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Google、次世代AIモデル「Gemini 1.5」を発表


Google が次世代の AI モデル「Gemini 1.5」を発表した。長文コンテキストの理解、効率的なアーキテクチャ、卓越した性能を兼ね備えた Gemini 1.5 は、これまで困難とされてきた複雑なタスクを自律的に処理することができ、様々な業界における AI の導入を加速させる可能性がある。Google CEO の Sundar Pichai 氏と Google DeepMind CEO の Demis Hassabis 氏が登壇し、Gemini 1.5 の革新的な能力と特徴について詳しく解説した。AI 業界に大きなインパクトを与えると予測されるこのモデルの詳細を見ていこう。


 

この記事でわかること


・Gemini 1.5の革新的な長文コンテキスト理解能力がわかる

   - 最大100万トークンのコンテキストウィンドウを処理可能

   - 膨大な量の情報を一度に分析し、複雑な推論タスクを実行


・Gemini 1.5の効率的なアーキテクチャがわかる

   - Mixture-of-Experts(MoE)アーキテクチャを採用

   - タスクに応じて最適な専門家ネットワークを選択的に活性化し、計算リソースを節約


・Gemini 1.5の卓越した性能がわかる

   - テキスト、コード、画像、音声、動画など、様々なモダリティにおいて優れた結果を示す

   - 他のAIモデルと比較しても高い性能を発揮


・Gemini 1.5のAI市場へのインパクトがわかる

   - これまで困難とされてきた複雑なタスクを自律的に処理可能

   - 様々な業界におけるAIの導入を加速させ、AIの民主化を促進する可能性がある


 

目次







 

1.次世代AIモデル「Gemini 1.5」の可能性を語る


2024年2月15日、Google CEOのSundar Pichai氏とGoogle DeepMindのCEOであるDemis Hassabis氏が、同社の次世代AIモデル「Gemini 1.5」について語った。このモデルは、前バージョンから大幅な性能向上を達成しており、特に長文コンテキストの理解において画期的な進歩を遂げているという。


Pichai氏は、Gemini 1.5について「私たちのチームは、最新モデルの可能性を追求し続けており、安全性を核として急速な進歩を遂げています」と述べ、このモデルの潜在的な能力に対する期待を表明した。また、「長いコンテキストウィンドウは、何が可能かという約束を示してくれます。それは全く新しい能力を可能にし、開発者がより便利なモデルやアプリケーションを構築するのに役立つでしょう」と語り、Gemini 1.5がもたらす可能性について言及した。


一方、Hassabis氏は「これはAIにとってエキサイティングな時期です。この分野の新しい進歩は、今後数年間で数十億人の人々のためにAIをより役立つものにする可能性を秘めています」と述べ、AIの発展がもたらす恩恵について強調した。また、「Gemini 1.0を発表して以来、私たちはその能力をテスト、洗練、強化してきました」と語り、継続的な改善プロセスについて説明した。


Gemini 1.5は、開発者やエンタープライズ顧客に限定的なプレビューとして提供される予定であり、AI StudioとVertex AIを通じてアクセスできる。Pichai氏とHassabis氏は、このモデルを責任を持って世界中の人々、開発者、企業に提供していくとしている。


IT業界では、大手テック企業による次世代AIモデルの開発競争が激化しており、GoogleのGemini 1.5の発表は大きな注目を集めている。特に、長文コンテキストの理解における進歩は、AIの実用性を大幅に高める可能性を秘めており、様々な分野でのAI活用の可能性を広げるものとして期待されている。


 

2.革新的なMixture-of-Expertsアーキテクチャによる効率の大幅な向上


Gemini 1.5は、同社の最先端の研究であるTransformerとMixture-of-Experts(MoE)アーキテクチャに基づいて構築されている。このアーキテクチャは、モデルの効率を大幅に向上させ、より迅速な学習と高品質な出力を可能にする。


