• マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20250421

  • 2025/04/20
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マジカルラブリー☆つむぎのピュアピュアA.I.放送局 podcast 20250421

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  • サマリー

  • 関連リンク Gemma 3 QAT Models: Bringing state-of-the-Art AI to consumer GPUs Googleは、高性能な最新オープンAIモデル「Gemma 3」を発表しました。このモデルは高い性能を持っていますが、本来はBF16という精度で動かすために、NVIDIA H100のような高性能で高価なGPUが必要でした。 もっと多くの日本のエンジニアやAI開発者がこの素晴らしいモデルを気軽に使えるようにするため、Googleは「QAT (Quantization-Aware Training)」という技術で最適化された新しいGemma 3モデルを発表しました。 QATとは、AIモデルのデータを圧縮する「量子化」という技術を、モデルを訓練する（学習させる）段階から組み込む手法です。モデルのデータを小さくすることで、実行に必要なGPUのメモリ（VRAM）を大幅に減らすことができます。単純に量子化するとモデルの性能が落ちやすいのですが、QATを使うことで、性能の低下を最小限に抑えつつ、データサイズを小さくできるのが特徴です。 このQATによる最適化の効果は絶大です。例えば、Gemma 3の最大のモデルである27B（パラメータ数が多いほど高性能だがサイズも大きい）の場合、BF16精度だと54GBのVRAMが必要でしたが、int4という精度に量子化されたQATモデルでは、必要なVRAMがわずか14.1GBに減りました。これにより、NVIDIA RTX 3090（VRAM 24GB）のような、一般的に入手しやすいデスクトップPC向けGPUでも、これまで一部の研究者や企業でしか動かせなかったような高性能なGemma 3 27Bモデルを、自分のPCで実行できるようになります。 他のサイズのモデル（12B, 4B, 1B）も同様にVRAMが大幅に削減されており、ラップトップPCのGPUや、さらにメモリが少ないデバイスでも動かしやすくなりました。 これらのQAT最適化済みモデルは、Ollama、llama.cpp、MLXといった人気のAI実行ツールに対応しており、Hugging FaceやKaggleといったプラットフォームで公開されています。これにより、既存の開発環境に簡単に組み込んで試すことができます。 この取り組みは、最新のAI技術を特定の高性能ハードウェアを持つ人だけでなく、より多くのエンジニアが手軽に利用できるようにすることを目指しています。これにより、AI開発のハードルが下がり、新しいアイデアが生まれやすくなることが期待されます。高価なGPUがなくても、手元のPCで最先端のGemma 3モデルを使ってAI開発を始めるチャンスです。 引用元: https://developers.googleblog.com/en/gemma-3-quantized-aware-trained-state-of-the-art-ai-to-consumer-gpus/ ついに量子コンピュータでLLMの追加学習に成功。量子コンピュータとテンソルネットワークがLLM計算を変える。 この記事では、最先端技術である量子コンピュータと大規模言語モデル（LLM）が結びつき、特にLLMの追加学習（ファインチューニング）の方法が大きく変わり始めている状況について解説しています。 これまでのLLM学習は、たくさんのGPUを使った大規模な計算が中心でした。しかし最近では、LoRA（Low-Rank Adaptation）のように、モデル全体ではなく一部だけを効率よく学習させる「軽量な微調整手法」が注目されています。量子コンピュータは、少ない計算資源（量子ビット）でも「重ね合わせ」や「もつれ」といった量子力学の不思議な性質を使うことで、高い表現力を持つ可能性があります。ここに、量子コンピュータを使ってLLMを扱うメリットがあります。 この量子コンピュータ上でのLLMの学習を可能にしている重要な技術の一つが「テンソルネットワーク」です。これは、量子状態や複雑なデータ構造を効率的に扱える数学的な手法で、巨大なLLMの一部を量子コンピュータ向けに変換したり学習させたりするのに役立ちます。これにより、従来の数学的手法では難しかった「量子的情報構造」の調整ができるようになります。 量子コンピュータを使ったLLMのファインチューニングは、ただ単に学習を速くするだけでなく、従来とは全く異なる「新しいやり方（別の相）」として捉えられています。量子コンピュータの性質を最大限に活かすには、従来の学習アルゴリズムだけでは不十分なため、量子回路に特化した新しい学習方法の研究も進んでいます。 実際に、いくつかの研究では、量子コンピュータ上でLLMの...
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あらすじ・解説

