# 【無料・商用可】Llama3.1 がGPT-4oの性能超える。どうなるAI業界？オープンソースAIの衝撃。 ChatGPT、またも性能を超えられてしまう。 しかも今回は無料でかつ商用可能なライセンスのラマ3.1 これをメタ社が公開。オープンソースと言って簡単に言うと、このAIモデルを誰でもダウンロードして無料で使うことができるし、 商用可能ですよと言って、中身も無料で公開しているAIモデルとなります。 それがChatGPTの最新のGPT-4Oの性能を超えてしまっているということで、これはとんでもないことになってますね。 ChatGPT、今後どうなってしまうのでしょうか? またユーザーの我々はどうしていけばいいのでしょうか? おはようございます。 ExcelとAIで人生を自動化して楽にするラジオ、竪林純です。 本日はいろいろありまして、7月の25日の深夜、未明にですね収録をしております。 突然なんですけど、冒頭で言ったようにChatGPTを超える性能で、かつ無料で商用可能なAIモデルが出てしまった。 これをリリースしたのが、FacebookとかInstagramを運営しているメタ社なんですね。 オープンソースで無料で商用化ってどういうこと?ということなんですが、イメージしてみましょう。 例えばGoogle検索っていう検索エンジンがありますよね。 当然Googleが運営していて、中身の仕組みとかは公開されてないGoogleだけのサービスなわけです。 ですが、例えばの話ですが、そのGoogleが自分たちの検索エンジンをオープンソースとして公開しますと。 中身のプログラムなどを無料で公開するので、誰でもコピーして使っていいですよ。 あなたのパソコンにインストールしてもいいですし、会社のサーバーにアップロードしてサービスとして運営してもいいですし、 それでビジネスしちゃってもいいですよと言われたらどうしましょうか。 そうなるとGoogle検索というもの、すでに作られているシステムを誰でもビジネスで使えるようになるし、 それを改造すれば自分独自の検索エンジンなんかも作れてしまいますよね。 そうしてしまえばGoogleとしては、せっかく自分たちで開発した検索エンジンという仕組みを誰でも使えるようにしてしまうということで、 ビジネス的には何の旨みがあるんだろうって思ってしまいますが、 それと同じようなことをメタ社がAI分野でやってるってことなんですよね。 しかもその公開されたラマ3.1というものは、今普通に商売としてクローズドなモデルとして公開されているチャットGPTのGPT-40をスコアで上回ってしまっているということですね。 これは非常に業界をひっくり返すような出来事となっております。 といったことを受けまして、そんなんじゃチャットGPTがビジネスが成り立たなくなっちゃうんじゃないのとか、 ユーザーの我々はどうしたらいいの、じゃあラマに乗り換えたらいいの、チャットGPTは今後いらないの、といったことを突き詰めて大予測していきます。 # そもそもLlama 3.1って何？ChatGPTとの違いは何？（クローズドAIとオープンソースAI） まずは前提としてですね、今回発表されたメタ社が公開したラマ3.1というAIモデル。 無料で商用可能というオープンソースのライセンスのAIモデルでありながらも、世界で最大かつ最も高性能なオープンモデルと言われています。 これについてちょっと概要を見てみましょう。 まずメタ社はFacebookとかInstagramを運営している会社ですね。 創業はマーク・ザッカーバーグさんです。 メタ社はラマというシリーズのAIを元々開発していて、4月にはラマ3というものが出ていました。 それが今回7月24日にラマ3.1という新しいものが出たということですね。 今回のラマ3.1というものが3つぐらいモデルが実はグレードによって異なるものが出ていまして、 パラメーターという生成AIの調整データみたいなものですね。 単純に言うとその数が多ければ多いほど複雑な思考をできたり、いわゆるより頭がいいということなんですが、 最大で405ビリオンというパラメーターのもの、次が70ビリオン、8ビリオンといったものが出ています。 その中の最高モデルの405ビリオン、4050億パラメーターというモデルが、他の主要なAIとのスコア比較も出ています。 多くのスコアの中で、ChatGPTの最新モデルであるGPT-40とか、 アンスロピックの最新モデルであるクロード3.5ソネットより優れているということですね。 