- CMSWireは、顧客体験プロフェッショナルの世界的なコミュニティであり、顧客体験、顧客サービス、デジタル体験のリーダーが500万人以上在籍しています。
- 新しい大言語モデルの開発には膨大なリソースが必要であり、Metaはその新しいLlama 3モデルをLlama 2の10倍のデータと100倍の計算能力で訓練しました。
- チップ不足の中、Metaは高価な24,000 GPUクラスターを2つ使用し、出版社のSimon & Schusterを買収することまで検討しました。
- 大言語モデル（LLM）の進歩は、データ、計算能力、エネルギーを増やすだけではなく、新しい技術や効率的なトレーニング方法、専用ハードウェアの開発が必要とされています。
- AIによって生成された合成データがモデル訓練に利用され始めており、その効果はまだ完全には証明されていませんが、MetaのLlama 3のコーディング能力向上に寄与しています。
- Amazon、Intel、Googleなどの企業がAIプロセスを高速で実行できるカスタムチップ「アクセラレーター」を開発しています。
- エネルギーはLLMの制約としてあまり議論されていませんが、最も重要な要素かもしれません。ZuckerbergはAIの進歩のために1ギガワットのデータセンターの構築を提案しています。
考察:
- 大言語モデルの発展には、単にリソースの投入を増やすだけではなく、技術革新が不可欠であることが認識されています。
- 合成データの活用や専用ハードウェアの開発は、今後のLLMの進化において重要な役割を果たす可能性があります。
- エネルギー消費の問題は、技術的な課題だけでなく、環境的な観点からも検討する必要があり、持続可能な開発が求められます。