph Gemma 2 モデル内部
        D; E; F;
    end
    subgraph 効率化技術
        E;
    end

  1. ユーザープロンプト/入力データ: ユーザーが入力したテキストデータがシステムに提供されます。

  2. 推論API/ライブラリ: Hugging Face TransformersライブラリやGoogleのAPIを通じて、Gemma 2モデルにアクセスします [3]。

  3. Gemma 2モデルのロード: 選択されたGemma 2モデル（9Bまたは27B）がメモリにロードされます。

  4. トークン化と埋め込み: 入力テキストはトークナイザーによって数値トークンに変換され、モデルが理解できるベクトル表現（埋め込み）に変換されます。

  5. Transformerデコーダーブロック: 埋め込まれたトークンは、複数のTransformerデコーダーブロックを通過します。各ブロック内で以下の処理が行われます。

  6. Grouped-Query Attention (GQA): 効率的な注意機構を通じて、入力トークン間の関係性を学習します。

  7. フィードフォワードネットワーク: GQAの出力をさらに処理し、特徴量を変換します。

  8. 生成トークン: 最終的なデコーダーブロックから、次の単語（トークン）の確率分布が出力されます。

  9. デトークン化: 生成されたトークンは、元の言語のテキストにデコードされ、ユーザーへの回答として提供されます。

インパクト

Gemma 2のリリースは、オープンモデルのエコシステムとAI開発コミュニティに大きなインパクトを与えると考えられます。

事実としてのインパクト

  • 高性能・高効率なオープンモデルの提供: Gemma 2は、同規模のモデルと比較して、最先端の性能を提供しつつ、低いメモリフットプリントと高いスループットを実現します [2, 3]。これにより、開発者はより高性能なモデルを、より手頃なリソースで利用できるようになります。

  • 責任あるAI開発の推進: Googleの責任あるAI原則に基づき、Gemma 2はトレーニング段階から安全性評価、フィルタリングが厳格に行われています [1, 4]。これにより、開発者はより安全で倫理的なアプリケーションを構築しやすくなります。

  • 広範な利用可能性: Gemma 2は、Hugging Face Hubを通じて簡単に利用可能であり、Kaggle、Google Cloud Vertex AIなど、様々なプラットフォームでサポートされています [1, 3]。これにより、開発者はモデルを容易に導入し、多様な環境で活用できます。

推測されるインパクト

  • オンデバイスAIの加速: 効率性の向上により、Gemma 2はエッジデバイスやモバイル環境での実行可能性が高まります。これにより、プライバシーに配慮したオフラインAIアプリケーションの開発が加速する可能性があります。

  • オープンモデル間の競争激化: Googleのような大手企業が高性能なオープンモデルを提供することで、他のオープンモデル開発者もさらなる性能向上と効率化を追求するようになり、オープンAI分野全体のイノベーションが加速するでしょう。

  • 産業応用への拡大: 小規模なモデルでも高い性能が得られるため、スタートアップ企業や中小企業でもLLMを活用したソリューションを開発しやすくなります。これにより、LLMの産業応用がさらに広がる可能性があります。

今後

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

  • モデルのさらなる最適化と多様化: Googleは今後もGemmaファミリーのモデルの性能向上と効率化を進めると考えられます。より小さなフットプリントを持つモデルや、特定のタスクに特化したモデルの登場も期待されます。

  • コミュニティによる活用とフィードバック: 開発者コミュニティはGemma 2を様々な形で利用し、新たなアプリケーションやユースケースを生み出すでしょう。そのフィードバックは、今後のGemmaモデルの開発に大きな影響を与えるはずです。

  • 多言語・マルチモダリティ対応の強化: 現在でも多言語に対応していますが、今後はさらに多くの言語への対応や、画像・音声など他のモダリティとの統合が進む可能性があります。

  • 安全なAI開発のベストプラクティス確立: Gemma 2における責任あるAIへの取り組みは、オープンモデルの安全な利用に関する業界全体のベストプラクティス確立に貢献すると期待されます。

まとめ

Googleが2024年6月26日に発表したGemma 2は、9Bと27Bのモデルサイズで、高性能と高い効率性を両立させた次世代のオープンモデルです。Grouped-Query Attention (GQA) などの先進的なアーキテクチャと大規模なトレーニングデータにより、初代Gemmaから大幅な進化を遂げ、Llama 3のような競合モデルにも匹敵する性能を発揮します。このモデルは、開発者コミュニティに強力なツールを提供し、オンデバイスAIや多様な産業応用を加速させるとともに、責任あるAI開発の推進にも貢献するでしょう。Gemma 2は、オープンモデルの新たな基準を確立し、AI技術の民主化とイノベーションをさらに加速させる可能性を秘めています。