全部が優れているわけじゃないんだけども、対等以上に渡り合っているということです。 ここでよく生成AI界隈で最近出てきている言葉が、オープンソースなAIとクローズドなAIといった対比なんですね。 ChatGPTとかクロードとか、あとGoogleのGeminiといったAIモデルはクローズドといって、 各企業が開発している中身の仕組みとか学習データとか、どのように開発したとか、 そういったことは秘密なわけですね。 それに対して、メタの公開しているようなラマのようなAIは、それをオープンにしていて、 AIモデルのパラメーター、それを重み付けとか呼ぶんですけども、それを公開していると。 誰でもダウンロードして、自分のパソコンなどの端末にインストールすることもできるし、 商用でサーバーなどに載せてサービスとして利用することなんかもできる。 そのAIモデルをもとに、さらに改良を加えて独自のモデルを作ったりしてもいいですよということなんですね。 要はオープンAI社とかアンスロピックなどは、そのAI自体を商品としてユーザーに使ってもらいながら、 お金をもらうという収益モデルになっているのにも関わらず、 メタのラマのようなオープンソースでは、それ自体を公開したり配布しても儲かるわけではないというところが全く違うところですね。 普通そうしたAIモデルを開発するのには大変な労力とそれからコストがかかるわけですが、 全く儲からないのにどうやってコストを支払っているのかというのが疑問ですよね。 それはメタ社自身がフェイスブックとかインスタグラムといったソーシャルメディア系のサービスで、 最近のデータだと30億ユーザーぐらいいるというふうに見たんですけど、 そうした本業の方で圧倒的な収益を上げているから、その収益を使ってAIの開発ができるということなんでしょう。 # 【URL有】どこで使える？日本語はサポート対象？ で次にですね、そのラマ3.1がすごいらしいけど、じゃあ我々日本人が使えるのかという話ですね。 そのラマ3.1というモデル自体はすでに世界中に公開されており、誰でもダウンロードできるという状態になっています。 ですがまずこのラマ3.1自体は英語やドイツ語、フランス語などを含む8言語をサポートしているとされ、 残念ながら日本語はサポート対象外みたいなんですよね。ということで日本人としてはがっかりな結果となります。 ただサポート対象外とはいえ、普通に日本語で話しかけたら日本語での返答もできることが私の方でも確認できました。 当然サポート対象の言語の方が精度が高い返答が得られると思うんですが、日本語でもそこそこ良い精度という感じでしたね。 詳しくは私のXの投稿を見ていただくとどんな感じかわかると思います。このチャプターにリンクを貼っておきます。 でじゃあこのラマ3.1と実際にチャットする方法なんですけども、一つは自分でダウンロードして自分のマシン、PCとかにインストールするという方法ですね。 ただその最高モデルの405ビリオンのパラメータのものなんですが、非常に強力なモデルなだけに動かすためにも大変なハイスペックが必要で、個人では到底用意できないようなマシンが必要になるようです。 なのですでにネット上のウェブサービスとしてこのラマ3.1を提供しているいくつかのサービスがあるので、そこにアクセスして利用するというのがまず今時点で現実的にラマ3.1を触る方法だと思います。 私はXの投稿でも添付しましたが、パワープレキシティというAIツールのプロ版の中で、すでにAIモデルとしてこのラマ3.1の405ビリオンモデルを選べるようになっていましたので、それを使って実際にチャットを試してみました。 他にもハギングフェイスやグロックといった有名なサービスでもサポートされているようです。とはいえ、日本語が公式にサポートされていないのでは、日本人ユーザーの我々にとっては全く関係がない話になってしまうのかなという気もしますよね。 しかし実際にはそういうことではなく、今後このラマ3.1を改良し、日本人に使いやすいようなモデルが出てきたり、特定の業種や業界に特化したトレーニングを加えた特化型モデルが開発される可能性が大きくなってきているわけです。それについて次のチャプターで紹介します。 # 日本語特化モデルも出てくる（はず） ではラマ3.1、せっかくGPT-4Oを超えるほどの性能なのに、日本語に公式サポートしていないと。 じゃあ日本人にとっては全く関係ないかというと、そうでもないと。 