今回は、なぜLLMは小型化しながらも性能を維持・向上できるのか、そして今後もその流れが續くのかについて話しました。

最近は、數十Bどころか一桁Bクラスの小型モデルでも、特定タスクではかなり高い性能を出すケースが増えています。一見すると「モデルは大きいほど賢い」というスケーリング則と矛盾しているように見えますが、實際には學習データの量と質、パラメータ數との比率、ポストトレーニング、ファインチューニング、MoE、量子化など、複數の要素が絡んでいます。

動畫では、GPT-3時代のパラメータ數と學習トークン量の比率、Chinchillaの考え方、教科書的データによる學習、小型モデルをローカルで動かすメリット、大型モデルとの使い分けまで整理しています。小型モデルは「大型モデルの劣化版」ではなく、用途によっては高速・低コスト・セキュアに使える現實的な選擇肢になりつつあります。

今後、AI活用は「とにかく一番大きいモデルを使う」時代から、
小型モデル、大型モデル、ファインチューニング、ローカル實行をどう組み合わせるかを考える時代に移っていくかもしれません。

【參考文獻・關連論文】

・Training Compute-Optimal Large Language Models
Chinchilla則として知られる論文。モデルサイズと學習トークン量の最適なバランスを考える上で重要な研究です。小型化しても性能を維持できる理由を考える土臺になります。

・Textbooks Are All You Need
phi-1に關する論文。高品質な「教科書的データ」や合成データを使うことで、小さなモデルでも高い性能を出せることを示した研究です。

・DataComp: In Search of the Next Generation of Multimodal Datasets
モデル構造だけでなく、データセット設計・データ選別そのものが性能を左右するという觀點で參考にした研究です。

・DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
強化學習によって推論能力を引き出すアプローチや、推論モデル・蒸留モデルを考える上で參考になる論文です。


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(00:00:00) オープニング
(00:01:25) スケーリング則に反してないか？
(00:03:40) データとモデルサイズの割合
(00:08:43) 良質なデータは量を凌駕する
(00:13:05) 性能を維持して小型化は幻想
(00:16:54) 大規模モデルとの使い分け
(00:25:55) ローカルLLMがメインになるか

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