よく使われる「生成AIフレームワーク」を1つの記事で理解する

こんにちは、皆さん。私は Luga です。今日は、人工知能 (AI) エコシステムに関連するテクノロジー、つまり Gen AI、つまり「生成的 AI」テクノロジーについてお話します。

AI テクノロジーが進歩し続けるにつれ、Gen AI の力は単なる技術的な驚異を超え、人間が機械と対話し、コンテンツを作成する方法を大きく変える、変革をもたらすダイナミックな力になります。簡単なプロンプトだけで、色彩豊かなストーリー、魅力的な画像、さらには完全で詳細な設計図を生成できると考えられます。この能力は魔法ではありませんが、それがもたらす衝撃と畏怖のせいで、私たちは時々魔法だと思ってしまいます。実際、これは人工知能のさらなる進化であり、私たちの創造性と想像力を前例のない方法で変えています。

Gen AI を通じて、人間の創造力の限界を打ち破り、私たち自身の想像を超える作品を生み出すことができます。このテクノロジーにより、より迅速かつ効率的にコンテンツを作成できる新たな能力が得られます。長い思考と努力を必要とせず、人工知能の力を利用して、短いプロンプトから簡単に創造的なひらめきを生み出すことができます。

1. Gen（Generative）AIテクノロジーとは何ですか？

Gen AI（生成型人工知能）テクノロジーは、コンピュータ システムが画像、音声、テキストなどの新しい独自のコンテンツを生成できるようにすることを目的とした人工知能テクノロジーの一種です。 Gen AI テクノロジーは、既存のデータ セットを学習して理解し、学習した知識を使用して新しいコンテンツを生成することで、人間の創造性と想像力をシミュレートします。

Gen AI テクノロジーは、ディープラーニングやニューラル ネットワークなどのテクノロジーを使用してこれを実現します。その中でも、生成的敵対的ネットワーク (GAN) は、最も一般的で強力な生成 AI モデルの 1 つです。 GAN は、ジェネレーターとディスクリミネーターの 2 つの競合するニューラル ネットワークで構成されます。ジェネレーターは新しいコンテンツを生成する役割を担い、ディスクリミネーターは生成されたコンテンツが本物か偽物かを判断する役割を担います。継続的な反復トレーニングを通じて、ジェネレーターと識別器の間にゲーム関係が形成され、最終的にジェネレーターは実際のデータに類似したコンテンツを生成できるようになります。

Gen AI は、画像生成、音楽生成、テキスト生成、音声合成など、複数の分野で幅広い用途があります。創造的な作業に新しいツールと可能性を提供し、アート、デザイン、エンターテインメントなどの分野でも大きな可能性を示しています。同時に、Gen AI テクノロジーは、生成されたコンテンツの品質や制御性など、いくつかの課題にも直面しています。しかし、技術が発展し、改善されていくにつれて、Gen AI はさまざまな分野で重要な役割を果たし続けるでしょう。

2. Gen(Generative) AI フレームワークとは何ですか?

Gen AI フレームワークは、現代の AI テクノロジーの重要な柱であり、マシンが多様で文脈的に関連性の高いコンテンツを作成するためのインフラストラクチャを提供します。これらのフレームワークはガイド役として機能し、LLM (言語モデル)、GAN (生成的敵対的ネットワーク)、VAE (変分オートエンコーダー) などの AI モデルにガイダンスを提供し、大規模なデータセット内のパターンや規則性を理解できるようにします。これらのフレームワークを活用することで、組織は教師なし学習と半教師あり学習の手法を利用して AI システムをトレーニングできます。

このトレーニング基盤は、自然言語処理 (NLP) から画像生成まで、さまざまなタスクのための強固な基盤を提供し、機械がさまざまなプロンプトや入力を理解して解釈できるようにします。 NLP の分野では、Gen AI フレームワークは、機械が自然言語の意味、文法構造、文脈上の関係を理解するのに役立ちます。これにより、機械は正確で一貫性のある論理的なテキストを生成できるようになり、テキスト要約、機械翻訳、会話システムなどのより高度な自然言語処理タスクが可能になります。

画像生成に関しては、Gen AI フレームワークが重要な役割を果たします。このフレームワークは、膨大な画像データセットを使用して、画像の特徴、テクスチャ、スタイルを学習し、キャプチャすることができます。これにより、機械はリアルで多様な画像を生成し、さまざまな芸術スタイルや視覚効果を模倣することさえ可能になります。この機能は、芸術、デザイン、画像処理などの分野に大きな可能性をもたらし、機械が創造的なパートナーやツールになることを可能にします。