従来のTransformerモデルは、1つの大規模なニューラルネットワークとして機能する。対照的に、MoEモデルは複数の「専門家」ニューラルネットワークに分割される。これらの専門家ネットワークは、特定のタスクや入力タイプに特化している。MoEモデルは、与えられた入力の種類に基づいて、最も関連性の高い専門家ネットワークを選択的に活性化することを学習する。


この選択的な活性化は、モデルの効率を大幅に向上させる。関連性の低い専門家ネットワークをスキップすることで、計算リソースを節約し、より迅速な処理が可能になる。また、専門家ネットワークが特定のタスクに特化しているため、より高品質な出力を生成できる。


Googleは、MoE技術の早期採用者および先駆者であり、Sparsely-Gated MoE、GShard-Transformer、Switch-Transformer、M4などの研究を通じてこの分野を牽引してきた。これらの研究は、MoEアーキテクチャの効率性と有効性を実証してきた。


Gemini 1.5に採用された最新のモデルアーキテクチャの革新により、複雑なタスクをより迅速に学習し、品質を維持しつつ、トレーニングと提供の効率を高めることが可能になった。これにより、Googleの開発チームはGeminiのより高度なバージョンを以前よりも迅速に反復、トレーニング、提供できるようになった。


例えば、あるタスクにおいて、Gemini 1.5は関連性の高い専門家ネットワークのみを活性化することで、計算リソースを最適化し、処理速度を向上させることができる。また、特定のタスクに特化した専門家ネットワークにより、より正確で高品質な出力を生成することが可能になる。


MoEアーキテクチャは、AIモデルの効率性と拡張性を向上させるための有望なアプローチであり、Gemini 1.5はこの技術の実用性を示す重要な一歩となっている。今後、MoEアーキテクチャはさらに洗練され、より幅広いAIアプリケーションに応用されていくことが期待される。


 

3.長文コンテキスト理解による複雑な推論と革新的なアプリケーション


Gemini 1.5は、長文コンテキストの理解においても画期的な進歩を遂げている。特に注目すべきは、Gemini 1.5 Proモデルが実現する最大100万トークンのコンテキストウィンドウである。この拡張されたコンテキストウィンドウにより、Gemini 1.5 Proは膨大な量の情報を一度に処理し、複雑な推論タスクを実行することができる。


具体的には、Gemini 1.5 Proは1時間の動画、11時間の音声、30,000行以上のコードベース、または700,000語以上の単語を一度に処理することができる。これにより、与えられたプロンプト内の大量のコンテンツを継ぎ目なく分析、分類、要約することが可能になる。


例えば、Gemini 1.5 Proに402ページのアポロ11号の月面着陸ミッションのトランスクリプトを与えると、モデルはドキュメント全体に渡る会話、出来事、詳細について推論することができる。これは、長文コンテキストの理解におけるGemini 1.5 Proの能力を示す印象的な例である。


また、Gemini 1.5 Proは、動画を含む異なるモダリティにおいて、高度な理解と推論タスクを実行することができる。例えば、44分間のサイレント映画を与えると、モデルは様々な筋書きのポイントやイベントを正確に分析し、見落とされがちな映画の細部についても推論することができる。


さらに、Gemini 1.5 Proは、長いコードブロックにおいてより関連性の高い問題解決タスクを実行することができる。100,000行以上のコードを含むプロンプトを与えると、モデルは例題をよりよく推論し、有用な修正を提案し、コードの異なる部分がどのように機能するかについて説明することができる。


これらの例は、Gemini 1.5 Proの長文コンテキスト理解能力が、複雑な推論タスクやアプリケーションの実現に役立つことを示している。この技術は、大規模なドキュメントの自動分析、動画コンテンツの理解、コードの理解と生成など、幅広い分野に応用することができる。


長文コンテキストの理解は、AIの実用性を大きく拡張する可能性を秘めている。膨大な情報を処理し、複雑な推論を行う能力は、AIがより高度なタスクを自律的に実行するために不可欠である。Gemini 1.5 Proの長文コンテキスト理解能力は、AIアプリケーションの新たな可能性を切り開くものとして大きな期待が寄せられている。


 

