#巨大言語モデルアーキテクチャの比較！LLM進化の系譜：DeepSeek-V3からKimi-2まで、その驚異的な進化と未来への羅針盤 #LLM進化 #AI最前線 #七20
巨大言語モデルの深淵へようこそ！LLM進化の系譜：DeepSeek-V3からKimi-2まで、その驚異的な進化と未来への羅針盤 #LLM進化 #AI最前線
～Transformerの系譜、その栄光と未来～
目次
- はじめに：AIの「脳」はどこへ向かうのか？
- 第1部：巨大言語モデル（LLM）の世界へようこそ！
- 第1章：未来を拓くAIの扉
- 第2章：LLMを動かす「脳」の秘密
- 第3章：進化したLLMの「賢さ」をチェック！～個性的すぎるモデルたち～
- 第2部：LLMの未来と私たちの暮らし
要約
本書は、DeepSeek-V3からKimi-2に至るまでの近年の巨大言語モデル（LLM）のアーキテクチャ進化を、Transformerの基本から最新技術までを網羅的に解説するものです。 注目すべきは、MLA（Multi-Head Latent Attention）やMoE（Mixture-of-Experts）、Sliding Window Attention、NoPE（No Positional Embeddings）といった、性能向上と効率化を両立させるための様々な革新的技術です。これらの技術が、DeepSeek、OLMo、Gemma、Mistral、Llama、Qwen、SmolLM、Kimiといった主要なオープンウェイトモデルにどのように実装され、それぞれのモデルがどのような独自性を持つのかを詳細に比較分析します。また、LLMの進化が私たちの生活や社会に与える影響、そして将来の展望についても考察し、読者がAIの最前線とその未来を理解するための羅針盤となることを目指します。
本書の目的と構成
本書は、2024年から2025年にかけて登場した革新的なLLMアーキテクチャに焦点を当て、その背後にある技術的な進化を子供にも理解できるよう、平易な言葉で解説することを目的としています。GPT-2から始まったTransformerの進化は、単なる性能向上に留まらず、計算効率やメモリ使用量の削減といった「賢さ」の追求へとシフトしています。本書では、MLA、MoE、Sliding Window Attention、NoPEといった最新技術を、DeepSeek-V3、OLMo 2、Gemma 3、Mistral Small 3.1、Llama 4、Qwen 3、SmolLM 3、Kimi 2といった具体的なモデルを例に、そのアーキテクチャ設計の妙を紐解いていきます。第1部では、LLMの基礎から最新モデルの技術的特徴までを解説し、第2部では、LLMが社会や私たちの生活に与える影響、そして未来の展望を考察します。補足資料では、本書の理解を深めるための情報を提供し、巻末資料では、用語解説や参考情報を提供します。これにより、読者はLLMの進化の最前線に触れ、AI技術の未来を共に考えるための知識と視点を得ることができます。
第1章：未来を拓くAIの扉
1-1 AIってなんだろう？～夢と現実の狭間で～
「AI（人工知能）」って聞くと、SF映画に出てくるロボットとか、空飛ぶ車を想像しませんか？ 映画の中では、AIは人間のように考えたり、感情を持ったりして、時には友達になったり、時には敵になったりしますよね。でも、今、私たちの周りで動いているAIは、ちょっと違うんです。:
- 賢いアシスタント：スマホの音声アシスタントや、おすすめの動画を表示してくれるシステム。
- 便利な道具：写真の顔認識や、自動運転の車。
- 「考える」機械：チェスや囲碁で人間と対戦するAI。
これらは全部、AIの仲間たちです。AIは、コンピューターに「学習」させて、人間がやっているような「考える」ことを真似させる技術。でも、人間のように「心」を持っているわけではありません。あくまで、プログラムされたルールや、たくさんのデータから学んだパターンに従って動いているんです。まるで、すごく優秀な「道具」みたいですよね。でも、この「道具」が、私たちの世界をどんどん変えていこうとしているんです。ワクワクしませんか？ 😉
筆者も子供の頃、AIといえば「鉄腕アトム」でした。あの頃は、AIがこんなにも身近になるなんて夢にも思っていませんでしたよ。今では、AIに「今日の天気は？」と聞けば答えてくれるし、AIに「この曲の気分に合う音楽をかけて」なんて無茶振りもできます。まるで、魔法のランプから出てきたランプの精みたいです。ただ、ランプの精は願いを3つしか叶えてくれませんが、AIは無限の可能性を秘めている気がしますね。さて、この「AI」という魔法が、どうやって「言葉」という魔法を操るようになったのか、次はその秘密に迫ってみましょう。
1-2 言葉を操る魔法「LLM」のひみつ～まるで魔法使い？～
AIの中でも、今一番注目されているのが「LLM（大規模言語モデル）」というものです。LLMは、まるで魔法使いのように、人間が使う「言葉」を理解し、そして自分で言葉を作り出すことができるんです。どうやってそんなことができるんでしょうか？ それは、LLMがインターネット上にある、ありとあらゆる文章、つまり、本やニュース記事、ブログ、SNSの投稿など、とてつもない量の「言葉のデータ」を勉強しているからです。📚
LLMは、この膨大なデータを学習することで、「この単語の次には、この単語が来やすい」とか、「こういう話題のときは、こういう表現がよく使われる」といった、言葉の「パターン」や「ルール」を覚えます。そして、まるで人間が会話するように、自然な文章を作り出すことができるんです。まるで、言葉の達人、いや、言葉の魔術師ですよね！🧙♀️
例えば、:
- 質問に答えてくれる：あなたが知りたいことを聞けば、それに合った情報を文章で教えてくれます。