それはオープンソースで公開されているため、それを改良というかですね、追加で学習させることで、日本語に特化したモデルを開発可能だからですね。 例えば一つ前のラマ3をベースとして、日本の東大の松尾研究室が開発したElizaというモデルは、ラマ3よりも日本語能力が大きく向上し、GPT-4を超える性能を達成しています。 他にもラマ3をベースに日本語で追加学習をして、日本語に特化させたAIモデルが存在しているそうです。 ということで、今回のラマ3.1もその公開されたそのままでは日本語を公式サポートしていませんが、いずれ日本のどこかの研究室や会社さんが追加で学習をさせ、日本語に特化したモデルを開発するのではないかなと思います。 また、こうした動きがメタの創業者のマーク・ザッカーバーグの理念にも沿っていると思われ、そもそもなぜラマというAIをオープンソースで公開しているのかというと、マーク・ザッカーバーグによると、今後AIはオープンソースの時代になっていくだろうと。 チャットGPTとかのように、巨大な一つのモデルが世界をぎゅうじるのではなく、業界や目的に特化した様々な特化型のAIがいろいろ開発されていくはずだと。そうした時に開発の元のベースとなるものがラマのようにオープンソースで公開されていて、多くの開発者はそれをベースにいろんな特化したものを開発できるようになっていく。 といった世界観を作りたいという意思のようですね。そうした開発者の輪が広がっていき、さらに開発者からの様々なフィードバックがメタ社にも還元されていき、ラマというベースモデルがさらに洗練されていく、発展していくといった循環を起こしたいんだというイメージですね。 # 結局、どのAIを使えばいいの？（個人・企業） ここからは、じゃあユーザーとして、AIユーザーである我々が何を考えていけばいいのかということですね。 いろんなAIニュースが出てくるあたり、ChatGPT一況時代は終わるんじゃないかと。 去年あたりではChatGPTばかりがスポットライトを浴びていて、トップ独創状態だった気がするんですけども、次の流れとしては例えばGoogleのGeminiとか アンスロピックのクロードといった競合のAIサービスなども出てきた。 そして今回のようにオープンソースで無料で使用可能な ラマ3.1のような強力なモデルも出てきてしまった。 となるとユーザーとしては選択肢がものすごく広くなってきますよね。 今の時点で今後どうしていけばいいのかということを考えてみました。 まず個人ユーザーとしてですね。 個人としてAIサービスを使い生活や仕事をより便利にしていきたいという感じの場合。 私もその一人でもあるんですが、正直個人ユーザーの場合だったら どのAIツールを使っていようとフットワークが軽いわけですよね。 これが企業や組織だと例えば100人の社員がいて100人に同じAIツールのライセンスを与える みたいなことになってくるとツールを引っ越すだけでも大問題になってきますよね。 という点を考慮しなきゃいけないんですが、個人ユーザーの場合はどのAIツールを使うのかは コロコロ変えても ok なわけです。 ですので今の時点でじゃあChatGPTがいいのか、今後ラマの方がよくなっていくから ラマを利用したサービスが開発されるのを待つのか、みたいなことなんですが 単純に今一番便利なもの 一番自分に合っているものを選んで、かつ アンテナは立てながらより自分に合っているものが出てきたらそれに乗り換えるぐらいの フットワーク感でいればいいんじゃないかなというのが私の楽観的な視点です。 基本的なことを覚えてしまえば例えばね AIモデルに対する命令の書き方とかその全体的な扱い方について覚えてしまえば ツールの乗り換えは比較的簡単だと思うんですよね つまりChatGPTの使い方を慣れていれば、同じような命令の仕方がGoogleのGeminiも通じるし アンソロピックのCloudにも通じると。