2023年7月18日、Meta AIは最新の言語モデル「Llama 2」を発表し、テック界は興奮に包まれた。当然ながら、私たちはこのモデルをテストし、グーグルのPaLM 2など、わずか2ヶ月前にリリースされた他のモデルと比較してどうなのかを確認するのを待ちきれなかった。そこで、私たちは両方の言語モデルを試用し、徹底的な分析を行って、どちらがトップに君臨するかを決定した。 

この記事では、PaLM 2とLlama 2の機能と性能を深く掘り下げ、真っ向から比較します。どちらの言語モデルが優位に立つのか、ぜひご覧ください！

TL;DR

  • Meta AIは2023年7月、最先端の大規模言語モデル「Llama 2」を発表した。
  • 物語、詩、電子メール、エッセイなど、さまざまなタイプの文章を作成できる。
  • Llama 2は、一般に公開されているオンラインソースを融合させた言語モデルであり、個々のユーザーの個人情報が含まれることはない。
  • PaLM 2と比較すると、Llama 2はすべての大規模言語モデルの中で最も違反出力生成率が低く、安全性において輝いている。
  • PaLM 2は、音声言語とプログラミング言語の出力品質と精度の点でLlama 2より進んでいる。
  • TextCortexGPT-4とSophos 2言語モデルを搭載したAIアシスタントであるPaLM 2とLlama 2の優れた代替品である。

PaLM 2とは？

I/O2023カンファレンスで、グーグルは最新かつ最大の言語モデルPaLM 2の発表という爆弾を投下した。天文学的な数のパラメーターと、より大きな学習データを持つPaLM 2言語モデルは、AI技術における競争へのグーグルの貢献を表している。PaLM 2言語モデルはすでにグーグル製品やサービスで使用されており、ユーザーにより良い体験を提供している。

PaLM 2とは

PaLM 2の機能

PaLM 2言語 モデルは、記事、物語、詩、電子メール、blog 投稿、なぞなぞ、さらにはプログラミングコードなどの出力を、高度な言語モデルができる創造性と品質で生成することができます。PaLM 2言語モデルを使用するGoogle Bard AIを使えば、日常的なタスクのほとんどをこなすことができ、リサーチ、執筆、メール送信など様々なタスクをスピードアップすることができる。

PaLM 2 データサイズ

PaLM 2の大規模言語モデルは、3兆6000億トークンのデータを使って学習されたことが分かっている。4000トークンが約3500ワードに相当することを考えると、数百万ワードのデータで学習されたことになる。

グーグルはI/Oカンファレンスで、PaLM 2言語モデルは有害なコンテンツを含む可能性のあるデータを使用しないと発表した。このアプローチは、モデルが有害な出力を生成しないことを保証する。これはGPT-4に比べて不利になる一方で、PaLM 2が有害で安全でない出力を生成するのを防ぐことにもなる。

PaLM 2 パラメーター

言語モデルのパラメータが多ければ多いほど、より高品質で正確な出力を生成することができる。その主な理由は、言語モデルの意思決定メカニズムがパラメータに基づいているからである。出力を生成する際、言語モデルはパラメータを使って単語をつなげ、可能性の高い単語を並べ替える。

3400億以上のパラメータを持つPaLM 2言語モデルは、出力を生成する際に非常に優れたパフォーマンスを発揮する。Google Bardに詩や創造的な物語を書くように命じれば、高品質で魅力的な出力を生成することがわかるかもしれない。

メタAIのラマ2とは？

Llama 2言語 モデルは、Meta AIが2023年7月にリリースした大型言語モデルです。このモデルを使用するには、まずMeta AIのユーザー同意書に同意し、デスクトップにインストールする必要があります。Llama 2言語モデルは、ユーザーに代替言語モデルを提供し、ユーザーの体験を向上させることを目的としています。

ラマ2とは

ラマ2の能力

Llama 2言語モデルを使えば、物語、詩、電子メール、blog 投稿、エッセイなど、さまざまな文章コンテンツを生成することができます。Llama 2は出力を生成する際に2つの異なる報酬モデルを利用し、そのうちの1つが出力の安全スコアを決定します。Llama 2によって生成されたアウトプットの多くが、安全スコアが低いためにユーザーに送られないことは注目に値する。

ラマ2 データサイズ

Llama 2のトレーニングに使用されたデータについて、現時点でわかっているのは、一般に公開されているオンラインソースをブレンドしたものだということだけだ。しかし、Llama 2を際立たせているのは、Meta AIがこの混合物に個人情報が含まれないように細心の注意を払っていることだ。そのため、Llama 2が先進的であるだけでなく、倫理的にも健全であることを安心して知ることができる。

ラマ2パラメータ

Llama 2言語モデルには3種類のモデルがあります。70億のパラメータを持つ7B、130億のパラメータを持つ13B、そして700億のパラメータを持つ70Bである。Llama 2言語モデルは、PaLM 2よりもパラメータ数が少ないと言えます。

PaLM2対ラマ2

さて、両言語モデルに慣れたところで、両者を比較してみよう。Llama 2が安全な出力生成をユーザーに約束するのに対し、PaLM 2はクリエイティブで安全な出力をユーザーに約束します。2つの言語モデルの違いが気になる方は、このまま読み進めてください！

相違点

まず、Llama 2言語モデルが最も優れている点、安全性から説明します。Llama 2は、すべての大規模言語モデルの中で、違反出力生成率が最も低い言語モデルです。Llama 2は、有害なコンテンツを含まない出力を生成するために、家族向けの言語モデルを探しているなら、良い選択です。

ラマ2 vs パーム2

Meta AIが発表したドキュメントを見ると、コーディングや推論を含まない4000のプロンプト・テストで、Llama 2の最上級バージョンである70Bモデルが、PaLM 2の2番手モデルであるBisonに対して高い勝率を誇っていることがわかる。ただし、ラマ2の最高モデルとPaLM2の2番手モデルを比較し、数学、コーディング、推論を一切含まないプロンプトを使用しているのがミソである。もし、PaLM 2のユニコーンモデルが、数学、コーディング、推論を含むプロンプトと比較されたら、結果は異なるだろうと予測できる。

パーム2 vs ラマ2

最終的な感想

PaLM 2とLlama 2言語モデルのベンチマークと能力を比較すると、PaLM 2の方が出力品質、精度、性能の点で格段に進歩し、成功していることがわかる。さらに、PaLM 2言語モデルは、Llama 2よりもはるかに高い品質で数学、コーディング、推論タスクを完了する。最後に、PaLM 2言語モデルは、様々な音声言語やプログラミング言語において、より簡潔で正確な出力を生成すると結論づけることができる。結論として、PaLM 2言語モデルはLlama 2より優れた選択肢である。

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