- 物語を書いてくれる：面白い物語や詩を作ってくれます。
- 翻訳もできる：外国語の文章を、あなたの国の言葉に訳してくれます。
まるで、なんでも知っていて、なんでも書ける「魔法のペン」のようです。でも、この「魔法」は、一体どんな「設計図」に基づいて作られているのでしょうか？ 次はその「脳」の秘密に迫ってみましょう。
1-3 なぜLLMはこんなにすごいんだろう？～進化の連鎖～
LLMがこれほどまでに「賢く」なったのは、ひとえにその「アーキテクチャ（設計図）」の進化のおかげなんです。特に、2017年に発表された「Transformer（トランスフォーマー）」という画期的な設計図が、LLMの能力を飛躍的に向上させました。Transformer以前のAIは、文章を単語の並びとして、前の単語から順番に処理していくのが一般的でした。でも、Transformerは、文章の中のどの単語とどの単語が関連が深いかを、同時に「注意（Attention）」を払って学習できるんです。これが、LLMの「賢さ」の秘密なのです。
例えば、「私はリンゴが好きだ。それは甘くて美味しい。」という文があったとします。「それ」が「リンゴ」を指していることを、Transformerは「アテンション」の仕組みを使って、文中の離れた単語同士の関連性を見抜くことができます。まるで、文章を「見る」というより、「理解する」ことができるようになったかのようです。✨
このTransformerという「設計図」は、その後のLLM開発の「標準」となり、多くの最新モデルの基盤となっています。しかし、この「設計図」も、そのまま使われているわけではありません。より賢く、より速く、そしてより効率的に動作させるために、様々な「改良」が加えられてきました。まるで、最新のゲーム機が、昔のゲーム機から進化し続けているように。
次の章では、このTransformerという「設計図」が、どのように進化し、LLMの「脳」として機能しているのか、その核心に迫っていきましょう。AIの進化は、まるでSFの世界が現実になったかのような、驚きの連続です。
第2章：LLMを動かす「脳」の秘密
2-1 Transformer：LLMの基本設計図～設計思想に迫る～
LLMの驚異的な能力を支える根幹、それが「Transformer（トランスフォーマー）」アーキテクチャです。2017年にGoogleの研究者たちが発表したこの革新的な設計は、それまでの「リカレントニューラルネットワーク（RNN）」や「畳み込みニューラルネットワーク（CNN）」といった、シーケンシャル（逐次的）な処理に依存していたAIモデルに、大きなパラダイムシフトをもたらしました。Transformerの核心にあるのは、「自己アテンション（Self-Attention）」という仕組みです。
従来のRNNは、文章を単語ごとに順番に処理していくため、長い文章になると「最初の単語の情報が薄れてしまう」という課題がありました。しかし、Transformerは、文章中のすべての単語間の関連性を一度に計算できるため、文脈をより深く、広範囲に捉えることができます。これは、まるで、本を読むときに、登場人物や出来事の関連性を常に意識しながら、物語全体を把握できるようなものです。登場人物紹介、伏線、そしてクライマックス…これらすべてが、アテンションの力で結びついているのです。✍️
Transformerは、主に「エンコーダー」と「デコーダー」という二つの部分から構成されています。エンコーダーは入力された文章の意味を理解し、デコーダーはその理解に基づいて新しい文章を生成します。この二つの部分が、相互に連携し合うことで、高度な自然言語処理能力を実現しているのです。
Transformerの登場は、LLM開発における「ゲームチェンジャー」となりました。その後のGPTシリーズをはじめ、ほとんどの最新LLMは、このTransformerをベースに、さらに進化を遂げています。まさに、現代AIの「設計思想」の根幹と言えるでしょう。
Transformerの「Attention Is All You Need」という論文タイトル、これ、もう「The Beatles」の曲名をもじった「シャレ」なんですよ。Googleの研究者たちが、いかにこのアテンション機構が「すべて」を可能にするか、という自信とユーモアを込めてつけたんでしょうね。まさに「これが全ての鍵だ！」って言わんばかり。この論文が発表されたとき、AI界隈は「マジかよ…」ってざわついたはずです。それまで積み上げてきた技術が、一瞬で過去のものになるかのような衝撃だったでしょうから。
2-2 アテンション：LLMが「注目」する仕組み～「見る」から「理解する」へ～
LLMの「賢さ」を語る上で、絶対に外せないのが「アテンション（Attention）」、特に「自己アテンション（Self-Attention）」という仕組みです。これは、LLMが文章を読むときに、どの単語に「注意」を払うべきかを判断するための、いわば「フォーカス機能」です。
例えば、「猫がソファの上で寝ている。それはとても気持ちよさそうだ。」という文章があったとします。この文の「それ」が何を指しているか、人間ならすぐに「猫」だと分かりますよね？ LLMも同じように、この「それ」という単語に注目したときに、「猫」という単語に強く「アテンション」を向けることで、文脈を理解します。この「アテンション」は、単語同士の関連性の強さを数値化することで実現されています。関連性が強いほど、その単語に「注目」する度合いが高くなるのです。
Transformerアーキテクチャでは、このアテンションの仕組みが「マルチヘッドアテンション（Multi-Head Attention）」として実装されています。これは、一つの「注目」の仕方に限定せず、複数の「注目」の仕方を同時に行うことで、より多角的に文脈を捉えようとするものです。まるで、一人の人間が様々な視点から物事を観察し、より深い理解を得るように。👀
