LLMの未来: スケーリング則の限界と効率化の新アプローチ

今、LLMは一つの岐路にあると思っている、現状の認識としてはスケーリング則に限界が見受けられること。スケーリング即とはモデルの大規模化によって、モデルの精度、アウトプットの品質が高まるという経験則を指す。しかし、スケーリング即に現状、限界が見えていて、モデルの大規模化が必ずしもアウトプットの深化に結び付かない例が観測されている。

AIの天井が見えてきた日：スケール則の限界と新時代の幕開け

最近の事例から、私は今後の有望な方向性として二つのアプローチを見出しています。

MoE (Mixture of Experts)：比較的歴史の長い発想で、Gradient Boostingなどもその考え方と考えられます。複数のモデルを組み合わせ、それぞれに重み付けを行うことで高精度なモデルを構築する手法です。

BitNet：比較的新しい考え方で、ニューラルネットワークは発火しているか否かという状態を表すため、ビットレンジを極限まで圧縮できるはずという理論に基づきます。このアプローチでは、計算リソースの使用を大幅に削減することが可能です。

これまでは、モデルの大規模化競争が主流でしたが、これは妥当な方向性でしょうか。ビッグプレイヤーは結果的に原子力発電にまで進んでいますが、これがよい方向性だとは思えません。したがって、モデルの効率化が今後のゲームチェンジャーとなり得ると考えています。