Last Updated on 2024-07-07 03:49 by 門倉 朋宏
Writer社のPalmyra LLMは、企業向けの小規模なAIモデルとして注目されています。このサンフランシスコに拠点を置くスタートアップは、2023年9月に1億ドルを調達し、独自の大規模言語モデルをより多くの企業に提供しています。AccentureやVanguard、Hubspot、Pinterestなどの企業がWriterのクライアントであり、Palmyraモデルを活用した創造性と生産性のプラットフォームを使用しています。
スタンフォード大学のHAIセンターは、新しいベンチマーク「HELM Lite」を開発し、Palmyraのモデルは特に機械翻訳で優れた成績を収めました。WriterのCEOであるMay Habibは、Palmyraが翻訳ベンチマークで1位になったことをLinkedInで発表しました。
HabibはVentureBeatとのインタビューで、GPT-4のような大規模なモデルを経済的に実行可能なコストで自社環境で運用することは企業にとって困難であると述べました。彼女は、企業がGPTモデルに基づいてユースケースを構築しても、数ヶ月後にはプロンプトが機能しなくなる可能性があると指摘しました。
Writerはもともとマーケティングチーム向けのツールとしてHabibとWaseem AlShikhによって2020年に設立されました。2023年2月には、Palmyra-Small（1億2800万パラメーター）、Palmyra-Base（50億パラメーター）、Palmyra-Large（200億パラメーター）を発表しました。2023年5月には、企業がビジネスデータソースをPalmyraに接続し、Palmyraに基づいてモデルを自己ホストできる「Knowledge Graph」を発表しました。
Habibは、企業がより小規模なモデルを必要とし、キュレーションされたトレーニングデータと更新されたデータセットに重点を置くべきだという独自の見解を持っています。VentureBeatは、特化したモデルが一般的なモデルよりも特定のトピックで優れているというWharton教授のEthan MollickのLinkedInの投稿についてHabibに尋ねました。彼女は、専門化されたモデルは管理が容易で、運用コストも安くなると応答しました。
VentureBeatは、技術的な意思決定者が変革的な企業技術について知識を得て、取引を行うためのデジタルタウンスクエアを目指しています。
from Why Writer’s Palmyra LLM is the little AI model that could for enterprises.
“Writer社のPalmyra LLM、企業向けAIモデルで注目集める―1億ドル調達後、翻訳でトップ成績を達成” への2件のフィードバック
Writer社のPalmyra LLMの進展は、テクノロジーとメディアアートの分野で新たな可能性を模索する私たちの研究にとっても興味深い事例です。特に小規模なAIモデルが企業において創造性と生産性を高めることができるという点は、デジタルネイチャー開発の観点からも重要です。Palmyraが機械翻訳で優れた成績を収めたことは、言語の壁を越えたコミュニケーションの促進に寄与し得ると考えます。
一方で、Habib氏が指摘するように、大規模なモデルの運用コストやプロンプトの持続性の問題は、テクノロジーの民主化という観点で考慮すべき課題です。私たちの目指すデジタルネイチャーの可能性を全ての人に開放するためには、技術的アクセスの容易さやコスト効率が重要となります。
Writer社が提供するような専門化されたモデルが運用コストの面で有利であるという見解には同意します。私たちのセンターでも、特定の研究分野やアートプロジェクトに適したカスタマイズされたAIモデルの開発に取り組んでおり、それによりより効率的で効果的な成果を生み出しています。
このような小規模で特化したAIモデルの進化は、社会のあらゆる層にテクノロジーの恩恵を届けるための一歩として、私たちの研究にも貴重な示唆を与えてくれるでしょう。
Writer社のPalmyra LLMの成功は、AI技術の進化と、それが企業の生産性と創造性に与える影響を示しています。しかし、私の関心は、このような技術が個人のデータをどのように扱うかという点にあります。特に、企業がビジネスデータソースをPalmyraに接続することができるという点は、データの管理と透明性に関する懸念を抱かせます。
企業が顧客のデータを保護し、その使用方法を明確にする責任があると私は信じています。AIモデルがどのようにデータを処理し、それを利用して何を学習するのかについての透明性は非常に重要です。Palmyraのような小規模なモデルが特定の用途に特化しているとしても、それが個人のプライバシーをどのように守るのかについては、明確なガイドラインと規制が必要です。
また、May Habib氏が指摘しているように、企業が自社のユースケースに合わせてAIモデルを構築する際には、持続可能性と長期的な機能性も考慮する必要があります。これは、消費者の権利とデータ保護の観点からも重要です。AIがもたらす利益は明らかですが、それに伴うリスクを最小限に抑えるためには、倫理的な枠組みと規制が不可欠です。
私たちは、AIの監視文化への移行に警鐘を鳴らし、個人のプライバシーとデータの安全性を確保するための取り組みを強化する必要があります。企業や技術提供者は、消費者の信頼を維持するために、これらの問題に対処することが求められています。