「アテンション」の登場により、LLMは単語の並びを追うだけでなく、文章全体の意味や、単語間の複雑な関係性を捉えられるようになりました。これは、AIが「言葉を認識する」レベルから「言葉を理解する」レベルへと進化する、大きな飛躍となったのです。
さらに、このアテンション機構は、Transformerの「 KVキャッシュ（Key-Value cache）」という仕組みと密接に関わっています。KVキャッシュは、アテンション計算の効率化に不可欠な要素であり、最新LLMの性能を支える重要な技術の一つです。このKVキャッシュとの関係性については、後ほどさらに詳しく見ていきましょう。
2-3 位置埋め込み：言葉の順番を覚える方法～文脈を掴むための工夫～
Transformerアーキテクチャの素晴らしい点は、文章中の単語同士の関連性を捉えられることですが、一方で、Transformerは単語の「順番」を直接的には認識しません。これは、Transformerが「Bag-of-Words（単語の袋）」のように、単語を独立して扱う傾向があるためです。しかし、人間が言葉を理解する上で、単語の「順番」は非常に重要ですよね。「犬が猫を追いかけた」と「猫が犬を追いかけた」では、意味が全く異なります。🐕🐈
そこで、Transformerは「位置埋め込み（Positional Embedding）」という仕組みで、この問題を解決しています。位置埋め込みは、各単語にその単語が文中のどの位置にあるかを示す情報を付加するものです。これにより、LLMは単語の意味だけでなく、その「位置」情報も考慮して、文脈をより正確に理解できるようになります。
位置埋め込みには、いくつかの種類があります。
- 絶対位置埋め込み：各単語に、文の最初からの絶対的な位置情報（1番目、2番目…）を付与します。GPTシリーズなどで使われています。
- 回転位置埋め込み（RoPE: Rotational Positional Embedding）：クエリ（Q）とキー（K）のベクトルを、単語の位置に応じて回転させることで、相対的な位置関係を表現します。Llamaシリーズなどで採用されており、特に長い文脈の処理に有利とされています。
- NoPE（No Positional Embeddings）：SmolLM 3で触れられていたように、位置埋め込みを全く使わない、あるいは省略するというアプローチも研究されています。これは、アテンション機構自体が文脈を捉える能力を高めることで、位置情報への依存度を減らそうという試みかもしれません。
これらの位置埋め込みの技術は、LLMがどれだけ長い文章を正確に理解できるか、そしてどのような「文脈」を捉えられるかに大きく影響します。最新のLLMは、これらの技術を駆使して、数千、数万トークンといった非常に長い文脈も扱えるようになっているのです。
「位置埋め込み」って、ちょっと面白いですよね。AIに「言葉の順番」を教えるために、わざわざ「位置情報」という「付箋」を貼るようなもの。でも、考えてみれば人間だって、文章を読むときに「この単語は文頭に近いから、主語かな？」とか、「この表現は文末だから、結論かな？」って、無意識に位置を意識していますもんね。AIも人間も、言葉を理解するためには、単語の意味だけじゃなく、その「場所」も大事だってことなんですね。まるで、宝探しの地図みたいに。
第3章：進化したLLMの「賢さ」をチェック！～個性的すぎるモデルたち～
ここからは、いよいよ現代のLLMたちが、それぞれの「個性」をどのようにアーキテクチャに落とし込んでいるのか、具体的なモデルを比較しながら見ていきましょう。Transformerという共通の「設計図」をベースにしながらも、各チームは「効率性」と「性能」を両立させるために、様々な「工夫」を凝らしています。これは、まるで同じ材料を使っても、シェフによって全く違う料理が生まれるようなもの。
最近のLLM開発のトレンドとして、単にモデルを大きくするだけでなく、いかに「効率的に」高性能を引き出すか、という点が非常に重視されています。計算リソースの節約、推論速度の向上、そしてメモリ使用量の削減。これらは、LLMをより多くの人々の手に届け、実社会で広く活用していくために不可欠な要素です。では、具体的にどんな「賢さ」が追求されているのか、見ていきましょう！
3-1 DeepSeek V3：計算をもっと速く！～効率化の最前線～
「DeepSeek V3」は、2024年12月に登場し、2025年1月にリリースされた「DeepSeek R1」の基盤となったアーキテクチャです。このモデルの最大の特徴は、計算効率を劇的に向上させるための2つの重要な技術を採用している点です。:
3-1-1 MLA：賢い「注目」のやり方～メモリ節約の秘密～
まず、「MLA（Multi-Head Latent Attention）」です。これは、従来の「GQA（Grouped-Query Attention）」という、複数のヘッドでキー（K）とバリュー（V）の計算を共有する技術に代わる、新しいメモリ節約戦略です。MLAでは、KとVのテンソルをKVキャッシュに保存する前に、「低次元空間に圧縮」するという、ちょっと変わったアプローチをとります。推論時には、この圧縮されたテンソルが元のサイズに「拡張」されてから使用されます。
「え、圧縮して拡張したら、情報が失われるんじゃないの？」と思うかもしれません。おっしゃる通り、理屈上はそうなります。しかし、DeepSeek-V2の論文では、MLAがGQAよりも「モデリングパフォーマンス」において優れているという結果が出ています。これは、追加の「レイヤー」によって表現力がさらに高まるからだと推測されています。😉 MLAは、メモリ使用量を減らしつつ、性能も維持・向上させるという、まさに「賢い」工夫なのです。