Gen AI フレームワークの強みは、教師なし学習と半教師あり学習の両方の手法を活用できることにあります。これは、手動で注釈が付けられたデータセットに依存せずに、大量のラベルなしデータから機械が学習できることを意味します。この学習方法に基づいて、機械はデータの固有の構造と相関関係をよりよく理解し、コンテキストに関連したコンテンツをより適切に生成できるようになります。これは、データが不足している場合やラベル付けが難しい場合に特に重要です。

ただし、Gen AI フレームワークにはいくつかの課題と制限もあります。たとえば、生成されたコンテンツは偏っていたり、不正確であったり、創造性に欠けていたりする可能性があります。さらに、生成された結果は、倫理基準と社会的価値観に準拠していることを確認するために、厳密に監視および監査される必要があります。したがって、Gen AI フレームワークを適用する際には、テクノロジーの可能性とリスクを比較検討し、適切な仕様とガイドラインを策定する必要があります。

3. 一般的な生成型AIフレームワークの分析

1位: ランチェーン

LangChain は、Harrison Chase が提案した、Gen AI プロフェッショナル向けにカスタマイズされた革新的なソフトウェア開発フレームワークです。このフレームワークは、日常的なタスクとプロジェクトのパターンを再構築し、開発者に強力なツールとリソースを提供することを目的としています。 LangChain の主な目標は、大規模言語モデル (LLM) を最大限に活用してアプリケーション作成プロセスを簡素化し、AI システムの機能を強化することです。

LangChain はオープンソース精神に基づいており、MIT ライセンスを使用しています。つまり、誰でも自由に使用および変更できるオープン フレームワークです。このオープンソースの性質により、LangChain はより多くの才能と貢献者を引き付けることができ、フレームワークの継続的な開発と改善を推進できます。

LangChain では、エージェント、メモリ、チェーンを含む標準化されたインターフェースが導入されています。これらのインターフェースの導入は、さまざまなコンポーネント間の相互作用と通信を処理するための統一された方法を提供することを目的としています。エージェント モジュールを使用すると、システムはユーザーに代わって特定のタスクを実行できます。メモリ モジュールはデータの保存とアクセスに使用され、チェーン モジュールはデータ フローと処理を管理するために使用されます。

LangChain を使用すると、開発者はアプリケーションをより効率的に構築し、大規模な言語モデルのパワーを最大限に活用できます。これらの大規模言語モデルは、深い意味理解と生成機能を備えており、テキスト生成、対話システム、インテリジェント アシスタントなどのさまざまな自然言語タスクを処理できます。 LangChain の導入により、開発者はこれらのモデルを簡単に統合して使用できるようになり、AI システムのパフォーマンスと性能が向上します。

LangChain のエージェントが中心的な役割を果たし、LLM がインテリジェントな意思決定を行えるようにし、動的なチャットボット、ゲーム、および多数のアプリケーションの作成への道を開きます。メモリ機能は、LLM 呼び出し間の状態を維持する上で非常に重要であることが証明されました。この機能は、一貫した会話を維持したり、以前のクエリの結果を保存したりするチャットボットなどのアプリケーションの基礎となります。チェーニングは、単一の LLM 呼び出しを超えて、シーケンスのオーケストレーションを容易にします。これは、要約ツール、質問応答システム、および複数パーティの対話を必要とするさまざまなアプリケーションにとって大きなメリットです。

LangChain のデータ拡張生成の強みにより、汎用性がさらに高まり、Gen AI プロフェッショナルは外部データに基づいてテキストを生成できるようになります。説得力のあるニュース記事の作成から製品の説明の作成まで、このフレームワークはコンテンツ生成を大幅に強化します。

LangChain は、顧客サービスや教育用のチャットボット、娯楽や研究用のゲーム、ビジネスや教育用の要約ツールや質問応答システムなど、さまざまなアプリケーションでその機能を実証してきました。コンテンツ生成、翻訳、コード生成、データ分析、医療診断など、さまざまなアプリケーションをカバーします。 LangChain は、Gen AI プロフェッショナルのツールキットとして、進化する生成型人工知能の分野で革新と効率を推進します。

GitHub アドレス: https://github.com/langchain-ai/langchain

2位：ラマインデックス

LangChainに加えて、LlamaIndexもGen AIプロフェッショナルのツールライブラリに欠かせないオープンソースフレームワークです。革新的なライブラリとして、カスタム データと GPT-4 などの LLM 間のシームレスな橋渡しを提供し、Gen AI プロフェッショナルの日常業務とプロジェクトを大幅に強化します。 LlamaIndex は、データと LLM を使用して複雑なワークフローを簡素化し、データの取り込み、構造化、取得、統合に不可欠なサポートを提供します。

