大規模言語モデル（LLM）におけるオープンソースの利点

The Open Source Advantage in Large Language Models (LLMs)

December 16, 2024

著者: Jiya Manchanda, Laura Boettcher, Matheus Westphalen, Jasser Jasser

cs.AI

要旨

大規模言語モデル（LLMs）は、自然言語処理（NLP）における重要な転換点を示し、テキスト生成、翻訳、および特定領域の推論を進化させています。GPT-4のようなクローズドソースモデルは、独自のデータセットと豊富な計算リソースによって駆動され、現在最先端のパフォーマンスを誇っています。しかし、これらは"ブラックボックス"の性質や再現性や公正なAI開発を妨げる形でのアクセス制限に対する批判に直面しています。これに対して、LLaMAやBLOOMなどのオープンソースイニシアチブは、コミュニティ主導の開発と計算効率を通じて民主化を重視しています。これらのモデルは、特に言語多様性や特定領域のアプリケーションにおいて大幅なパフォーマンスの差を縮小し、グローバルな研究者や開発者にアクセス可能なツールを提供しています。両方のパラダイムは、VaswaniらによるTransformerフレームワークなどの基本的なアーキテクチャ革新に依存しています。クローズドソースモデルは効果的なスケーリングを実現しており、一方でオープンソースモデルは未代表的な言語や領域に適応しています。Low-Rank Adaptation（LoRA）やinstruction-tuningデータセットなどの技術により、オープンソースモデルは限られたリソースでも競争力のある結果を達成しています。クローズドソースとオープンソースのアプローチの緊張関係は、AIにおける透明性と独占的な制御に関する広範な議論を浮き彫りにしています。倫理的考慮はこの分断を一層際立たせています。クローズドソースシステムは外部の検証を制限しますが、オープンソースモデルは再現性と協力を促進しますが、バイアスを緩和するための標準化された監査文書フレームワークが欠けています。両方のパラダイムの長所を活用するハイブリッドアプローチが、LLMイノベーションの未来を形作るでしょう。これにより、アクセス可能性、競争力のある技術的パフォーマンス、倫理的な展開が確保されます。

English

Large language models (LLMs) mark a key shift in natural language processing (NLP), having advanced text generation, translation, and domain-specific reasoning. Closed-source models like GPT-4, powered by proprietary datasets and extensive computational resources, lead with state-of-the-art performance today. However, they face criticism for their "black box" nature and for limiting accessibility in a manner that hinders reproducibility and equitable AI development. By contrast, open-source initiatives like LLaMA and BLOOM prioritize democratization through community-driven development and computational efficiency. These models have significantly reduced performance gaps, particularly in linguistic diversity and domain-specific applications, while providing accessible tools for global researchers and developers. Notably, both paradigms rely on foundational architectural innovations, such as the Transformer framework by Vaswani et al. (2017). Closed-source models excel by scaling effectively, while open-source models adapt to real-world applications in underrepresented languages and domains. Techniques like Low-Rank Adaptation (LoRA) and instruction-tuning datasets enable open-source models to achieve competitive results despite limited resources. To be sure, the tension between closed-source and open-source approaches underscores a broader debate on transparency versus proprietary control in AI. Ethical considerations further highlight this divide. Closed-source systems restrict external scrutiny, while open-source models promote reproducibility and collaboration but lack standardized auditing documentation frameworks to mitigate biases. Hybrid approaches that leverage the strengths of both paradigms are likely to shape the future of LLM innovation, ensuring accessibility, competitive technical performance, and ethical deployment.