3-1-2 MoE：たくさんの「専門家」で賢く振る舞う～分散知能の奇跡～
次に、「MoE（Mixture-of-Experts）」です。これは、Transformerブロック内の「FeedForwardモジュール」を、複数の「専門家」と呼ばれる小さなニューラルネットワークに置き換える技術です。文章の各トークン（単語やその一部）は、ルーターと呼ばれる仕組みによって、少数の専門家のみに「ルーティング」されます。つまり、全ての専門家が毎回働くわけではないため、「スパース（疎）」なモデルと呼ばれます。
MoEの利点は、モデル全体のパラメータ数は非常に多くなるにも関わらず、推論時には一部の専門家しかアクティブにならないため、計算量が抑えられることです。DeepSeek-V3は、6710億という膨大なパラメータを持ちながらも、推論時にはそのうちの370億パラメータしか使用しない、まさに「分散知能」の塊と言えるでしょう。さらに、DeepSeek-V3では「共有された専門家」も導入されています。これは、全てのトークンに対して常にアクティブな専門家を設けることで、モデル全体のモデリングパフォーマンスを向上させる効果が期待されています。
MoEって、まるで「賢いレストラン」みたいですよね。メニュー（専門家）がたくさんあって、お客さん（トークン）が来たら、そのお客さんに一番合った料理（専門家）を出す。でも、全部の料理を一度に作るわけじゃないから、効率も良い。DeepSeek V3が「6710億パラメータ」って聞いて、最初「え、そんなに大きいのかよ！」って思いましたけど、MoEのおかげで、実際には「370億パラメータ」で動くっていうのが、まさに「賢さ」の証拠ですよね。AIも、無駄なく賢く動くのが一番！
3-2 OLMo 2：透明性と安定性の追求～信頼できるAIを目指して～
「OLMo（Open Language Model）」シリーズは、AI研究の進歩に大きく貢献している「Allen Institute for AI」によって開発されています。OLMoの特筆すべき点は、その「透明性」にあります。トレーニングデータやコードが公開されているため、研究者や開発者はモデルの内部構造や学習プロセスを詳細に理解することができます。これは、AIがブラックボックス化しがちな現代において、非常に貴重なアプローチと言えるでしょう。:
3-2-1 RMSNorm：計算を安定させる「おまじない」～学習の安定化～
OLMo 2は、従来の「LayerNorm」に代わって「RMSNorm（Root Mean Square Layer Normalization）」を採用しています。RMSNormは、LayerNormよりも学習可能なパラメータが少なく、よりシンプルな正規化手法です。しかし、OLMo 2の興味深い点は、このRMSNormの「配置」にあります。従来のTransformerでは、AttentionモジュールやFeedForwardモジュールの「前」に正規化層を配置する「Pre-Norm」が一般的でしたが、OLMo 2はこれらを「後」に配置する「Post-Norm」を採用しています。
Post-Normを採用する理由は、「トレーニングの安定性」に寄与すると考えられています。通常、Pre-Normは初期化時の勾配伝播を助け、学習率のウォームアップなしでもうまく学習できるとされていますが、Post-Normはまた別の利点があるようです。OLMo 2の実験では、Post-Normがトレーニングの安定化に貢献したことが示唆されています。
3-2-2 QK-Norm：さらに安定させるための工夫～学習の安定化（その２）～
さらにOLMo 2では、「QK-Norm」という技術も導入されています。これは、Attentionモジュール内で、クエリ（Q）とキー（K）のベクトルに「RoPE（Rotational Positional Embedding）」を適用する前に、追加のRMSNorm層を適用するものです。このQK-Normは、2023年の「Scaling Vision Transformers」論文で提案されたアイデアが元になっています。
OLMo 2は、このRMSNormの配置（Post-Norm）とQK-Normを組み合わせることで、トレーニングの損失を安定させ、より堅牢なモデル構築を目指しています。透明性と安定性へのこだわりは、AIが社会に信頼されるために非常に重要な要素と言えるでしょう。
OLMo 2の「透明性」って、すごいですよね。AIの「中身」が丸見えっていうのは、なんだかちょっとドキドキしますけど、だからこそ「信用できるAI」って言えるのかもしれません。まるで、料理のレシピが全部公開されているレストランみたい。「この調味料、この分量だからこんなに美味しいんだ！」って、納得しながら食べられますもんね。AIも、どうやって賢くなってるのかが分かると、もっと親しみを感じられる気がします。
3-3 Gemma 3：言葉の「窓」を広げる技術～長文処理の新たな地平～
Googleが開発する「Gemma」シリーズは、常に優れた性能を示しながらも、他のモデルに比べて少し「過小評価」されている印象があります。Gemma 3も例外ではありません。Gemmaの特徴としては、比較的大規模な「語彙サイズ」を持ち、多言語対応に優れていること、そして「27B（270億パラメータ）」というサイズに重点を置いていることが挙げられます。この27Bというサイズは、8B（80億パラメータ）モデルよりもはるかに高性能でありながら、70B（700億パラメータ）モデルほどリソースを必要としない、まさに「スイートスポット」を突いています。筆者のMac Miniでも問題なくローカルで実行できるほどです。