まず、LlamaIndex は、さまざまなソース (API、データベース、PDF、外部アプリケーションなど) からデータを「取り込む」ことに優れており、熱心なデータ収集者として機能します。次に、LLM が簡単に理解できる方法でデータを整理するための「構造化」フェーズに移行します。この整理されたデータは「取得」フェーズの基礎となり、LlamaIndex は必要に応じて適切なデータを見つけて取得するのに役立ちます。最後に、「統合」プロセスが簡素化され、さまざまなアプリケーション フレームワークとデータをシームレスに統合できるようになります。

フレームワーク設計の観点から見ると、LlamaIndex は、収集用の「データ コネクタ」、整理用の「データ インデックス」、および翻訳者として機能する「エンジン」(LLM) という 3 つの主要コンポーネントで構成されています。この設計パターンは、LLM のパワーとカスタマイズされたデータを組み合わせて、検索強化生成 (RAG) における GenAI プロフェッショナルの能力を強化します。クエリ エンジン、チャット エンジン、エージェントなどのモジュール構造により、対話が会話レベルにまで高められ、動的な意思決定が可能になります。質問応答システム、チャットボット、インテリジェントエージェントを作成する場合でも、LlamaIndex は Gen AI プロフェッショナルにとって欠かせない味方であり、RAG の冒険に強固な基盤を提供し、LLM とカスタムデータを使用してアプリケーションを強化します。

GitHub アドレス: https://github.com/run-llama

No 3: メッシュテンソルフロー

MeshTensorFlow は、分散型ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) トレーニング戦略に固有の課題に対するソリューションを Gen AI プロフェッショナルに提供する、もう 1 つの魅力的なフレームワークです。従来のデータ並列アプローチでは、非常に大規模なモデルに対するメモリ制約、高いレイテンシ、小さなバッチ サイズでの非効率性など、バッチ分割にいくつかの制限があります。 MeshTensorFlow は、新しいパラダイム シフトを導入することでデータ並列処理の制限を超え、より広範なクラスの分散テンソル計算を指定するための言語を提供します。

MeshTensorFlow の登場により、従来のデータ並列方式の限界に対処する分散テンソル計算を処理する新しい方法が導入され、Gen AI プロフェッショナルに重要な進歩がもたらされました。従来、データ並列処理には、メモリ制限、レイテンシ、小さなバッチ サイズでの非効率性など、多くの課題があります。ただし、MeshTensorFlow は、より広範な分散テンソル計算用の言語を提供することで、この状況を変えています。

MeshTensorFlow を使用すると、Gen AI プロフェッショナルは分散型ディープ ニューラル ネットワークのトレーニングをより効率的に処理できます。メモリ制限を克服するだけでなく、非常に大きなモデルの処理もサポートします。同時に、レイテンシとミニバッチ サイズを最適化することで、トレーニング プロセスの効率が向上します。この新しいパラダイムシフトにより、Gen AI プロフェッショナルはさらなる柔軟性とパフォーマンス上の利点を得ることができます。

GitHub アドレス: https://github.com/tensorflow/mesh

第4位：ジャービス

Microsoft の JARVIS プラットフォームは、GenAI プロフェッショナルにプロジェクト開発を強化するための前例のないツール フレームワークを提供する、最先端の AI イノベーションです。 JARVIS は ChatGPT や t5-base などの AI モデルと連携して、統一された高度な結果を実現します。タスク コントローラーとして、JARVIS はワークフローを最適化し、画像、ビデオ、オーディオなどのさまざまなオープン ソースの大規模言語モデル (LLM) の可能性を最大限に活用します。

JARVIS プラットフォームの出現は、Gen AI プロフェッショナルにとって大きな意義を持ち、さまざまなタスクをより効率的に完了するのに役立つ比類のないツールを提供します。 JARVISは、ChatGPTやt5-baseなどのAIモデルと連携することで、統一された高品質な結果を提供し、作業効率と品質を向上させます。

JARVIS はタスク コントローラーとして、ワークフローを最適化することで、画像、ビデオ、オーディオなどの領域におけるさまざまなオープン ソースの大規模言語モデルの潜在能力を最大限に引き出します。これにより、これらのモデルの効率的な管理と統合が可能になり、Gen AI プロフェッショナルはそれらの機能と特徴をより有効に活用できるようになります。この統合され最適化されたアプローチにより、JARVIS プラットフォームは強力で柔軟なツールとなり、Gen AI プロフェッショナルにさらなるイノベーションと応用の機会を提供します。

