Meta は、Llama 大規模言語モデルを精力的に開発し、AI 分野で主導的な地位を占めるよう努めています。 Downcodes の編集者は、推論機能、自律型インテリジェンス、モデル トレーニングにおける最新の進歩や将来のバージョンの計画など、Llama モデルに関する Meta の最近の進歩について詳しく説明します。この記事では、Meta がどのように Llama モデルのパフォーマンスを向上させることができるかについて詳細な分析を提供し、実際のアプリケーションにおけるその可能性を探ります。
最近、Meta のチーフ AI サイエンティスト、Yann LeCun 氏は、自律型機械知能 (AMI) は人々の日常生活に本当に役立つと述べました。 Meta は、GPT-4o などの上位モデルに匹敵することを目指して、Llama モデルの推論機能の向上に熱心に取り組んでいます。
Meta の副社長である Manohar Paluri 氏は、Llama モデルが「計画」するだけでなく、意思決定をリアルタイムで評価し、状況が変化したときに調整する方法を模索していると述べました。この反復的なアプローチには「思考チェーン」テクノロジーが組み込まれており、知覚、推論、計画を効果的に組み合わせることができる自律型マシン インテリジェンスの実現を目指しています。
さらに、パルリ氏は、「検証不可能な領域」での AI 推論では、モデルが動的に適応するために複雑なタスクを管理可能なステップに分解する必要があると強調しました。たとえば、旅行の計画には、フライトの予約だけでなく、ルートの変更を伴うリアルタイムの天気の変化への対応も必要になります。 Meta は最近、人間の認知プロセス中に速い直感と遅い熟慮を動的に切り替えて、複雑なタスクを効果的に解決できる Dualformer モデルを発表しました。
Llama モデルのトレーニングに関して、Meta は自己教師あり学習 (SSL) を使用して、モデルが複数のフィールドで幅広いデータ表現を学習できるようにし、柔軟性を高めています。同時に、強化学習とヒューマン フィードバック (RLHF) により、モデルは特定のタスクでのパフォーマンスを向上させることができます。この 2 つの組み合わせにより、Llama モデルは、特に言語機能が不足している領域で高品質の合成データを生成する点で優れています。
Llama4 のリリースに関して、Meta CEO の Mark Zuckerberg 氏はインタビューで、チームが Llama4 の事前トレーニングを開始したことを明らかにしました。同氏はまた、Meta が Llama4 用のコンピューティング クラスターとデータ インフラストラクチャを構築しており、これが大きな進歩となることが期待されると述べました。パルリ氏は、ザッカーバーグ氏にいつリリースされるかと尋ねられたら、おそらく「今日」と答えるだろうとユーモアたっぷりに言及し、同社のAI開発の急速な進歩を強調した。
Meta は、AI 機能を継続的に向上させるために、今後数か月以内に新しい Llama バージョンをリリースし続けたいと考えています。頻繁なアップデートにより、開発者はリリースごとに大幅なアップグレードを期待できます。
全体として、Llama モデルに対する Meta の継続的な投資と革新は、人工知能分野における同社の野心的な将来の開発方向性を示唆しています。 Llama モデルの継続的な進化は、AI テクノロジーの進歩と応用により多くの可能性をもたらします。 Llama4 と将来のバージョンのリリースを楽しみに待ちましょう!