Google は、AI技術の最前線に立つ新しいモデルファミリー「Gemma」を発表しました。
Gemma は、Google のこれまでのai研究の成果を結集した、軽量かつ高性能なオープンモデル群です。
本記事では、Gemma とは何か、どのように設計されているのか、そしてそれぞれのモデルがどのように機能するのかを詳細に解説します。
Gemma とは？次世代のAIアーキテクチャ
Gemma は、Google が開発した最先端のオープンモデルファミリーです。
Gemini（Googleの大規模言語モデル）の研究と技術を基に構築されており、軽量かつ高性能な特徴を持っています。
Gemma の最大の特徴は、その汎用性の高さとスケーラビリティです。
Gemma ファミリーは多様なモデルで構成されています。
Gemma 1 は2Bと7Bの2つのサイズがあり、Transformer ベースのテキスト生成モデルとして汎用的な自然言語処理タスクに適しています。
CodeGemma は Gemma をベースにコード補完と生成に最適化されたモデルで、500億以上のトークンを主にコードデータで学習し、Fill-in-the-Middle (FIM) 機能も搭載しています。
Gemma 2 は最新のアーキテクチャで学習された改良版テキスト生成モデルで、2B、9B、27Bの3つのサイズがあります。
特筆すべきは、2Bと9Bバージョンがより大規模なモデルから蒸留学習されている点です。
RecurrentGemma は革新的な Griffin アーキテクチャを採用し、ローカル注意機構と線形再帰を組み合わせることで長いシーケンスの生成時に高速な推論を実現しています。
最後に、PaliGemma はテキストと画像を入力として受け取り、テキスト出力を生成するビジョン言語モデルです。
Gemma の技術的特徴
Gemma のアーキテクチャは「Attention Is All You Need」論文で紹介されたTransformerをベースにしていますが、デコーダーのみのモデルとなっています。
これにより、テキスト生成タスクに特化した効率的な処理が可能になっています。
モデルは8192トークンのコンテキスト長で学習されており、これは約6144単語に相当します。
この長いコンテキスト長により、長文の処理が可能となり、長い論文や小説の要約、複雑な対話の理解などに適しています。
埋め込みサイズ（d_model）は、2Bモデルで2048、7Bモデルで3072となっています。
larger d_model 値により、単語の意味や関係性をより豊かに表現でき、微妙なニュアンスの理解や生成が必要なタスクで特に有効です。
レイヤー数は2Bモデルで18層、7Bモデルで28層となっており、レイヤー数の増加によりモデルはより複雑なパターンを学習できますが、計算コストとのトレードオフが必要となります。
フィードフォワードネットワークの隠れ層は、2Bモデルで32768次元、7Bモデルで49152次元と非常に大きく、これによりモデルの表現力が大幅に向上しています。
注意機構に関しては、7Bモデルがマルチヘッド LLORA 注意機構（16ヘッド）を採用しているのに対し、2Bモデルはマルチクエリ注意機構を採用しています。
マルチクエリ注意機構は、計算効率を向上させつつ、性能を維持する革新的なアプローチです。
活性化関数には、標準的な ReLU の代わりに GeGLU（Gated Linear Unit の変種）を使用しています。
これにより、より豊かな非線形性と制御可能な情報フローが実現されています。
また、Gemma は256,128トークンという大規模な語彙を持っており、多様なテキスト入力に対応できます。
これは多言語処理や専門用語の理解に特に有効です。
Gemma の革新的な点
Gemma の革新的な点の一つは、RecurrentGemma で採用されている Griffin architecture です。
このアーキテクチャは、ローカル注意機構と線形再帰を組み合わせた設計で、長いシーケンスの生成時に従来の Transformer モデルよりも高速な推論を可能にしています。
また、Gemma 2 の2Bと9Bモデルでは、より大規模なモデルから知識を蒸留することで学習されています。
これにより、小さなモデルサイズでも高い性能を実現しています。
さらに、PaliGemma はテキストと画像を同時に処理できるマルチモーダルモデルであり、画像説明生成や視覚的質問応答などの複雑なタスクを可能にしています。
Gemma の具体的な使用例とコードスニペット
Gemma の使用例として、テキスト生成とコード補完の簡単なコードスニペットを紹介します。
テキスト生成では、Transformers ライブラリを使用して Gemma 7B モデルを読み込み、指定されたプロンプトから文章を生成します。
コード補完では、CodeGemma 7B モデルを使用して、与えられたコードスニペットの続きを生成します。
これらの例は、Gemma の柔軟性と使いやすさを示しています。
他のAIモデルとの比較
Gemma は、GPT-3 や BERT などの既存の大規模言語モデルと比較して、軽量性、オープン性、効率性の面で優れています。
同等のパフォーマンスでより小さなモデルサイズを実現し、モデルの重みが公開されているため研究や改良が容易です。
特に RecurrentGemma は長文生成で高速な推論が可能であり、これは大きな利点となっています。
将来の展望と潜在的な影響
Gemma のようなオープンモデルの登場により、AI技術の研究や応用がより広く行われるようになると予想されます。
これはAI民主化を促進し、イノベーションの加速とai技術の多様化につながる可能性があります。
また、Gemma の軽量なモデルは、スマートフォンやIoTデバイスなどのエッジデバイスでの直接実行を可能にします。
これにより、プライバシー保護やレイテンシの削減が実現でき、エッジコンピューティングの発展に貢献するでしょう。
さらに、CodeGemma のような専門化されたモデルの登場により、プログラミングや科学研究などの専門分野でのAI活用がさらに進むと考えられます。
これは、各分野での生産性向上や新たな発見の促進につながる可能性があります。
最新の研究成果と実際の応用事例
Gemma に関する最新の研究では、モデルの解釈可能性や公平性の向上、さらなる効率化などが進められています。
例えば、モデルの推論過程を可視化する技術や、バイアスを軽減するための新しい学習手法などが提案されています。
実際の応用事例としては、GitHub のコード補完機能に CodeGemma が採用され、開発者の生産性向上に貢献しています。
医療分野では、Gemma を用いた診断支援システムが開発され、医師の意思決定をサポートしています。
さらに、教育分野では PaliGemma を活用した視覚的な学習補助ツールの開発が進められています。
結論
Gemma は、軽量性、高性能、オープン性を兼ね備えた次世代AIモデルファミリーとして、AI技術の民主化と革新的な応用の創出に大きく貢献すると期待されています。
その多様なモデルラインナップと革新的なアーキテクチャにより、幅広い分野での活用が可能となり、今後のAI技術の発展に重要な役割を果たすでしょう。
研究者や開発者は、Gemma を基盤として、さらなる改良や新たな応用を探求することができます。
Gemma の登場は、AIの未来に新たな可能性を開く重要な一歩となり、私たちの社会や技術の進歩に大きな影響を与えることが期待されます。
今後の Gemma の発展と、それがもたらす革新的な応用に、大いに注目していく必要があるでしょう。
参考：Gemma explained: An overview of Gemma model family architectures
コメント