当然今回紹介したラマ3.1を活用した新しいサービスが出てきたとしてもおそらく通じると思います つまり本質的なスキルさえ覚えてしまえば乗り換えは簡単だと思うわけですね その一方でじゃあ企業組織はどうしようということになりますよね さっき言ったみたいに個人一人がツールを乗り換えるのは簡単だと しかし社員が数十人とか100人以上とかいた場合にすでに社員やスタッフみんなが同じ AIツールを使っているのに別のものに乗り換えるとなると これまた大きな問題になってくるわけですね ここで考慮すべき大きなポイントは何かというと クローズドなAIにすべきなのかオープンなAIにすべきなのかということですね クローズなAIというのはチャットGPTとかグーグルジェミニとかに見られるような 製品の中身や仕組みは公開していない 通常の商品プロダクトというかサービスとしてのAIツールのことですよね その一方でオープンなAIモデルというのは今回紹介した ラマ3.1のように中身は公開していてダウンロード可能ですので 自分でインストールして使ってもいいですよみたいなもんですね これらを企業組織で使おうと思ったとします 一見すると印象的には後者であるオープンソースのものをですね 自社のサーバーなんかに入れて運用した方が誰の管理下にもならず 100%自社の責任で運用ができるので良さそうに聞こえますよね ただ私が企業組織で運用しているわけではないのでただの想像ですが そんな単純な話ではなくて オープンソースのAIといえども自分の会社のサーバーにそれを実装して運用するという のには技術や知識そして人材も必要となりますし 何よりこうしたAIを維持するための非常にハイスペックなマシンというか これを計算資源と言われたりするんですけども すごい額のコンピューターが必要になってくるということですよね それはそれで大きな導入コストと維持コストがかかってくると思われます その点を考えるならば逆に運用面を任せられる クローズドなAIを提供している企業のサービスを利用した方がむしろコスト面でも 手軽になってくるという判断もあり得るかもしれません もしくはラマ3.1のようなオープンソースのモデルを改良して商用で提供する会社さんなんかが出てくるので その会社さんが提供する何かに特化したモデルを利用するということも選択肢に入ってくることは多いにあると思います とにかく言えるのはそうしたラマ3.1のような強力なオープンソースのAIモデルが出てきたことで それをベースに何らかの業界や何らかの目的に特化した独自モデルを開発するところ 企業さんなどが今後より多く出てくるだろうと思うということですね # まとめと今後の期待 ということで以上いかがだったでしょうか。今回はメタ社からラマ3.1というAIモデルがオープンソース、無料で商用可能なライセンスでリリースされましたと。 しかもそのモデルは、ChatGPTの最新モデルであるGPT-4Oなどの性能を超えるスコアを出しているといった衝撃のニュースから、内容を理解するとともに 今後どのような動きが出てくるのかという予想を話してみました。 一、個人的なAIユーザーとしては、さっき言いましたが、このようなニュースを受けて、じゃあChatGPTはもう終わりなのかな? 今ChatGPTの勉強をしても意味がなくなってしまうのかな?みたいに右往左往するのではなくて、どのAIツールが一番使いやすくなってもそれに乗り換えてしまえばいいと。 本質的なスキルさえ身につけていれば、どのツールにも乗り換えは可能だと私は考えていますし、実際そうだと思います。 なので右往左往せずに、とりあえず今自分に合っているAIサービスを使い倒して、他のどのツールに乗り換えても使えるような本質的なAI活用スキルを伸ばしておけば、特に問題はないのではないかと思っております。 というのが個人のレベルの話で、企業組織のレベルで考えると、これまた様々な選択肢が増えてしまって、考慮すべきことが増えているんじゃないかなと思います。 一方で今後様々な何かに特化したAIモデルがさらに多く開発されていくことが期待されるばかりですね。 それではご静聴ありがとうございました。 # 英文日記21:世界的なWindows不具合（CrowdStrike） 今日の英文日記です。今年の秋にチャットGPTの最新の音声会話モードがリリースされると聞いており、感情表現豊かに人間並みの速度で会話できるというその新機能と英会話がしてみたいので、今のうちに拙い英語力を鍛えるために毎日やっております。 それでは行きます。 日本語訳です。 昨日は世界中の多くのWindowsパソコンが停止してしまい、ブルースクリーン青い画面でフリーズし再起動を繰り返すという状態にハマってしまうというニュースを聞きました。 海外ではBlue Screen of Deathとか死の青い画面という感じで呼ばれたらしいです。 この問題は航空会社なども含めて非常に幅広い産業に影響を与えたと言われています。 この原因となったのがクラウドストライクというWindowsで動くセキュリティシステムのせいだったと言われています。 