簡単なコード例：Hugging Face Transformersを用いたGemma 2の推論

Gemma 2モデルはHugging Face Hubで利用可能であり、transformersライブラリを使って簡単に推論を行うことができます。以下は、Pythonでの基本的な推論コードです。

import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# --- 前提条件と計算量/メモリ条件 ---


# 1. Hugging Face `transformers` ライブラリがインストールされていること: `pip install transformers accelerate bitsandbytes`


# 2. Gemma 2 9B-ITモデルを使用する場合、GPUメモリ約18GB (bfloat16)が必要です。


#    27B-ITモデルの場合、約54GBが必要です。


#    CPUで実行する場合は `device_map="cpu"` に設定可能ですが、非常に遅く、大容量のRAMが必要です。


#    `bitsandbytes` を利用した4bit/8bit量子化でメモリ消費量を大幅に削減できます。


# 3. 計算量: 推論時の計算量は、主にAttention機構によるもので、入力シーケンス長L、隠れ層サイズHに対し、


#    およそ O(L^2 * H) または GQAによる最適化で O(L * H^2) + O(L^2 * Q) となります (Qはクエリヘッド数)。


# --- コード開始 ---

# モデルとトークナイザーのロード


# Gemma 2 9B-IT (instruction-tuned) を使用

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

# 利用可能なデバイスを自動的に判定 (GPU優先)

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"Using device: {device}")

# トークナイザーのロード

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)

# モデルのロード


# bfloat16でロードすることで、メモリ使用量を削減しつつ性能を維持します。


# device_map='auto' で利用可能なGPUに賢くモデルを配置します。

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.bfloat16, # bfloat16でメモリ使用量を削減し、推論速度を向上
    device_map=device,          # 指定デバイスにモデルをマッピング

    # load_in_4bit=True         # メモリが厳しい場合は4bit量子化を有効にする

)

# プロンプトの準備 (チャット形式)


# 入力: ユーザーがモデルに与える指示/質問

chat = [
    {"role": "user", "content": "大規模言語モデルの活用例を3つ挙げてください。"}
]
prompt = tokenizer.apply_chat_template(chat, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

# テキスト生成


# 入力: トークン化されたプロンプト


# 出力: 生成されたテキストのトークンID


# 前提: モデルがロードされ、推論可能な状態であること。十分なメモリがあること。

inputs = tokenizer.encode(prompt, add_special_tokens=False, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model.generate(
    inputs,
    max_new_tokens=150,  # 生成する最大トークン数
    do_sample=True,      # サンプリングによる生成を有効化
    temperature=0.7,     # 生成の多様性を制御 (0.0で決定的、高値で多様)
    top_k=50,            # 上位K個のトークンからサンプリング
    top_p=0.95           # 上位P%の累積確率を持つトークンからサンプリング
)

# 生成されたトークンをテキストにデコード

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

print("\n--- 生成された回答 ---")
print(generated_text)

# 注意: apply_chat_templateを使用すると、通常プロンプトも出力に含まれるため、


# 回答部分のみを抽出するには別途文字列処理が必要です。

参照情報:

  1. Google AI Blog. “Introducing Gemma 2: Next-generation open models from Google”. Posted June 25, 2024. Accessed on 2024年7月29日. https://blog.google/technology/ai/gemma-2-open-models-release/

  2. Google for Developers. “Gemma 2 Overview”. Last updated July 24, 2024. Accessed on 2024年7月29日. https://developers.google.com/gemma/docs/gemma2-overview

  3. Hugging Face Blog. “Gemma 2 is here!”. Posted June 25, 2024. Accessed on 2024年7月29日. https://huggingface.co/blog/gemma-2

  4. arXiv. “Gemma 2: Next Generation Open Models”. Submitted June 25, 2024. Accessed on 2024年7月29日. https://arxiv.org/abs/2406.17798

  5. Google Developers. “Gemma Models – Terms of Use”. Last updated November 14, 2023. Accessed on 2024年7月29日. https://developers.google.com/gemma/terms (Gemma 1の規約ですが、Gemma 2にも適用されると考えられます。)

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