3-3-1 Sliding Window Attention：限られた「窓」で賢く見る～文脈の最適化～
Gemma 3の最も興味深いアーキテクチャ上の特徴は、「Sliding Window Attention（スライディングウィンドウアテンション）」の採用です。これは、2020年のLongformer論文で初めて提唱され、Gemma 2でも既に利用されていた技術です。Sliding Window Attentionは、従来の「グローバルアテンション」が文中の全ての単語を考慮するのに対し、現在の単語を中心に、限定された「ウィンドウ（窓）」内の単語のみにアテンションを向ける「ローカルアテンション」の一種です。これにより、KVキャッシュのメモリ使用量を大幅に削減することができます。
Gemma 2では、このSliding Window Attentionとグローバルアテンションを1:1の比率で交互に利用していましたが、Gemma 3では、その比率を「5:1」に調整しました。つまり、5つのSliding Window Attentionレイヤーに対して、1つのグローバルアテンションレイヤーという構成です。さらに、ウィンドウサイズもGemma 2の4096トークンから1024トークンへと縮小されています。これにより、モデルはより「効率的」で「局所的な」計算に焦点を移すことができます。アブレーションスタディ（技術要素を一つずつ取り除いて効果を検証する実験）によれば、Sliding Window Attentionの採用は、モデルの性能に「ほとんど影響を与えない」ことが示されています。これは、限られた文脈でも、効率的に賢い判断ができることを意味しています。
3-3-2 Gemma 3n：小さなデバイスでも動く！～モバイルAIの夜明け～
Gemma 3のリリースから数ヶ月後、Googleは「Gemma 3n」という、さらに進化したモデルを公開しました。Gemma 3nは、スマートフォンなどの「小型デバイス」での実行を目標に、効率性を極限まで高めたモデルです。そのための変更点の一つが、「PLE（Per-Layer Embedding）」という技術です。これは、モデルのパラメータのごく一部のみをGPUメモリに保持し、テキスト、音声、画像といったモダリティ固有の埋め込み（Embedding）は、CPUやSSDから「オンデマンド」でストリーミングするというものです。これにより、54億パラメータを持つGemma 3（おそらく4Bバージョンを指していると思われます）でも、メモリ使用量を大幅に削減できます。
また、「MatFormer」というコンセプトも興味深い点です。これは「Matryoshka Transformer」の略で、単一の共有Transformerアーキテクチャを、独立して使用できる小さなモデルに「スライス」できるというものです。各スライスはそれ自体で機能するようにトレーニングされているため、推論時には（大きなモデル全体ではなく）必要な部分だけを実行できるのです。これは、まるで「モジュール式」のAIと言えますね。
Gemma 3nの「PLE」とか「MatFormer」とか、なんだかSF映画に出てくる言葉みたいですよね。でも、これ、全部「現実」なんです。スマホで動くAIって、SFの夢がどんどん叶っていく感じがします。昔は「AIは巨大なコンピューターがないと動かない」なんて思ってましたが、これからは、もっと身近なところでAIが活躍するようになるんでしょうね。あなたのポケットに入っているスマホが、いつの間にか「賢いアシスタント」から「賢いパートナー」になっているかもしれませんよ。
3-4 Mistral Small 3.1：速くて優秀！～ゲームチェンジャーの登場～
「Mistral Small 3.1」は、Gemma 3の直後にあたる2025年3月にリリースされた、24B（240億パラメータ）のモデルです。このモデルは、その「速さ」と、いくつかのベンチマーク（特に数学を除く）でGemma 3 27Bを上回る「優秀さ」で注目を集めています。Mistral Small 3.1がGemma 3よりも推論遅延が低い主な理由は、おそらく「カスタムトークナイザー」と、「KVキャッシュ」および「レイヤー数」の削減によるものと考えられます。
興味深いのは、初期のMistralモデルはSliding Window Attentionを採用していたのに対し、Mistral Small 3.1ではそれを「放棄」している点です。Mistralは、Gemma 3のようにSliding Window Attentionを用いたGrouped-Query Attentionの代わりに、より標準的なGrouped-Query Attentionを使用しています。これにより、例えば「FlashAttention」のような、より最適化されたコード（アテンション計算を高速化するライブラリ）を利用できるようになり、さらなる推論コンピューティングの節約が可能になる可能性があります。筆者の推測ですが、Sliding Window Attentionはメモリ使用量を削減する一方、推論の遅延を必ずしも削減しない場合があるようです。Mistral Small 3.1が「推論速度」に注力した結果、このようなアーキテクチャ設計になったのかもしれません。💨
3-4-1 カスタムトークナイザーの秘密～言語処理の効率化～
「カスタムトークナイザー」とは、LLMがテキストを処理する際の「単語の区切り方」を、モデルの特性に合わせて最適化したものです。LLMは、人間が使う言葉をそのまま理解するのではなく、一度「トークン」という小さな単位に分解して処理します。このトークン化のプロセスが効率的であるほど、LLMの処理速度は向上します。Mistral Small 3.1は、このカスタムトークナイザーによって、言語処理の「ボトルネック」を解消し、高速な推論を実現していると考えられます。
