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» 2024年02月06日 10時00分 公開

リコーが130億パラメーターの日英対応LLM開発 AWSジャパンの支援プログラム活用人工知能ニュース

AWSジャパンは2024年1月31日、国内に拠点を持つ企業や団体を対象に、大規模言語モデル開発を支援する「AWS LLM 開発支援プログラム」の成果発表会を開催した。同プログラム参加者のうち、NTTとリコー、ストックマートが登壇し、成果を紹介した。3者の発表内容を順に紹介する。

[池谷翼MONOist]

 AWSジャパンは2024年1月31日、国内に拠点を持つ企業や団体を対象に、大規模言語モデル(LLM)開発を支援する「AWS LLM 開発支援プログラム」の成果発表会を開催した。同プログラム参加者のうち、NTTとリコー、ストックマークが登壇し、成果を紹介した。3者の発表内容を順に紹介する。

17社が参加した国産LLM開発支援プログラム

 AWS LLM 開発支援プログラムは参加者に対して、AWSの各種サービスや技術ガイダンスの提供などを通じてLLM開発を支援するものだ。AWSの日本法人であるAWSジャパンがグローバルでも独自の施策として展開する取り組みとなっている。

 2023年7月に参加企業の応募受付を開始し、同年8月にリコーやストックマーク、TuringやPreferred Networks、松尾研究所、リクルートなど17社が選定されたと発表した。なおNTTの参加は今回の成果発表会で初めて公表された。

 参加者は2023年8月〜12月にかけて、プロトタイピングキャンプや中間報告会などを挟みながらLLM開発に取り組んだ。LLM開発においては計算リソースの調達に加えて、リソース確保後の環境構築や学習時のトラブルの対応が課題になる。AWSジャパンでは大規模分散学習の環境構築や、ノード不良発生時に処理を再開する仕組みの実装などを支援として提供した。

プログラムのタイムライン プログラムのタイムライン[クリックして拡大] 出所:AWSジャパン

 具体的にいうと、支援内容は大きく分けて4つある。1つ目は参加者の技術要件に応じた仮想サーバ(インスタンス)の選定や、計算機リソースをAWS上で確保するためのガイダンス提供だ。2つ目はAWSのサービスを用いた分散学習やクラスタリング時のネットワーク性能の最適化やマネージドサービスの活用、深層学習の学習プロセス向けアクセラレーターである「AWS Trainium」と、推論プロセス向けの「AWS Inferentia」の利用に関する技術エキスパートからのサポートだ。3つ目はAWSサービスの利用に必要となる「AWS クレジット」を600万米ドル(約8億9029万円)提供するというもの。4つ目は開発したLLMのビジネス活用や公開、販路の支援だ。

4つの支援を提供 4つの支援を提供[クリックして拡大] 出所:AWSジャパン

NTTは「tsuzumi」開発に利用

 リコーはAWS LLM 開発支援プログラムを通じて、日英両言語に対応可能な130億パラメーターのLLMを開発した。MetaのLlama2アーキテクチャを採用している。

 リコーは2022年に60億パラメーター規模の日本語特化型LLMを開発している。今回のLLM開発は、今後のモデルのさらなる大規模化を見据えて、LLMの学習戦略や学習環境に関する知見を獲得するという意味合いがある。

 学習戦略においては、学習データの品質と日英言語間の学習データ比率で工夫した。日本語の壊滅的忘却を避けるため、学習の前半は英語の学習比率を高め、後半は日本語比率を高めている。さらに、学習の序盤と終盤は少量の高品質データを、中盤は大量の低品質データを与えるなど差を設けた。

学習戦略を2種類採用 学習戦略を2種類採用[クリックして拡大] 出所:AWSジャパン

 学習環境は「Amazon EC2 Trn1 インスタンス」の最大サイズであるtrn1.32xlargeを64ノード使用した。ノード不良などのトラブルにも見舞われたが、リコー デジタル戦略部の鈴木剛氏は「AWSから支援を受けて並走してもらうことで、恐らく最速の速度で学習を完了できた」と振り返った。

学習環境の概略 学習環境の概略[クリックして拡大] 出所:AWSジャパン

 リコーが開発したLLMは日本語性能ベンチマークである「llm-jp-eval」で良好な結果を残した。一方で、英語性能のベンチマーク「lm-evaluation-harness」では、元となったMetaのLLM「Llama2 - 13B」よりスコアが若干低下したという。

 リコーでは2024年春ごろから企業固有のデータなどでカスタマイズしたカスタムLLMをクラウド経由で顧客に提供開始する。文書要約や質問応答など、業務ワークフローの最適化や効率化に役立てる。さらにリコーは2024年内に700億パラメーターのLLM開発を計画している。

さらに大規模な日本語LLM開発を目指す さらに大規模な日本語LLM開発を目指す[クリックして拡大] 出所:AWSジャパン

 NTTは自社開発のLLM「tsuzumi(つづみ)」の開発においてAWSのリソースを活用した。tsuzumiは日本語処理能力の高さとモデルの軽量さ、チューニングの柔軟性を特徴とするLLMである。光ネットワーク構想「IOWN」に関わる通信基盤「APN(All Photonics Network)」で遠隔地にある自社GPUを用いたモデルの学習を行った。これに加えて、AWSのGPUインフラや産総研のAI用クラウド計算基盤「ABCI」なども活用したようだ。

 NTTはAWS LLM 開発支援プログラムを通じて、NVIDIAのGPU「NVIDIA H100 GPU(H100)」を96基活用した。この他のメリットとしてNTT人間情報研究所 上席特別研究員の西田京介氏は「LLM学習ライブラリをAWS環境で使うための技術検証や、GPUクラスタの構築や運用に関する技術支援を受けた。Amazon EC2インスタンスのネットワークインタフェースである『Elastic Fabric Adapter(EFA)』のマルチノード間の通信も非常に高速で、大変感謝している」と語った。

H100を96基活用 H100を96基活用[クリックして拡大] 出所:AWSジャパン

 ストックマークは製造業を中心に活用されている、自然言語処理を活用した情報収集プラットフォームを展開する企業だ。ストックマーク 取締役CTOの有馬幸介氏は「OpenAIのChatGPTは素晴らしいが、産業界では正確性が重視されるため、さらにハルシネーション(幻覚)を抑えたLLMが求められている」と指摘する。ただ、ハルシネーションの抑制にはLLMの学習量が大きく関わるが、既存のLLMでは日本語の学習量がそもそも非常に少ないという問題がある。こうした課題を解決するためにLLMの自社開発を決めた。

 AWS LLM 開発支援プログラムには、大規模なGPUリソースの確保が難しい中、学習用リソースとしてAWS Trainiumの支援が受けられることなどから参加した。その成果として130億パラメーターのLLM「Stockmark-13b」を2023年10月に開発した。自社内の製品や技術などのノウハウ共有、コア技術や既存アセットの用途探索といった用途での活用を想定し、サービスで一部実用化しているという。

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