リコー、モデルマージで“GPT-4レベル”の大規模言語モデル開発 プライベートLLMの開発効率化に貢献

リコーは、モデルマージ技術によって高性能な日本語大規模言語モデルを開発したと発表した。米OpenAIのLLM「GPT-4」と同等の性能を持つとしている。

[松浦立樹，ITmedia]

　リコーは9月30日、モデルマージ技術によって高性能な日本語大規模言語モデル（LLM）を開発したと発表した。東京工業大学などが開発したLLM「Llama-3-Swallow-70B」をベースにしたAIモデルで、米OpenAIのLLM「GPT-4」と同等の性能を持つとしている。

リコー、モデルマージで“GPT-4レベル”の大規模言語モデル開発

　モデルマージとは、複数の学習済みのLLMモデルを組み合わせて、より性能の高いモデルを作る方法のこと。

　リコーは今回、Llama-3-Swallow-70Bをベースにしてモデルマージを実行。Metaの指示学習済みモデルから抽出した「Chat Vector」（AIモデルから抽出した指示追従能力のベクトルのこと）と、リコーが作成したChat Vectorを独自のノウハウでマージさせて、新たなLLMを開発した。

　開発したLLMは、日本語性能の評価指標「ELYZA-tasks-100」でGPT-4と同等のスコアを記録。また、比較対象にした他のLLMでは、タスクによって回答を英語でする場合もあったが、リコー製のLLMは全てのタスクに対して日本語で回答し、高い安定性を示したという。

ELYZA-tasks-100のスコア

　リコーは「AIを実際の業務に適用するには、企業固有の用語や言い回しなどを含む大量のテキストデータをLLMに学習させ、その企業独自のAIモデル（プライベートLLM）を作成する必要がある」と指摘。モデルマージ技術は、プライベートLLMや特定業務向けの高性能LLMの開発の効率化につながるとし、今後も研究開発を進める方針を示した。