【ITニュース解説】Khasibert: A Region-First Language Model for Khasi NLP

システムエンジニアを目指す初心者の皆さんは、AIが私たちの言葉を理解し、活用する技術である「自然言語処理」、略してNLPという分野に興味があるかもしれない。多くのAIモデルは、英語や日本語のようにインターネット上に大量のデータがある「高リソース言語」を対象に開発されてきたが、世界にはもっと多くの言語が存在する。今回のニュースは、そのような「低リソース言語」に光を当てる画期的な取り組み、「Khasibert（カシバート）」という言語モデルについての解説である。

Khasibertとは、インド北東部で100万人以上が話す「Khasi（カシ）語」に特化した、地域初のオープンソース言語モデルである。言語モデルとは、簡単に言えば人間の言葉を理解し、新しい言葉を生成できるAIのことだ。私たちが普段使っているチャットAIや翻訳アプリの裏側には、このような言語モデルが動いている。しかし、これまでの多くの言語モデルは、Khasi語のようにインターネット上で利用できるテキストデータが少ない言語、つまり「低リソース言語」を十分に扱えなかった。データが少ないと、AIが言葉のルールや意味を学習するのが難しくなるためである。Khasibertは、この課題を解決するために開発された。Khasi語の翻訳、要約、そして市民向けの自然言語処理タスクを支援することを使命としている。市民向けのタスクとは、例えば行政の文書をKhasi語に翻訳したり、地域住民からの意見を自動で要約したりするなど、社会の役に立つ形で言語技術を活用する場面を指す。

Khasibertの技術的な中身を見ていこう。これは「Transformer（トランスフォーマー）」という最新の技術をベースにした「LLM（大規模言語モデル）」の一種である。LLMとは、非常に大量のテキストデータを学習して、複雑な言語タスクをこなすことができる高性能なAIモデルのことだ。Transformerは、文章中の単語同士の関係性や文脈を効率よく理解するために設計された、AIの内部構造である。Khasibertは、コンパクトに設計されており、一般的なLLMよりも少ない計算資源で動作するように最適化されている。これは、高性能なコンピュータが常に利用できるわけではない環境でも実用的に使えるようにするための工夫である。

このモデルは、MWire Labsという団体によって開発された。彼らは、AIが多様な文化と言語を尊重し、社会のあらゆる人々に役立つべきだという考えに基づいて、このモデルを構築した。開発プロセスでは、まず「Khasi語コーパス」と呼ばれる、クリーンアップされ、重複が取り除かれた大量のKhasi語のテキストデータを使って「事前学習」を行った。事前学習とは、AIモデルに大量の一般的なデータを与え、言語の基本的な構造や意味を幅広く学ばせることである。これにより、モデルはKhasi語がどのように使われるかを大まかに理解する。次に、「ファインチューニング」という段階に進んだ。これは、事前学習で得た基本的な知識を持つモデルに対し、特定のタスク、例えばKhasi語の翻訳や要約、あるいは言葉の意味を理解する「意味理解」といった具体的な目的のデータを使って、さらに学習させることである。これにより、モデルは特定のタスクで高い精度を発揮できるようになる。そして、Khasibertが実際にリソースが限られた環境でも高速に反応し、期待通りに動作するかどうかを「ベンチマーク」という評価基準でしっかりと検証されている。これは、実用性を重視するKhasibertにとって非常に重要なプロセスである。

なぜKhasibertの存在が重要なのか。まず、100万人以上が話すにもかかわらず、これまで主流の自然言語処理技術の中で十分に扱われてこなかったKhasi語に、本格的なAI技術をもたらすという点である。これにより、Khasi語話者はより高度な言語技術の恩恵を受けられるようになる。例えば、翻訳ツールを使って世界の情報にアクセスしたり、要約ツールで大量の文書から必要な情報を素早く抽出したり、教育ツールを通じて学習を深めたりすることが可能になる。これは、Khasi語の言語技術研究を大きく前進させることにもつながる。さらに、Khasibertはオープンソースとして公開されているため、誰でもその技術を利用し、改善し、自身のプロジェクトに組み込むことができる。これは、AI技術が一部の企業や研究者に独占されるのではなく、より多くの人々がAIの恩恵を受け、あるいは開発に参加できる「AIの民主化」という大きな目標の一部である。特にインド北東部という特定の地域において、この民主化を推進する重要なステップとなる。

Khasibertは、単なる一つの言語モデルにとどまらず、低リソース言語に対するAI開発の可能性を示す模範的な事例である。多様な言語と文化を持つ世界において、AIが本当に「すべての人」に役立つツールとなるためには、Khasibertのような地域特化型の、かつ包摂的なアプローチが不可欠である。この取り組みは、システムエンジニアを目指す皆さんにとって、AI技術がいかに社会課題を解決し、文化的な多様性を尊重しながら発展していけるかを示す、素晴らしい学びの機会となるだろう。