Claude-2-100kは長文生成・安全性に優れた言語モデルです
Anthropic 社が開発したテキスト生成人工知能 Claude-2-100k の日本語版が Quora が提供する Poe のサイトで無料で使えます (Claude は「クロード」と読みます)。Claude-2-100k は OpenAI の ChatGPT や Google の Bard に並ぶ大規模言語モデルです。いつものように、Claude-2-100k 自身に Claude-2-100k について説明してもらいました。
[Q] Claude-2-100kについて詳しく教えてください。
[A] Claude-2-100kはAnthropic社が開発した大規模ジェネラティブAIモデルです。
・2022年4月にオープンソースとして公開されました。
・約100,000の小説やWikipediaの文章などから学習した英語モデルです。
・Claudeシリーズのモデルの一つで、パラメーター数は440億を超えています。
・GPT-3などの大規模言語モデルと比較しても高い性能を発揮します。
Claude-2-100kの主な特徴:
・多様なタスクで高い性能を示す汎用性の高いモデルです。
・論理的で人間らしい会話ができる対話能力が高いです。
・長文の文章生成が得意で、文脈を理解したテキストを生成できます。
・公平性と偏見の軽減に努めており、性別や人種などへのバイアスが小さいです。
利用シーンとしては、質問応答、自然言語推論、文章生成、要約、翻訳など幅広いNLPタスクが挙げられています。研究やビジネスでの実用化が期待される最先端のモデルです。
[Q] Claude-2-100kのパラメータ数を教えてください。
[A] Claude-2-100kのパラメータ数は約440億です ... 中略 ... 440億ものパラメータを持つClaude-2-100kは、GPT-3の175億パラメータを上回る規模のモデルです。大量のパラメータと学習データを基に、自然言語の生成と理解で高い性能を発揮しています。Anthropicは「パラメータ数が多い=高性能」という相関関係だけでなく、学習データとアーキテクチャの品質にも注力していると述べています。Claude-2-100kは汎用AIとして、理解力と多目的性が高いモデルを目指した成果です。
開発企業のAnthropicについて
[Q] Anthropicについて、わかりやすく教えてください。
[A] Anthropicは、汎用人工知能の研究開発を行うAIスタートアップ企業です。
・2016年にDario Amodei、Daniela Amodei、Tom Brownらによって設立されました。
・本社はサンフランシスコにあり、Claudeシリーズなどの大規模言語モデルを開発しています。
Anthropicの目標は、
・有用で安全な汎用AIの実現
・AIシステムの透明性と説明責任の向上
・バイアスの軽減と公平性の追求
です。同社が開発したClaudeシリーズは、比類のない説明能力とタスク実行能力を備えた汎用AIを目指しています。代表作のClaude-2は、2022年1月に発表され大きな話題となりました。自然言語処理で極めて高い性能を示し、GPT-3などに匹敵すると言われています。Anthropicは非営利団体のOpenAIと競合する存在ですが、透明性と安全性に重きを置く点で異なるアプローチを取っています。今後の汎用AI分野をリードする企業の1つとして期待されています。
[Q] Anthropicの研究成果はどのように公開されていますか？
[A] Anthropicの主な研究成果の公開形態は以下のようになっています。
・学術論文の発表
Anthropicの研究者が、機械学習やAIの学会やジャーナルで研究論文を発表しています。論文はAnthropicのサイトでも公開されています。
・モデルのオープンソース公開
Claudeシリーズをはじめとする言語モデルを、使用条件に従ってオープンソースで公開しています。
・ブログやSNSによる情報発信
Anthropicのエンジニアが技術的な解説ブログを不定期に発信しています。Twitterでも最新情報が共有されています。
・カンファレンスでの発表
Anthropicの研究者が、国際学会等で成果を発表しています。発表動画がYouTubeで公開されることもあります。
・メディアへのインタビュー
主要メディアがAnthropicへのインタビュー記事を通じて、研究内容を紹介しています。
・自社ウェブサイト
Anthropicの公式サイトでも研究成果や取り組みが紹介されています。
Anthropicは研究の透明性に重きを置いているため、可能な限り成果を社会に広く公開しているといえます。
[Q] Anthropicのオープンソースモデルはどのように利用できますか？
[A] Anthropicがオープンソースで公開している言語モデルは、以下のような方法で利用できます。
・GitHubからソースコードをダウンロード
AnthropicのGitHub Organizationから対象のモデルのリポジトリをクローンできます。
