Last Updated on 2024-11-24 09:04 by admin
中国の複数の大学の研究者チームが2024年11月22日、OpenAIのo1モデルに対抗する新しいビジョン言語モデル「LLaVA-o1」を発表した。
このモデルは、Llama-3.2-11B-Vision-Instructをベースに開発され、約100,000件の画像-質問-回答ペアでトレーニングを実施。データ生成にはGPT-4oを使用し、4段階の推論プロセス（要約・キャプション・推論・結論）を実装している。
特筆すべき技術として、「ステージレベルビームサーチ」を導入。現時点ではビームサイズ2での限定的な検証となっているが、ベースモデルと比較して平均ベンチマークスコアが6.9%向上を達成。さらに、一部のタスクではGPT-4-o-miniやGemini 1.5 Proを上回る性能を示している。
from:Chinese researchers unveil LLaVA-o1 to challenge OpenAI’s o1 model
【編集部解説】
今回のLLaVA-o1の発表は、AIの視覚認識と推論能力の新たな進展を示す重要な研究成果といえます。
LinkedInでの議論によると、Runa AIのAleksa Gordić氏は、わずか10万サンプルでの学習で closed-sourceモデルを上回る性能を達成したという主張に対して慎重な見方を示しています。これは「ベンチマークハッキング」の可能性を指摘するものです。
しかし、この研究の真の革新性は、推論プロセスを4段階に分解するという手法にあります。これまでのVLMは「見て、即答える」という単純な方式でしたが、LLaVA-o1は人間のように「要約→観察→推論→結論」という段階を踏んで回答を導き出します。
特筆すべきは、このモデルがオープンソースとして開発されていることです。ただし、GPT-4oの出力を訓練データとして使用しているため、OpenAIの利用規約に準拠する必要があります。
この技術がもたらす可能性として、医療診断支援や自動運転での状況判断、産業用ロボットの視覚認識など、複雑な視覚的推論を必要とする分野での応用が期待できます。
一方で、推論過程の透明性が高まることで、AIの判断根拠がより明確になり、説明可能なAIの実現に向けた一歩となる可能性もあります。
ただし、現時点での課題もあります。計算リソースの制約により、ビームサイズ2での検証に留まっているため、より大規模な検証が必要です。また、トレーニングデータの品質や多様性の確保も重要な課題となっています。
今後の展望として、外部検証機能の追加や強化学習の導入により、さらなる性能向上が期待されています。また、この研究成果はオープンソースコミュニティに大きな影響を与え、視覚言語モデルの発展を加速させる可能性があります。
このような段階的推論アプローチは、AIの判断プロセスをより人間に近づける重要な一歩といえるでしょう。ただし、実用化に向けてはさらなる検証と改良が必要です。