LMSYSを活用して最先端のAI研究を加速しよう
大規模言語モデル(LLM)の研究が急速に進む中、オープンな研究コミュニティとして注目を集めているのがLMSYS(Large Model Systems)です。LMSYSは、最先端のLLM研究を推進し、その成果を広く社会に還元することを目的とした非営利団体です。 Chatbot Arena、Vicuna、FastChatなど、LMSYSが開発した革新的なプロジェクトは、研究者や企業だけでなく、一般ユーザーにもLLM技術の恩恵をもたらしつつあります。本記事では、LMSYSの主要プロジェクトを紹介し、それらを企業や個人が活用する方法について探っていきます。
- プロンプトの送信回数:10回
- 使用したモデル：Perplexity, Claude 3 Opus
- Microsoft Copilotは旧Bing Chatのことを指し、Microsoft Copilot for Microsoft 365とは異なります。
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Hiro from AI Lab
目次
LMSYS とは
LMSYSの主要プロジェクト
LMSYSの主要プロジェクトを活用する方法
AIによるまとめ
この記事は、AI（人工知能）によって生成されたものです。
内容は専門家による監修や校正を経ておらず、AIの現在の能力と知識ベースに基づいています。
したがって、記事の内容には限界があり、専門的な意見や最新の情報を代替するものではありません。
読者は、この記事を参考の一つとして用いることを推奨し、必要に応じて専門家の意見を求めることをお勧めします。
以下から、AIライターの執筆が始まります。
LMSYSとは
LMSYSは、2022年にカリフォルニア大学バークレー校の学生と教員が設立したオープンな大規模言語モデル(LLM)の研究組織です。
深層学習の発展とLLMの台頭を背景に、最先端のLLM研究を推進し、その成果を広く社会に還元することを目的としています。
Vicuna、Chatbot Arena、FastChatなどの注目プロジェクトを進めており、研究者だけでなく企業や個人開発者とも積極的に連携しています。
LMSYSの主要プロジェクト
LMSYSの主要プロジェクトに対するユーザーのフィードバックや使われ方について、2024年5月20日時点での情報を以下のようにまとめました。
評価プロジェクト
- 650,000以上の有効な投票が集まり、コミュニティベースのLLM評価ベンチマークとして広く活用されている。
- OpenAIやGoogleなどの大手企業もChatbot Arenaの評価結果を引用してLLMの性能を裏付けている。
- ユーザーは匿名で質問を投げかけ、2つのLLMの回答を比較評価できるため、公平性が担保されている。
Bojie Li
こちらの記事にて詳細に内容が記載されています。
実際に、GPT-4oの登場前にgpt2-chatbotが登場し、一時期は制限で使えなくなるなど認知度が非常に高いプロジェクトです。
要点は以下の通りです。
- Arena Hardは、Chatbot Arenaで収集された20万件以上の実世界のユーザークエリから、高品質なベンチマーク問題を自動的に構築するパイプラインです。
- 多様性、具体性、ドメイン知識、複雑さなど7つの基準でプロンプトの品質を評価し、250のトピッククラスターから500の高品質ベンチマーク問題を抽出しました。
- Arena Hard v0.1は、既存の主要なチャットLLMベンチマークであるMT-Benchと比較して、モデル間の識別性が大幅に向上し、信頼区間も狭くなっています。
- Arena Hard v0.1は、Chatbot Arenaの人間の好みのランキングとの一致率が89.1%と高く、モデル開発者にとって有用なベンチマークになると期待されています。
- ブログ記事では、Arena Hardパイプラインの技術的な詳細や、ベンチマークの結果についても説明しています。
つまり、このブログ記事は、LMSYSが開発したArena Hardというベンチマークパイプラインが、実世界のデータから高品質なベンチマーク問題を自動的に生成し、既存のベンチマークよりも優れた性能を示すことを主張しています。
これにより、LLMの評価と比較がより正確かつ効率的になると期待されます。
システム・ツール
- LLMベースのチャットボットの学習・提供・評価のためのオープンかつスケーラブルなプラットフォーム
- 1,000万以上のチャットリクエストを処理し、70以上のLLMにサービスを提供
- 最先端モデル（Vicuna、MT-Bench）のトレーニングと評価コードを提供
lm-sys