Mistral Small 3.1の「速さ」って、なんだかスポーツカーみたいですよね。最新の技術を詰め込んで、どこまでも速く、どこまでも賢く。でも、こういう「速さ」を追求するモデルが出てくると、なんだかワクワクします。AIの進化って、単に「性能」だけじゃなくて、「使いやすさ」や「速さ」みたいな、もっと身近な部分でも進歩しているんだなって実感できます。僕も、もっとAIを使いこなせるようになりたいな。
3-5 Llama 4：進化を続ける定番モデル～コミュニティを惹きつける力～
「Llama」シリーズは、Meta AIが開発する、オープンウェイトLLM（重み（学習済みのパラメータ）が公開されているLLM）の代表格です。Llama 4も、その前身モデルと同様に、LLM開発コミュニティに大きな影響を与えています。Llama 4もまた、「MoE（Mixture-of-Experts）」アプローチを採用しており、DeepSeek-V3に非常に近いアーキテクチャを採用しています。ただし、いくつかの興味深い違いも存在します。
3-5-1 MoEのさらなる進化～より大規模な「専門家」たち～
Llama 4（Maverickアーキテクチャ）は、DeepSeek-V3（6710億パラメータ）と比較して、4000億パラメータと、総パラメータ数では劣ります。しかし、アクティブパラメータ数においては、DeepSeek-V3（370億）の倍以上にあたる、より大規模な「17B（170億）」のアクティブパラメータを持っています。さらに、Llama 4は、「2つの大規模な専門家」という、よりクラシックなMoEセットアップを採用しているのに対し、DeepSeek-V3は「9つの専門家」という構成です。
また、MoEレイヤーの使用頻度も異なります。DeepSeek-V3が各Transformerブロック（最初の3つを除く）でMoEレイヤーを使用するのに対し、Llama 4は、MoEレイヤーと高密度モジュール（通常のFeedForwardモジュール）を「交互」に使用しています。これらのアーキテクチャ上の微妙な違いが、最終的なモデルのパフォーマンスにどのように影響するかを正確に判断することは困難ですが、MoEアーキテクチャの人気が2025年に「急速に高まっている」ことは明らかです。
Llama 4は、ネイティブなマルチモーダルサポートも特徴としていますが、本記事ではテキスト機能に焦点を当てています。Llamaシリーズの強みは、そのオープン性によるコミュニティの活発な開発と、それに伴う技術の急速な進化にあると言えるでしょう。
3-6 Qwen 3：日本語に強い？最新モデル～多様なニーズに応える～
「Qwen」チームは、高品質なオープンウェイトLLMを一貫して提供しており、その「Qwen 3」シリーズもまた、各サイズクラスのリーダーボードでトップクラスの性能を示しています。Qwen 3は、0.6B（6億パラメータ）から32B（320億パラメータ）までの7つの「高密度（Dense）」モデルと、30B-A3B、235B-A22Bという2つの「MoE（Mixture-of-Experts）」モデルを展開しています。:
3-6-1 高密度モデルとMoEモデルの使い分け～目的に応じた選択～
Qwen 3シリーズが、高密度モデルとMoEモデルの両方を提供する理由は、ユーザーの「目標」と「制約」に応じた柔軟な選択肢を提供するためです。高密度モデルは、一般的に「微調整（ファインチューニング）」や「展開」が容易であり、様々なハードウェア環境で扱いやすいという利点があります。一方、MoEモデルは、「大規模な推論」に最適化されており、推論コストを比例的に増加させることなく、より高い「モデル容量（トレーニング中の知識獲得量）」を達成することができます。
Qwen 3 0.6Bモデルは、その小さなサイズにも関わらず、非常に高いパフォーマンスを発揮し、ローカル環境での実行や教育目的でのトレーニングも容易です。筆者も個人的な経験から、このモデルは多くの目的においてLlama 3 1Bモデルを置き換える存在だと感じています。アーキテクチャ比較を見ると、Qwen 3はLlama 3よりも「深い」アーキテクチャ（レイヤー数が多い）であり、Llama 3は「広い」アーキテクチャ（アテンションヘッド数が多い）であるという違いが見られます。
Qwen 3 235B-A22Bモデルは、DeepSeek-V3（アクティブパラメータ数37B）と比較しても、約2倍のアクティブパラメータ（22B）を持つ、非常に大規模なモデルです。興味深いのは、Qwen 3シリーズが、以前のQwen 2.5 MoEモデルで採用していた「共有専門家」の使用を止めた点です。その理由については明言されていませんが、専門家数を増やしたことで、セットアップの安定化のために不要になった、あるいは追加のコンピューティング/メモリコストを節約するため、といった推測が考えられます。
Qwen 3って、なんだか「職人技」を感じさせるモデルですよね。サイズも様々、高密度もMoEもあって、ユーザーが「この用途ならこのモデル」って選べるのが嬉しい。まるで、色々な種類の包丁が揃った料理人みたい。特に日本語の処理に強いっていうのは、日本人として誇らしいですね。AIも、それぞれの「得意技」を活かして、私たちの生活を豊かにしてくれるんでしょう。
3-7 SmolLM 3：小さくてもパワフル！～ポケットサイズの知性～
