Transformer2: 自律的に適応する新型LLMフレームワークの登場
記事の概要とポイント
新しい「Transformer2」フレームワークの提案
Transformer2は、東京のSakana AIと東京科学大学の研究チームが発表した新しいフレームワークで、特に大規模言語モデル（LLM）がタスクを自律的に理解し、リアルタイムで適応する能力を持っています。このフレームワークは、数学やコーディングなどの多様なタスクに柔軟に対応できるほか、視覚認識タスクにも応用可能です。
Transformer2の特徴
2段階の推論プロセス:
1段階目: プロンプトを試験的に実行し、AIの挙動を観察して、実行に必要なスキルを理解する。
2段階目: 1段階目で得た情報を基に、特定のスキルに特化した「エキスパートベクトル」を動的に組み合わせて、プロンプトを実行します。
Singular Value Fine-tuning (SVF):
重み行列から特異値（singular value）を抽出し、それらを調整することで効率的なファインチューニングが可能になります。これにより、少量のデータで過学習を防ぎながら学習ができ、訓練対象のパラメーターを少なくすることが可能です。
エキスパート選択:
Transformer2は、プロンプト全体を評価してエキスパートを選択し、強化学習を用いて各分野に特化したエキスパートを構築しています。これは、従来のMoE（混合エキスパート）のアプローチとは異なり、より効率的で柔軟な選択を可能にしています。
新たな「Transformer」の有効性
効率的な学習:
SVFを用いたファインチューニングにより、少量のデータでも過学習を防ぎつつ効率的に学習できるため、データ量が限られている環境でも高いパフォーマンスを発揮します。特に、AIのスケーラビリティを求める企業にとって、大きな利点となるでしょう。
タスクの自律的理解と適応:
Transformer2の2段階推論プロセスは、AIがタスクの内容を理解し、適切なエキスパートベクトルを動的に組み合わせて問題解決を行うため、複雑なタスクにも対応可能です。これにより、AIは特定のドメインに特化せず、汎用性を持って複数のタスクに対応できる可能性が高まります。
エキスパート選択の改善:
プロンプト全体を評価しエキスパートを選択するアプローチは、従来のトークン単位でエキスパートを選択する方法よりも高い柔軟性を提供します。この点が特に注目され、Transformer2が従来のモデルに比べて効率的で実用的な選択を提供できる可能性を示唆しています。
視覚認識タスクへの応用:
Transformer2は、視覚認識のような非言語タスクにも応用可能であり、LLMに視覚的な能力を組み合わせることで、新たなAIアプリケーションの可能性を広げることができます。これにより、より多様な分野での活用が期待されます。
過学習の回避と低ランク適応:
LoRAと比較してパラメータを10％以下に抑えられるため、モデルの効率が向上し、訓練コストが削減される点も大きな強みです。これにより、コスト効率の良いAI開発が可能になり、企業のAI導入のハードルが下がることが予想されます。
結論
Transformer2の新しいアプローチは、従来のTransformerモデルに対する重要な改善を示しており、効率的な学習、タスク適応性の向上、エキスパート選択の柔軟性など、多くの利点を提供します。この新しいフレームワークは、汎用型AIエージェントや特化型AIエージェントの開発において、特に実用的な選択肢となり得るでしょう。