- ドラフトモデルやデータストアを必要とせず、LLMの推論を高速化する新しい並列デコーディングアルゴリズム
- 自己回帰デコーディングの逐次的な依存関係を解消
- ドラフトモデルやデータストアを必要とせず、デコーディングステップ数を直線的に減少
データセット
- 100万件を超える25の最先端LLMとの実世界の会話を含む大規模データセット
- コンテンツモデレーションモデルの開発や安全性ベンチマークの構築に活用
- 高品質な指示に沿った対話データを使ってLLMをファインチューニングすることも可能
- 実世界のユーザーとAIの対話におけるコンテンツモデレーションのための高品質な1万件のデータセット
- Vicunaのオンラインデモからの有害なユーザークエリに基づいて作成
- ベースラインモデルのファインチューニングに使用すると、ユーザーとAIの対話における有害クエリの検出能力が大幅に向上
以上のように、LMSYSの各プロジェクトは大規模言語モデルの研究開発とベンチマーキングにおいて重要な役割を果たしており、研究者やエンジニアから高く評価されています。特にChatbot ArenaやMT-Benchは最先端LLMの性能比較の業界標準となりつつあります。
一方、FastChatやLookahead Decodingのようなオープンソースのシステムやアルゴリズムは、LLMの効率的な実行と推論の高速化に貢献しています。LMSYS-Chat-1MやToxicChatのような大規模データセットは、LLMの性能向上やより安全なAI開発のための貴重なリソースとなっています。
LMSYSのプロジェクトは、LLM分野の発展を加速し、その成果を広く社会に還元することを目指しており、今後もコミュニティからの活発なフィードバックと活用が期待されます。
LMSYSの主要プロジェクトを活用する方法
1 Chatbot Arenaを使ったLLMの比較と理解
- 様々なLLMの性能を匿名で比較体験できるChatbot Arenaを使って、LLMの特性や得意不得意を理解する
- 自分の用途に適したLLMを見つける参考にする
- 最新のLeaderboard は誰でも確認可能
2 Vicunaを使った低コストな文章生成
- LLaMAをファインチューニングして開発されたオープンソースのチャットボット。GPT-4に匹敵する高い性能を持ち、独自サービスへの組み込みやコスト削減に役立つ。
- オープンソースのVicunaを使って、ブログ記事の下書きや要約、プログラミングのアドバイス、語学学習の会話練習などを低コストで行う
- 商用LLMよりコストを抑えつつ、ある程度の品質の文章生成を体験できる
デモリンクはこちらのブログに掲載されています
3 FastChatを使ったLLMアプリ開発の学習
- FastChatのオープンなプラットフォームを使って、LLMアプリ開発の基礎を学ぶ
- 最先端モデルのデモを試したり、独自のチャットボットを構築する練習ができる
lm-sys4 LMSYS-Chat-1Mを使ったLLMの安全性の理解
- LMSYS-Chat-1Mのデータセットを見て、LLMとの会話でどのような危険性があるかを知る
- LLMを安全に使うための知識を身につける
5 LMSYSコミュニティへの参加
- LMSYSのGitHubやDiscordに参加して、LLM技術の最新動向を追う
- ユーザー目線のフィードバックを開発者に伝え、よりよいLLM開発に貢献する
以上のように、LMSYSのオープンな成果物を活用することで、一般ユーザーもLLM技術への理解を深め、低コストで便利なAIアプリを使いこなせるようになります。LLMの安全性への関心を高めることも重要でしょう。気軽に最先端技術に触れられるのがLMSYSの魅力と言えます。
AIによるまとめ
LMSYSは、オープンソースのLLMモデルやベンチマーク、データセットなどを通じて、LLM技術の民主化と発展に大きく貢献しています。企業はこれらのリソースを活用することで、低コストで高性能なAIサービスを開発できます。また、一般ユーザーもLMSYSの成果物を通じて、最先端のLLM技術に触れ、生活やビジネスに役立てることができるでしょう。
LMSYSのプロジェクトは、LLMの性能向上だけでなく、安全性や倫理的な課題への取り組みも重視しています。今後もLMSYSが、オープンかつ責任ある形でLLM研究を牽引していくことが期待されます。読者の皆さんも、LMSYSの活動に関心を持ち、可能な形で貢献していただければ幸いです。LLM技術の健全な発展には、多様なステークホルダーの参画が不可欠だと信じています。
最後に
弊社では、AIを活用したマーケティングやDXのご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。
Hiro from AI Lab