4.包括的なベンチマークで実証された卓越した性能


Gemini 1.5 Proは、テキスト、コード、画像、音声、動画など、様々なモダリティにおける包括的なベンチマークにおいて、卓越した性能を示している。この性能向上は、Gemini 1.5 Proが前バージョンから大幅な進歩を遂げたことを裏付けるものである。


具体的には、Gemini 1.5 Proは、大規模言語モデル(LLM)の開発に使用されるベンチマークの87%において、Gemini 1.0 Proを上回る性能を発揮した。これは、Gemini 1.5 Proが幅広いタスクにおいて優れた能力を持つことを示している。さらに、Gemini 1.5 Proは、同じベンチマークにおいてGemini 1.0 Ultraと同等の性能を達成している。これは、Gemini 1.5 Proが、より大規模なモデルに匹敵する性能を、より効率的に実現できることを意味している。


また、Gemini 1.5 Proは、コンテキストウィンドウが拡大されても高い性能を維持することができる。Needle In A Haystack(NIAH)評価において、Gemini 1.5 Proは、特定の事実や記述を含む小さなテキストを、最大100万トークンの長文テキストブロックの中に意図的に配置した場合でも、99%の確率で埋め込まれたテキストを見つけることができた。これは、Gemini 1.5 Proの長文コンテキスト理解能力の堅牢性を示す重要な結果である。


さらに、Gemini 1.5 Proは、印象的な「コンテキスト内学習」スキルを示している。これは、追加の微調整を必要とせず、長いプロンプトで与えられた情報から新しいスキルを学習できることを意味する。このスキルは、Machine Translation from One Book(MTOB)ベンチマークでテストされた。このベンチマークは、モデルが以前に見たことのない情報からどの程度学習できるかを示している。Gemini 1.5 Proは、世界中で200人未満のスピーカーしかいないKalamang語の文法マニュアルを与えられると、同じコンテンツから学習する人間と同等のレベルで、英語からKalamang語への翻訳を学習することができた。


Gemini 1.5 Proの長文コンテキストウィンドウは、大規模モデルの中で初めての試みであるため、Googleの研究チームは、その新しい能力をテストするための新しい評価とベンチマークを継続的に開発している。これらの評価は、Gemini 1.5 Proの性能をさらに詳細に分析し、その能力の限界を探ることを目的としている。


Gemini 1.5 Proの卓越した性能は、AIの実用性を大きく向上させる可能性を秘めている。幅広いタスクで高い性能を発揮し、長文コンテキストを理解し、コンテキスト内学習を実現する能力は、AIが複雑な問題を自律的に解決するために不可欠である。Gemini 1.5 Proの性能は、AIの民主化を加速し、社会のあらゆる側面に革新をもたらす可能性を示唆している。


 

5.革新的な長文コンテキスト理解と高い性能が切り開く新たなAIの可能性


Gemini 1.5は、長文コンテキストの理解、効率的なアーキテクチャ、卓越した性能、厳格な倫理とセーフティテストを兼ね備えた革新的なAIモデルである。この先進的な技術は、幅広い分野でAIの実用性を大きく向上させ、新たなアプリケーションの可能性を切り開くことが期待されている。


Gemini 1.5の革新的な能力は、AI市場に大きなインパクトを与えると予測される。このモデルは、これまで困難とされてきた複雑なタスクを自律的に処理することができ、様々な業界におけるAIの導入を加速させる可能性がある。


また、Gemini 1.5の登場は、AIの民主化を促進し、より多くの企業や個人がAIの恩恵を享受できるようになることを意味している。このモデルの高い性能と効率性は、AIシステムの開発と展開のコストを削減し、中小企業でもAIの導入がより容易になることを示唆している。


Gemini 1.5は、AIの新たな時代の幕開けを告げる革新的な技術である。その長文コンテキスト理解能力、効率的なアーキテクチャ、卓越した性能、厳格な倫理基準は、AIの実用性を大きく向上させ、社会のあらゆる側面に変革をもたらす可能性を秘めている。



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