AIの発展において、モデルサイズの拡大が重要であると指摘されています。ディープラーニングのパフォーマンス向上には、モデルサイズの増加が効果的であり、GoogleのTransformerアーキテクチャによるBERT大規模言語モデルの開発がその例です。
また、モデルサイズだけでなく、トレーニングデータの量の増加も重要であることが示されています。GoogleのDeepMindの研究では、トレーニングデータの増加がモデルの精度向上に寄与することが明らかにされていますが、高品質な言語データの供給が追いついていないため、将来の商用モデルには十分なデータがない可能性があります。
データ品質の問題も重要で、重複した情報はバイアスを引き起こし、モデルがデータを記憶することに影響を与えます。著作権の問題やデータの品質の問題により、データの利用可能性が制限されています。合成データから生成されたコンテンツは、モデルの訓練データに影響を与える可能性があります。
データの選択と処理の方法は、モデルの品質向上に寄与します。データの重複や品質の問題を解決するためのフィルタリング手法が開発されており、モデルのスケーリングにおいて重要な役割を果たす可能性があります。
モデルサイズの拡大は、モデルが訓練されていないデータに対しても高い汎化性能を持つことを示しています。しかし、モデルサイズの重要性については、技術巨大企業以外のグループにとってはまだ明確ではありません。
モデルのトレーニングには高い費用がかかりますが、オープンソースの取り組みによりモデルのスケーリングが進んでいます。オープンソースの取り組みは、フロンティアモデルに追いつくことは難しいものの、モデルサイズの重要性を示すことができる可能性があります。
ニュース解説
人工知能（AI）の発展において、モデルのサイズを大きくすることが長らく重要視されてきました。特に、Googleが開発したTransformerアーキテクチャによるBERT大規模言語モデル（LLM）のように、数十億、時には兆を超えるパラメータを持つモデルが登場しています。これらのモデルは、膨大な量のデータを学習することで、人間の言語を理解し、生成する能力を大幅に向上させました。
しかし、最近の研究では、モデルのサイズだけでなく、トレーニングに使用するデータの質と量がAIの性能向上において非常に重要であることが指摘されています。例えば、Googleの子会社DeepMindが開発したChinchillaモデルは、以前のモデルよりもはるかに少ないパラメータを持ちながら、より多くのデータを学習することで、より高い精度を達成しました。
しかし、高品質な言語データの供給が追いつかないという問題があります。研究論文や書籍などの高品質なデータは限られており、大規模なモデルのトレーニングに必要な量を満たすことが難しいのです。さらに、著作権の問題や言語の多様性の欠如が、データの利用可能性をさらに制限しています。
データの品質に関するもう一つの問題は、重複した情報や個人データ、著作権で保護されたフレーズがモデルに取り込まれることです。これらは、モデルがデータを単に記憶するだけでなく、不要なバイアスを生じさせる原因となります。そのため、データのフィルタリングや品質管理が、モデルの性能向上において重要な役割を果たします。
合成データを使用することで新しいデータを生成する試みもありますが、これにはリスクが伴います。合成データから学習したモデルは、人間が生成したデータとは異なる結果を生み出す可能性があり、AIモデルの性能の劣化につながることが示されています。
このような背景から、モデルのスケーリングを進める前に、データの質と量にもっと注目し、より効果的なフィルタリング手法やデータ生成方法の開発が求められています。また、オープンソースの取り組みにより、大企業だけでなく、より多くの研究者や開発者が高品質なモデルの開発に参加できるようになることが期待されています。
この研究は、AIの発展において、モデルのサイズだけでなく、データの質と量が非常に重要であることを示しています。また、データの品質管理や合成データの利用に関する課題を解決することが、今後のAI技術の進歩において鍵となるでしょう。
from Data Quality May Be All You Need.