幸いながら私の環境ではそのシステムはインストールされていませんでしたので、今回のような問題に直面することはありませんでした。 和訳は以上です。 ですが、今回のニュースはかなりショッキングで恐ろしいなと思いました。 皆さんの周りでも被害を受けた方もいらっしゃるんですかね。 とにかくWindowsを立ち上げることすらままならず、青いスクリーンですね、ブルースクリーンと言われている画面が出て再起動を繰り返してしまうという状態が続くということですね。 要するにPCを立ち上げることすらできないので、検索してどうすればいいか調べることすらできないし、プログラムの修正パッケージみたいなものをダウンロードすることすらできないわけですね。 クラウドストライクが公式な発表をしたことによると、PCをセーフモードで立ち上げて特定の操作をしなければいけないということで、 1台、2台のPCならそれでいいんですけど、組織で使っているパソコンって膨大な数があったりしますよね。 空港とか含めたらですね、かなりとんでもない数のPC、マシンがあると思うので、復旧手段がわかっていると言っても、その労力は膨大なものだったと思います。 本当に大変でしたね。 # 英文日記22:卵料理 次の日記です。 日本語訳です。私は朝ごはんに卵を使うことがよくあります。娘は卵焼きが好きです。時々オムレツも作りますが、私が一番好きなのは目玉焼きで醤油をかけるタイプです。 子供たちが生まれる前はポーチドエッグを作ることはよくありました。しかし上の娘が生まれたからはポーチドエッグは生っぽすぎて小さい子のお腹には悪いと考えました。 それ以来ポーチドエッグは作っていません。 以上が日本語訳でした。 実際ポーチドエッグを作っても親である私たちだけが食べればいいという話になるんですが、子供が見ているとそれを食べてみたいとか思ってしまうと思うので、妻と私はなるべくそういった料理を作らないようにしています。 # 英文日記23:英語日記を継続して3週間 次の日記です。英語日記を始めて3週間。 日本語訳です。私が英語で日記を書き始めて3週間が経ちます。 いつも自分で書いてから、チャットGPTに添削してもらい、構成してもらいます。 私が気づいたのは、同じセンテンスをチャットGPTに送ってもらって、 その回答は変化するということです。 例えば、時にfortunately、幸運なことに、と言うんですが、別の時はluckily、luckyなことに、といった表現を使います。 私が思うには、それはニュアンスや文章スタイルの違いだと思います。 これが英語の面白いところの一つでもあると思いました。 それ以外にも、クロードにも質問することがあります。 それで、チャットGPTとまた違う回答が出てきます。 非常に面白いなと感じます。 以上でした。 # 英文日記24:グランピング体験 次の英語日記です。家族でグランピングに行きました。 日本語訳です。昨日、家族でグランピングに行きました。 グランピングというのは、キャンプに似ていますが、より楽な方法です。 そこでは全ての設備が提供されています。例えばテントとかバーベキューセットとかその食材とかです。 その日は非常に暑かったです。 なんとそのテントには小さなエアコンまで用意されていましたが、暑さをしのぐには十分ではありませんでした。 ディナーの前に近くの温泉に行きました。 そしてテントに戻ってから夕食を食べました。 夕食ではカレーやバーベキュー、鹿肉も含まれていました。それらを食べました。 1歳になったばかりの息子は非常に疲れたので早く寝ました。 5歳の娘は夜のキャンプファイヤーも楽しみ、マシュマロを焼くのも楽しむことができました。 ということで和訳は以上です。 いやグランピングってすごいですね。 私はかなりインド派なのでキャンプというものはほぼやったことがなくて、小学生の頃に家族に連れてもらって以来ですね。 ただグランピングはほぼただのキャンプ体験みたいな感じで、 行ったらテントは用意されているし、テントは非常に広くて中にベッドがあるし、 小さなエアコンも提供されていたり、コンセントもちゃんとあって、 あとはバーベキュー的な食材やそのための機材なんかも完全に提供されるという感じです。 なので純粋なキャンプよりはかなり難易度が低いものなんですが、 まあでもうちの家族としては1歳になったばかりの赤ちゃんがいるので、 それでも暑い中で一日を過ごすのは結構大変でしたし、 アウトドアの初心者マークの我々としては十分な体験ができたかなと思います。