JARVIS プラットフォームは、マルチモーダル人工知能を統合し、GPT-4 の機能をテキストおよび画像処理に拡張する革新的なツールです。インターネットに接続することで、t5-base、stable-diffusion 1.5、Facebook の bart-large-cnn、Intel の dpt-large など、最大 20 個の強力なモデル ネットワークにアクセスできます。 JARVIS を使用すると、ユーザーは複雑なマルチタスク クエリを送信し、さまざまなモデルがシームレスに連携して複雑なタスクを実行できるようになります。たとえば、エイリアンの侵略の画像を生成し、それに関連する詩を書くことは、ChatGPT がタスクを計画し、適切なモデルを選択して実行する流動的なプロセスとなり、JARVIS の効率性とコラボレーションの可能性を実証します。

JARVIS の画期的な機能を基に、Gen AI プロフェッショナルに、人々が AI とやりとりする方法に革命をもたらす独自のツールを提供します。 JARVIS は複数のモデルとマルチモーダル処理を統合することで、GPT-4 の機能を拡張し、テキストと画像の両方を同時に処理できるようにすることで、単一のプラットフォームで複雑なタスクを実行し、さまざまなモデルを連携させてより高度な結果を提供できるようにします。

ただし、JARVIS のリソース要件も考慮する必要があることに注意することが重要です。一般的に、さまざまなモデルを保存するには、少なくとも 16 GB の VRAM と約 300 GB のストレージ容量が必要になります。 JARVIS はリソース要件が高いため、通常の PC ではネイティブに実行できません。こうした制限にもかかわらず、JARVIS は AI 開発における大きな飛躍を示し、AI 機能とコラボレーションの状況を一変させ、Gen AI プロフェッショナルに AI テクノロジーとのやり取り方法を再形成する可能性を提供し、AI の進化における重要なツールとなっています。

GitHub アドレス: https://github.com/microsoft/JARVIS

第5位：アマゾン・ベッドロック

Amazon Bedrock は、Gen AI プロフェッショナルの日常業務やプロジェクトにおける意思決定プロセスを簡素化するように設計された、洗練されたツールキットフレームワークを提供する革新的なイノベーションです。このフレームワークには画期的なモデル評価機能が搭載されており、開発者はこれを使用して、特定のニーズに最も適したベース モデル (FM) を評価、比較、選択できます。現在プレビュー段階のこの機能では、自動および手動のベンチマーク オプションを含む評価ツールが導入され、ユーザーにさらに多くの選択肢と柔軟性が提供されます。

Amazon Bedrock の登場は Gen AI プロフェッショナルにとって大きな意義を持ち、意思決定プロセスを簡素化し、プロジェクトのサポートを提供する強力なツールキットを提供します。高度なモデル評価機能により、開発者はさまざまな基本モデルを評価および比較して、特定のニーズに最適なモデルを選択できます。この機能はプレビューで導入され、自動と手動の両方のベンチマーク オプションを提供し、ユーザーに多様な評価ツール セットを提供します。

モデル評価は開発のあらゆる段階で重要な役割を果たしており、Amazon Bedrock のモデル評価機能はこのプロセスを次のレベルに引き上げます。 Gen AI プロフェッショナルは、プラットフォームのプレイグラウンド環境でさまざまなモデルを試すことができるようになり、効率的な反復プロセスが促進されます。自動モデル評価の導入により、カスタム データセットまたはキュレーションされたデータセットを事前定義されたメトリックと組み合わせる複雑さが簡素化され、カスタム モデル評価ベンチマークを設計して実行する面倒​​なプロセスが不要になります。これは、コンテンツの要約、質問への回答、テキストの分類や生成などのタスクに非常に役立ちます。

Amazon Bedrock は、親しみやすさやスタイルなどの主観的なメトリクスに対する人間による評価ワークフローを提供し、開発者がカスタムメトリクスを定義してデータセットを活用するための直感的な方法を提供します。ユーザーは、社内チームまたは AWS 管理チームによる手動評価を選択できるため、柔軟性が向上します。さらに、プレビュー段階でのプラットフォームの透明な価格設定がその魅力を高めています。評価のためのモデル推論料金はモデル推論自体に限定され、追加の手動または自動評価料金は請求されません。 Gen AI の専門家は、Amazon Bedrock がモデル選択における強力な味方であり、意思決定プロセスに大きな飛躍をもたらすことを発見しました。

GitHub アドレス: https://github.com/aws/amazon-bedrock

要約すると、上記の一般的な Gen AI フレームワークは、Gen AI 分野における急速な発展と技術の進化を明確に示しています。私たちは変化し続ける Gen AI 環境にいますが、これらのフレームワークがイノベーションをリードしています。テクノロジーと創造性がこれらのフレームワーク内で融合し、私たちを未来へと前進させます。

参考: https://www.analyticsvidhya.com/