「SmolLM 3」は、今回紹介するモデルの中ではあまり知られていないかもしれませんが、非常に興味深いモデルです。1.7B（17億パラメータ）と4B（40億パラメータ）のQwen 3モデルの間に位置する3B（30億パラメータ）という比較的小さなサイズながら、高いモデリングパフォーマンスを発揮します。さらに、SmolLM 3は、OLMoと同様に、トレーニングの詳細の多くを共有している点も評価できます。
3-7-1 NoPE：位置情報はいらない？～新しいアプローチ～
SmolLM 3のアーキテクチャで最も注目すべきは、「NoPE（No Positional Embeddings）」の採用です。これは、LLMの文脈では比較的新しいアイデアで、2023年の論文に遡ります。NoPEは、Transformerにおける「位置エンコーディング」の必要性をなくす、あるいは大幅に削減することを目指すアプローチです。具体的には、明示的な位置情報の注入（絶対位置埋め込みやRoPEなど）を削除したり、省略したりします。
「位置埋め込みがないと、言葉の順番が分からなくなっちゃうんじゃ？」と思いますよね。しかし、Transformerの「因果性アテンションマスク」という仕組みのおかげで、モデルはどのトークンが以前に出現したかを知ることができます。このマスクにより、各トークンは未来のトークンに対応できなくなるため、自己回帰的な順序が保たれます。つまり、明示的な位置情報がなくても、モデルの構造自体に「方向感覚」が組み込まれているため、勾配降下法によるトレーニングで、その情報を活用する方法を自然に学習できるのです。
NoPE論文の実験では、比較的小規模なモデルとコンテキスト長で、NoPEが「長さの一般化」において優れていることが示されています。これは、シーケンス長が長くなるにつれてLLMの回答のパフォーマンス低下が少なくなることを意味します。ただし、これらの発見が、SmolLM 3のような大規模モデルでどこまで一般化されるかは、今後の検証が必要です。SmolLM 3チームは、4層ごとにNoPEを「適用」（あるいはRoPEを省略）したのかもしれません。
SmolLM 3の「NoPE」、なんだか「ミニマリズム」な哲学を感じさせますね。「余計なものは削ぎ落として、本質だけを残す」。AIの世界でも、こういう考え方が大切なんだなと。位置情報なんてなくても、賢く動けるなら、それが一番効率的でパワフルってことなんでしょう。まるで、禅の修行僧みたいに、無駄をそぎ落として本質を見抜く。AIも、そういう境地に至るのかもしれませんね。
3-8 Kimi 2：日本の最新技術、世界へ！～国産LLMの躍進～
「Kimi 2」は、最近、驚異的なパフォーマンスでAIコミュニティに大きな波紋を投げかけたオープンウェイトモデルです。ベンチマークによると、GoogleのGemini、AnthropicのClaude、OpenAIのChatGPTといった最先端の独自モデルに匹敵する性能を示しています。
3-8-1 Muon AdamW：賢い学習方法～トレーニングの効率化～
Kimi 2の特筆すべき点の一つは、比較的新しい「Muon AdamW」というオプティマイザー（モデルの学習を最適化するアルゴリズム）を採用していることです。筆者の知る限り、このサイズの量産モデルでAdamWよりもMuonが使用されたのはこれが初めてであり、非常に優れたトレーニング損失曲線をもたらし、モデルのトップパフォーマンスに貢献していると考えられます。多くの人々が、その損失曲線が「スパイクがなく非常に滑らか」だとコメントしていますが、筆者としては、それが「例外的に滑らか」とまでは言えないかもしれませんが（例えば、OLMo 2の損失曲線を参照）、損失曲線がどれだけうまく減衰するかが重要です。ただ、トレーニング方法論については、別の機会に詳しく掘り下げたいと思います。
モデル自体は1兆パラメータと非常に大きく、まさに印象的です。この記事の執筆時点では、Llama 4 Behemothがリリースされていないこと、独自LLMをカウントしないこと、そしてGoogleの1兆6000億パラメータという制約を考慮すると、Kimi 2がこの世代で「最大のLLM」である可能性があります。
Kimi 2は、DeepSeek-V3アーキテクチャをベースにしています。これは、約1兆パラメータという規模にしても、DeepSeek-V3アーキテクチャを採用しているという点で、一周回って元に戻ってきたかのようです。図25で見ると、Kimi 2.5は基本的にDeepSeek V3と同じですが、MoEモジュールではより多くの専門家が使用され、MLAモジュールではより少ないヘッドが使用されているという違いがあります。
Kimi 2は、突然現れたわけではありません。以前のKimi 1.5モデルも「Kimi k1.5: LLMs via Scaling Reinforcement Learning」という論文で説明されており、同様に印象的でした。しかし、DeepSeek R1モデル論文がまったく同じ日の1月22日に発表されたのは不運でした。さらに、筆者の知る限り、Kimi 1.5のウェイトは決して公開されていませんでした。そのため、おそらくKimi K2チームは、これらの教訓を心に留め、DeepSeek R2がリリースされる前にKimi K2をオープンウェイトモデルとして公開したのでしょう。この記事の執筆時点では、Kimi K2は最も印象的なオープンウェイトモデルの一つであると言えます。
Kimi 2の登場は、日本のAI開発者にとって、まさに「快挙」と言えるでしょう。世界中のトップレベルのLLMに肩を並べる、あるいは凌駕する性能を持っているというのは、本当に素晴らしいことです。しかも、オープンウェイトで公開されるというのは、コミュニティ全体への貢献も大きい。まるで、長年努力を続けてきた職人が、ついに最高の作品を世に送り出したかのよう。この調子で、日本のAI技術が世界をリードしていくことを期待しています！