関連リンク Gemma 3 QAT Models: Bringing state-of-the-Art AI to consumer GPUs Googleは、高性能な最新オープンAIモデル「Gemma 3」を発表しました。このモデルは高い性能を持っていますが、本来はBF16という精度で動かすために、NVIDIA H100のような高性能で高価なGPUが必要でした。 もっと多くの日本のエンジニアやAI開発者がこの素晴らしいモデルを気軽に使えるようにするため、Googleは「QAT (Quantization-Aware Training)」という技術で最適化された新しいGemma 3モデルを発表しました。 QATとは、AIモデルのデータを圧縮する「量子化」という技術を、モデルを訓練する（学習させる）段階から組み込む手法です。モデルのデータを小さくすることで、実行に必要なGPUのメモリ（VRAM）を大幅に減らすことができます。単純に量子化するとモデルの性能が落ちやすいのですが、QATを使うことで、性能の低下を最小限に抑えつつ、データサイズを小さくできるのが特徴です。 このQATによる最適化の効果は絶大です。例えば、Gemma 3の最大のモデルである27B（パラメータ数が多いほど高性能だがサイズも大きい）の場合、BF16精度だと54GBのVRAMが必要でしたが、int4という精度に量子化されたQATモデルでは、必要なVRAMがわずか14.1GBに減りました。これにより、NVIDIA RTX 3090（VRAM 24GB）のような、一般的に入手しやすいデスクトップPC向けGPUでも、これまで一部の研究者や企業でしか動かせなかったような高性能なGemma 3 27Bモデルを、自分のPCで実行できるようになります。 他のサイズのモデル（12B, 4B, 1B）も同様にVRAMが大幅に削減されており、ラップトップPCのGPUや、さらにメモリが少ないデバイスでも動かしやすくなりました。 これらのQAT最適化済みモデルは、Ollama、llama.cpp、MLXといった人気のAI実行ツールに対応しており、Hugging FaceやKaggleといったプラットフォームで公開されています。これにより、既存の開発環境に簡単に組み込んで試すことができます。 この取り組みは、最新のAI技術を特定の高性能ハードウェアを持つ人だけでなく、より多くのエンジニアが手軽に利用できるようにすることを目指しています。これにより、AI開発のハードルが下がり、新しいアイデアが生まれやすくなることが期待されます。高価なGPUがなくても、手元のPCで最先端のGemma 3モデルを使ってAI開発を始めるチャンスです。 引用元: https://developers.googleblog.com/en/gemma-3-quantized-aware-trained-state-of-the-art-ai-to-consumer-gpus/ ついに量子コンピュータでLLMの追加学習に成功。量子コンピュータとテンソルネットワークがLLM計算を変える。 この記事では、最先端技術である量子コンピュータと大規模言語モデル（LLM）が結びつき、特にLLMの追加学習（ファインチューニング）の方法が大きく変わり始めている状況について解説しています。 これまでのLLM学習は、たくさんのGPUを使った大規模な計算が中心でした。しかし最近では、LoRA（Low-Rank Adaptation）のように、モデル全体ではなく一部だけを効率よく学習させる「軽量な微調整手法」が注目されています。量子コンピュータは、少ない計算資源（量子ビット）でも「重ね合わせ」や「もつれ」といった量子力学の不思議な性質を使うことで、高い表現力を持つ可能性があります。ここに、量子コンピュータを使ってLLMを扱うメリットがあります。 この量子コンピュータ上でのLLMの学習を可能にしている重要な技術の一つが「テンソルネットワーク」です。これは、量子状態や複雑なデータ構造を効率的に扱える数学的な手法で、巨大なLLMの一部を量子コンピュータ向けに変換したり学習させたりするのに役立ちます。これにより、従来の数学的手法では難しかった「量子的情報構造」の調整ができるようになります。 量子コンピュータを使ったLLMのファインチューニングは、ただ単に学習を速くするだけでなく、従来とは全く異なる「新しいやり方（別の相）」として捉えられています。量子コンピュータの性質を最大限に活かすには、従来の学習アルゴリズムだけでは不十分なため、量子回路に特化した新しい学習方法の研究も進んでいます。 実際に、いくつかの研究では、量子コンピュータ上でLLMの...
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