- ヨーロッパの「Silo」は、膨大なEU言語データを基盤とした多言語AIモデル「Poro」でビッグテックに挑戦しています。
- 技術的主権とスーパーコンピューティングが、ヨーロッパのAIへの夢を後押しします。
- 多様性と協力が、ヨーロッパをAIの最前線へと導きます。
生成AIは現在、テクノロジー業界で最もホットな話題であり、Microsoft、Google、Amazon、Metaといった主要プレイヤーがその大規模言語モデル（LLM）で業界を席巻しています。これらのLLMは、テクノロジーにおける次の大きなブレークスルーとして広く見なされています。しかし、ヨーロッパは特に英語以外の言語においてビッグテックの優位性に挑戦しようとする中で、希望の光が見え始めています。
計算能力とデータのジレンマ
ビッグテックのAI分野での支配力は、膨大な計算能力だけでなく、インターネットから収集された広範な言語データへのアクセスによっても駆動されています。ヨーロッパの企業が英語のLLM構築においてビッグテックを上回ることは容易ではないかもしれませんが、フィンランドのAI企業であるSiloは、Poro（フィンランド語でトナカイを意味する）という多言語モデルにおいて有望な結果を発表しました。
Poroはフィンランド語と英語のテキストの両方でトレーニングされており、異なる言語をブレンドすることで高性能なLLMを作成できることを証明しています。Siloは、初期の結果がMetaのオープンソースLlamaモデルと競争力があることを示していると主張しています。Siloはトゥルク大学との協力を通じて、2022年以来80言語で合計7ペタバイト（7,000テラバイト）の言語データを収集したEU資金提供のイニシアチブである「高性能言語技術（HPLT）プロジェクト」の豊富なデータを活用しました。これを比較すると、ChatGPTのリリース版を支えたGPT-3.5は45テラバイトのテキストデータでトレーニングされていました。
HPLTの場合のように、高品質で公的に資金提供されたテキストデータへのアクセスは、オンラインでのデータ利用が限られている言語において、Siloのようなモデルに優位性をもたらす可能性があります。
多言語アプローチ
フィンランド語のような言語のデータが不足しているため、Siloは英語とフィンランド語のデータの両方でモデルを「クロストレーニング」することで多言語戦略を採用しました。このアプローチでは、モデルに両方の言語のテキストを入力し、2つの言語がどのように関連しているかを学習させます。その結果、モデルは以前にフィンランド語のコードを見たことがなくても、フィンランド語で回答を生成することができます。
Siloの共同創設者兼CEOであるPeter Sarlin氏は、「モデルがフィンランド語のコードを一度も見たことがなくても、フィンランド語でコードを生成することができます」と説明しています。Siloはクロストレーニング技術をオープンソース化する計画であり、利用可能なデータが限られている言語を含むすべてのヨーロッパ言語におけるモデル開発の道を開く可能性があります。
技術的主権への探求
Sarlin氏は、英語以外の言語におけるLLM市場に大きな機会があると指摘しています。彼は、ヨーロッパの企業が米国の大企業に所有される技術にのみ依存しないことの重要性を強調しています。ビッグテックのAIモデルを基盤とすると、ヨーロッパ内に留まる付加価値創出はほとんどなくなる可能性があります。したがって、ヨーロッパが技術的主権を主張する必要性が高まっています。
LUMIからのスーパーコンピューティングパワー
Poroのトレーニングは、2022年に運用を開始したEU資金提供のスーパーコンピュータであるLUMIからも恩恵を受けました。特筆すべきは、LUMIが業界標準であるNVIDIAチップではなくAMDチップを使用していることです。AMDチップはAIにとって高価で非効率的だと考える人もいますが、Siloのチームはそれらに最適化されたAIトレーニングソフトウェアの開発に多大なリソースを投入しました。
Sarlin氏は、このソフトウェアの大部分をオープンソース化する計画であり、他の企業がLUMIでモデルをトレーニングするのを支援することにコミットしていると示しています。ヨーロッパの企業がLUMIのようなリソースをAIトレーニングに活用できれば、AIの時代における大陸の台頭においてゲームチェンジャーとなる可能性があります。
AIにおけるヨーロッパのルネサンス
ビッグテックがシリコンバレーでAIの筋肉を誇示し続ける中、ヨーロッパは静かに独自の兵器庫を構築しています。大陸の強みは、多言語アプローチ、公的に資金提供された言語データの活用、LUMIのような代替計算オプションの探求にあります。前途は困難かもしれませんが、ヨーロッパがグローバルなAIステージで競争しようとする決意は明らかです。
生成AIにおけるビッグテックの支配に対する戦いにおけるヨーロッパの秘密兵器は、その多様性、協力、そして技術的主権へのコミットメントに根ざしています。SiloのPoroモデルが達成可能なことの証である中、ヨーロッパはAIの世界でその足跡を残すための十分な戦いをするチャンスを持っているかもしれません。
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エディタ・パトリック
Editah はブロックチェーン分野に深い理解を持つ多面的なフィンテックアナリストです。テクノロジーそのものにも魅了されていますが、特にテクノロジーと金融の交差点に大きな関心を持っています。デジタルウォレットやブロックチェーンへの独自の洞察は、彼女の視聴者にとって有益な情報となっています。
