• 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。


元記事: https://www.cmswire.com/digital-experience/generative-ai-might-be-slamming-right-into-a-resource-wall/

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