コンパクトAIの推論力：挑戦的なGPT？

近年、AIコミュニティは、大規模な言語モデル（LLMS）の顕著な成果に魅了されています。もともと自然言語処理のために作成されたこれらのモデルは、人間の推論に似た段階的な思考プロセスで複雑な問題を解決できる洗練された推論ツールに変換されました。ただし、高度な機能にもかかわらず、LLMには高い計算コストや展開速度が遅いなど、顕著な欠点があり、モバイルデバイスやエッジコンピューティングなどのリソース制限設定での実際のアプリケーションでは実現不可能になります。これは、コストとリソースの需要を最小限に抑えながら、同等の推論能力を提供できる、より小さく、より効率的なモデルの開発に強い関心を集めました。この記事では、これらの小さな推論モデルの出現を掘り下げ、AIの景観に対する潜在的、課題、将来の意味を探ります。

視点の変化

AIの最近の歴史の中で重要な期間にわたって、この分野は「スケーリング法」の原則に準拠しており、モデルのパフォーマンスはデータ、コンピューティート、モデルサイズの増加として予測可能に改善すると仮定しています。このアプローチは確かに強力なモデルを生み出していますが、インフラストラクチャのコスト、環境への影響、潜伏期の問題など、かなりのトレードオフにもつながりました。すべてのアプリケーションが、数千億のパラメーターを備えた大規模なモデルの完全な機能を必要とするわけではありません。デバイス上のアシスタント、ヘルスケア、教育など、多くの実用的なシナリオでは、効果的に推論できる限り、同等の結果を達成できます。

AIの推論を理解する

AIの推論には、論理シーケンスに従い、原因と結果を理解し、意味を推測し、手続き型の手順を計画し、矛盾を特定するモデルの能力が含まれます。言語モデルの場合、これには情報を取得するだけでなく、構造化された段階的なアプローチを介してデータを操作および推測することも含まれます。このレベルの推論を達成するには、通常、結論に達する前にマルチステップの推論を実行するために微調整LLMが必要です。効果的ですが、これらの方法はリソース集約型であり、展開が遅く費用がかかり、アクセシビリティと環境への影響について懸念を引き起こす可能性があります。

小さな推論モデルを理解する

小規模な推論モデルは、大規模なモデルの推論能力を再現することを目的としていますが、計算能力、メモリの使用量、および遅延に関して効率が高くなります。これらのモデルは、多くの場合、知識蒸留として知られる手法を利用します。この技術では、より小さなモデル（「生徒」）が、より大きな事前に訓練されたモデル（「教師」）から学習します。蒸留プロセスでは、推論能力を転送することを目的とした、より大きなモデルによって生成されたデータで小さなモデルをトレーニングすることが含まれます。学生モデルは、パフォーマンスを向上させるために微調整されます。場合によっては、特殊なドメイン固有の報酬関数を使用した補強学習を採用して、タスク固有の推論を実行するモデルの能力をさらに改善します。

小さな推論モデルの上昇と進歩

小さな推論モデルの開発における極めて重要な瞬間は、DeepSeek-R1のリリースによってマークされました。古いGPUの比較的控えめなクラスターで訓練されたDeepSeek-R1は、MMLUやGSM-8Kなどのベンチマーク上のOpenaiのO1などの大規模なモデルに匹敵するパフォーマンスレベルを達成しました。この成功により、従来のスケーリングアプローチの再評価が促されました。これは、より大きなモデルが本質的に優れていると仮定しました。

DeepSeek-R1の成功は、初期段階での監視された微調整に依存することなく、大規模な強化学習を組み合わせた革新的なトレーニングプロセスに起因する可能性があります。この革新は、大規模な推論モデルと比較して印象的な推論能力を紹介するモデルであるDeepSeek-R1-Zeroの作成につながりました。コールドスタートデータの使用などのさらなる強化により、特に数学やコーディングなどの分野で、モデルの一貫性とタスクの実行が改善されました。

さらに、蒸留技術は、より大きなモデルからより小さく、より効率的なモデルの開発に役立つことが証明されています。たとえば、DeepSeekは、15億から700億のパラメーターのサイズの範囲で、そのモデルの蒸留バージョンをリリースしました。これらのモデルを使用して、研究者は非常に小さなモデルであるDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bを訓練しました。これらのモデルは標準のハードウェアに展開できるようになり、幅広いアプリケーションのためにより実行可能なオプションになっています。

小さなモデルはGPTレベルの推論に一致する可能性がありますか？

小さな推論モデル（SRM）がGPTのような大きなモデル（LRMS）の推論力と一致するかどうかを判断するには、標準ベンチマークでのパフォーマンスを評価することが重要です。たとえば、DeepSeek-R1モデルは、O1などの大規模なモデルに匹敵するMMLUテストで約0.844を記録しました。小学校の数学に焦点を当てたGSM-8Kデータセットでは、DeepSeek-R1の蒸留モデルが最高層のパフ​​ォーマンスを達成し、O1とO1-MINIの両方を超えました。

LiveCodeBenchやCodeForcesのタスクなどのコーディングタスクでは、DeepSeek-R1の蒸留モデルはO1-MINIとGPT-4Oと同様に実行され、プログラミングの強力な推論能力を示しています。ただし、より大きなモデルの理解や長いコンテキストウィンドウの処理を必要とするタスクには、より大きなモデルが依然として利点があります。

その強みにもかかわらず、小さなモデルは、拡張された推論タスクに苦労したり、分散型データに直面した場合に苦労します。たとえば、LLMチェスシミュレーションでは、DeepSeek-R1は大規模なモデルよりも多くの間違いを犯し、焦点と精度を長期間にわたって維持する能力の制限を示しています。

トレードオフと実際的な意味

SRMをGPTレベルのLRMと比較すると、モデルサイズとパフォーマンスのトレードオフが重要です。小規模なモデルには、メモリと計算能力が低い必要があるため、エッジデバイス、モバイルアプリ、またはオフラインの推論が必要な状況に最適です。この効率により、運用コストが削減され、DeepSeek-R1などのモデルはO1のような大規模なモデルよりも最大96％安価に実行されます。

ただし、これらの効率性の向上には、いくつかの妥協があります。小規模なモデルは通常、特定のタスクに対して微調整されているため、大規模なモデルと比較して汎用性を制限できます。たとえば、DeepSeek-R1は数学とコーディングに優れていますが、GPT-4oのような大きなモデルが処理できる画像を解釈する機能など、マルチモーダル機能がありません。

これらの制限にもかかわらず、小さな推論モデルの実用的なアプリケーションは広範です。ヘルスケアでは、標準的な病院サーバー上の医療データを分析する診断ツールを電力することができます。教育では、パーソナライズされた個別指導システムを開発し、学生に段階的なフィードバックを提供するために使用できます。科学研究では、数学や物理学などの分野でのデータ分析と仮説検査を支援できます。 DeepSeek-R1などのモデルのオープンソースの性質は、コラボレーションを促進し、AIへのアクセスを民主化し、小規模な組織が高度な技術から利益を得られるようにします。

結論

言語モデルのより小さな推論モデルへの進化は、AIの大きな進歩を表しています。これらのモデルは、大規模な言語モデルの幅広い機能とまだ完全に一致していない場合がありますが、効率、費用対効果、アクセシビリティにおいて重要な利点を提供します。推論力とリソースの効率性のバランスをとることにより、小さなモデルはさまざまなアプリケーションで重要な役割を果たす準備ができており、AIが現実世界で使用するためにより実用的で持続可能になります。