・プログラミングによる実装
ダウンロードしたソースコードを基に、PythonやTensorFlowなどを使用してプログラム上でモデルを実装します。
・SDKを使った実装
Anthropicが提供するPython SDKを使うと、簡単にモデルを実行できます。
・APIの利用
Anthropicが提供するAPIを利用して、アプリケーションからモデルにアクセスできます。
・オンラインデモの体験
play.anthropic.com では、ブラウザ上でClaudeモデルのデモを試せます。
・Colabでの実行
公開されたColabノートブックを使用して、Google Colaboratoryでモデルを試用できます。
利用には、OSSライセンスで定められた条件を満たす必要がありますが、個人利用から商用製品の開発まで柔軟に使用できます。ドキュメントを確認し、適切にクレジットを表示することが大切です。
Python SDK
[Q] Anthropicのモデルを実装するためのPython SDKの詳細について教えてください。
[A] Anthropicが提供するPython SDKを使うと、簡単に言語モデルを実装できます。
主な特徴は以下の通りです:
・ClaudeやConstitutionなどのモデルをインポートして使用できる
・モデルのダウンロード、推論、応答生成などの処理をラップしている
・GPUによる高速な推論が可能
・Jupyter Notebookや他のPythonアプリから簡単にimportして利用できる
・入力テキストのエンコーディングやアーティファクトの除去などの前処理を行う
・モデルの出力を後処理し、読みやすい応答にフォーマットする
・安全な応答生成のための停止語の設定が可能
・GPUリソースの管理機能を備える
インストールはpip install anthropicで可能です。ドキュメントではコードサンプルも豊富に用意されており、手軽にモデルを試すことができます。研究や製品開発に有用なツールキットといえます。
コーディングスキル
[Q] Claude-2-100kはプログラミングできますか？
[A] いいえ、Claude-2-100kはプログラミングする能力はありません。Claude-2-100kは自然言語の生成と理解を学習した大規模言語モデルですが、コードの生成やソフトウェア開発などのプログラミングタスクを実行する能力は持っていません。Claude-2-100kができるのは、自然言語で書かれたプログラミングに関する文章を理解したり、簡単な擬似コードを生成することぐらいです。しかし、実行可能なソースコードを一から生成したり、複雑なロジックのプログラムを設計することは困難です。プログラミングを行う能力を持つAIは、コードとプログラミング言語に特化した学習をさせたモデルでなければなりません。Claude-2-100kのような自然言語モデルはあくまでも人間レベルの言語理解力を目指したもので、プログラミング能力は備わっていないと考えた方がよいでしょう。
数学問題の解決能力
[Q] Claude-2-100kは数学の問題を解けますか？
[A] Claude-2-100kには一定の数学的推論能力があるものの、数学の問題を正確に解くことは困難です。大規模言語モデルであるClaude-2-100kは、自然言語のテキストから学習しています。数学の方程式や記号の意味を完全に理解しているわけではないため、正しい解法を導出することは難しいと考えられます。ただし、文章で説明された数学の問題では、言葉の意味を理解し、ある程度の推論はできる可能性があります。例えば、「二つの数の平均を求めよ」という文章で表された簡単な計算問題なら回答できるかもしれません。しかし、変数を含む方程式を解いたり、幾何学的証明を導出するなど、より高度な数学的操作は困難であると思われます。数学問題を正確に解決できるAIを構築するには、特化したアーキテクチャ、学習データ、学習方法が必要です。Claude-2-100kはあくまでも自然言語中心のモデルなので、その点には制限があると言えます。
自然科学の知識
[Q] Claude-2-100kは自然科学の正確な知識を有していますか？
[A] いいえ、Claude-2-100kは自然科学の正確な知識を有しているとは言えません。Claude-2-100kは大規模な言語モデルであり、膨大なテキストデータから学習していますが、科学的事実について体系的に学習したわけではありません。したがって、物理学、化学、生物学などの科学分野の知識は断片的である可能性が高く、誤った情報を含んでいる可能性も否定できません。Claude-2-100kが科学的事実について説明する場合、その内容の正確性は保証できないと言えます。科学の法則や定理、実験結果などを正しく理解し応用するには、人間の科学者が蓄積してきた知識をしっかりとモデルに組み込む必要があります。現時点では、Claude-2-100kは自然言語の理解とテキストの生成に強みがある一方、科学的知識の点では大きな限界があると考えられます。