【ITニュース解説】Sakana AI、新手法「TAID」によって蒸留された高性能SLM「TinySwallow-1.5B」を公開

Sakana AIは、大規模言語モデル（LLM）の知識を小規模言語モデル（SLM）に効率的に移行させるための新しい技術「TAID（Temporally Adaptive Interpolated Distillation）」を開発し、それを用いて日本語SLM「TinySwallow-1.5B」を公開した。これは、より小さなモデルでも高度な能力を発揮できるようにするための重要な進歩だ。

LLMは、大量のデータで学習された非常に大きな言語モデルであり、高度な文章生成や翻訳、質問応答などのタスクをこなせる。しかし、その巨大さゆえに、動作させるためには高性能なハードウェアが必要となり、消費電力も大きい。一方、SLMは比較的小さなモデルであり、LLMほどの性能はないものの、より少ない計算資源で動作するため、スマートフォンやIoTデバイスなど、リソースが限られた環境での利用に適している。

Sakana AIが開発したTAIDは、知識蒸留と呼ばれる技術を改良したものだ。知識蒸留とは、教師モデル（この場合はLLM）の知識を生徒モデル（SLM）に転移させる手法のこと。教師モデルの出力結果を、生徒モデルが模倣するように学習させることで、生徒モデルは教師モデルの知識の一部を習得できる。

従来の知識蒸留では、教師モデルの静的な出力結果を生徒モデルが模倣する形で行われていた。しかし、TAIDでは、時間的な情報も考慮することで、より効率的な知識転移を実現している。具体的には、教師モデルの出力系列（例えば、文章を生成する過程での各ステップの出力）を、時間的な変化に応じて補間し、その補間された出力系列を生徒モデルが模倣するように学習する。

この時間的な適応補間を行うことで、生徒モデルは教師モデルの出力結果だけでなく、その生成過程も学習できる。これにより、より少ないデータで、より効率的に知識を習得できるようになる。例えるなら、ただ答えを暗記するのではなく、答えを導き出すプロセスを理解することで、応用力が身につくようなものだ。

TinySwallow-1.5Bは、TAIDを用いて学習された日本語SLMであり、パラメータ数が15億個という比較的小さなモデルながら、高い性能を発揮する。これは、TAIDによる効率的な知識転移のおかげと言える。パラメータ数とは、モデルの複雑さを示す指標の一つであり、一般的にパラメータ数が多いほど、モデルの表現力が高くなる。しかし、パラメータ数が多すぎると、学習に時間がかかったり、過学習（学習データに特化しすぎて、未知のデータに対する汎化性能が低下する現象）が発生したりする可能性がある。

TinySwallow-1.5Bは、小さいながらも高性能であるため、様々な応用が期待できる。例えば、スマートフォンに組み込んで、高度な自然言語処理機能を提供したり、チャットボットの応答速度を向上させたり、エッジデバイス上でリアルタイム翻訳を行ったりすることが考えられる。

今回のSakana AIの成果は、LLMの知識をSLMに効率的に転移させるための重要な一歩と言える。これにより、より多くの人が、より手軽に高度な自然言語処理技術を利用できるようになる可能性が広がる。システムエンジニアを目指す上で、このような技術の進歩を理解しておくことは、今後のキャリアを考える上で非常に重要となるだろう。特に、組み込みシステムやIoT分野に関心がある場合は、SLMの重要性はますます高まっていくと考えられる。

さらに、TAIDのような知識蒸留技術は、言語モデルだけでなく、画像認識や音声認識など、他の分野のAIモデルにも応用できる可能性がある。つまり、大規模なモデルで学習した知識を、より小さなモデルに転移させることで、様々なデバイス上で高度なAI機能を実現できるようになるかもしれない。

システムエンジニアは、これらの技術を理解し、活用することで、より効率的で、より柔軟なシステムを構築できるようになるだろう。TinySwallow-1.5BのようなSLMの登場は、AI技術の民主化を加速させ、より多くの人々にAIの恩恵をもたらす可能性を秘めている。