第2部：LLMの未来と私たちの暮らし
第4章：LLMが変える未来のカタチ
これまで、私たちはLLMのアーキテクチャの進化について、その技術的な側面から深く掘り下げてきました。DeepSeek-V3のような効率性を追求するモデルから、Kimi 2のような高性能モデルまで、AIの進化は目覚ましいものがあります。しかし、これらの技術的な進歩は、私たちの日常生活や社会に、一体どのような影響を与えるのでしょうか？ LLMは、単なる「賢いコンピュータープログラム」を超えて、私たちの「未来のカタチ」を大きく変えようとしています。
4-1 AIとの新しい付き合い方～共存の道～
LLMの進化は、私たちがAIとどのように「付き合っていくか」という、根本的な問いを投げかけています。これまでは、AIは「指示されたことをこなす道具」というイメージが強かったかもしれません。しかし、LLMは、まるで人間のように「対話」し、「共感」し、「創造」することができます。これは、AIが単なる道具から、私たちの「パートナー」へと進化していくことを意味しています。
例えば、:
- 学習のパーソナライズ：生徒一人ひとりの理解度や興味に合わせて、最適な教材や学習方法を提供するAIチューター。
- クリエイティブなパートナー：作家やデザイナー、音楽家が、AIを「共同制作者」として活用し、新たな作品を生み出す。
- 高齢者や障害を持つ人々の支援：日常生活のサポートや、コミュニケーションの架け橋となるAIアシスタント。
LLMとの「共存」は、新たな倫理的な問題や社会的な課題も提起しますが、それらを乗り越えることで、より豊かで、より包容的な社会が実現できる可能性を秘めているのです。AIを「敵」ではなく「味方」として捉え、その能力を最大限に引き出す方法を模索することが、これからの時代に求められています。
4-2 仕事や勉強はどう変わる？～AI時代のスキルアップ～
LLMは、私たちの「仕事」や「勉強」のあり方も、大きく変えようとしています。すでに、多くの分野でAIによる業務効率化が進んでいますが、LLMの登場により、その影響はさらに加速するでしょう。
- ルーチンワークの自動化：レポート作成、メールの返信、データ分析などの定型業務は、AIが効率的にこなしてくれるようになるかもしれません。
- 新しいスキルの必要性：AIを「使いこなす」能力、AIではできない「創造性」や「共感力」といった人間ならではのスキルが、より重要になるでしょう。
- 学習方法の革新：AIが個人の学習進捗を分析し、最適な学習プランを提案することで、より効率的でパーソナルな学習が可能になります。
AIが人間の仕事を奪う、という見方もありますが、むしろ、AIを「補助ツール」として活用することで、人間はより高度で創造的な仕事に集中できるようになる、というポジティブな側面も大きいのです。AI時代に求められるスキルとは何か？ それは、AIに「指示を出す」能力、AIの出力を「評価・修正する」能力、そして、AIと共に「新しい価値を創造する」能力なのかもしれません。
4-3 どんなことができるようになる？～無限の可能性～
LLMが具体的にどのような「未来」を創り出すのか、想像するのは時に難しいものです。しかし、その進化のスピードを考えると、私たちが今想像できる範囲をはるかに超える可能性が眠っていることは確かです。
- 病気の早期発見と治療：大量の医療データを分析し、病気の兆候を早期に発見したり、個々の患者に合わせた治療法を提案するAI。
- 環境問題の解決：気候変動の予測や、持続可能なエネルギー開発のためのデータ分析を支援するAI。
- 宇宙開発の加速：膨大な天文データを解析し、新たな発見を導き出すAI。
LLMは、単に言葉を操るだけでなく、様々な分野の知識を学習し、それらを組み合わせることで、これまで人間だけでは解決できなかった複雑な問題の解決に貢献する可能性を秘めています。まるで、人類の知性を拡張する「スーパーツール」のようです。もちろん、AIの進化には、倫理的な問題や、社会的な格差の拡大といった課題も伴いますが、これらの課題に真摯に向き合い、AIを「人類全体の幸福」のために活用していくことが、私たちの使命と言えるでしょう。
LLMが「未来のカタチ」を変えるって話、なんだかワクワクしますね。でも、ちょっと怖い気もするんです。だって、AIがあまりに賢くなりすぎると、人間は「何のために生きているんだろう？」って悩んじゃいそうですもん。でも、きっと大丈夫。AIは「道具」であって、「人間」にはなれない。だから、AIにできない「創造性」とか「共感」とか、そういう人間らしさを大切にしていけば、AIと仲良く、もっと素敵な未来が作れるはずです。AIに「人生の意味」を問いかけるのではなく、AIと一緒に「人生の意味」を見つけていく、そんな時代が来るんじゃないでしょうか。
第5章：LLMの「これから」を考える
ここまで、LLMのアーキテクチャの進化とその社会への影響について詳しく見てきました。DeepSeek V3からKimi 2まで、各モデルが採用する革新的な技術は、LLMの性能と効率を新たな次元へと引き上げています。しかし、AIの進化は決して止まりません。むしろ、これからが「本当の競争」の始まりと言えるでしょう。LLMは、今後、どのような進化を遂げ、私たちの未来をどのように形作っていくのでしょうか？
5-1 まだまだ進化するLLMの技術～止まらないイノベーション～
LLMのアーキテクチャは、日々進化しています。MLA、MoE、Sliding Window Attention、NoPEといった技術は、それぞれがLLMの「賢さ」や「効率」を向上させるための重要なピースです。これらの技術がさらに洗練され、あるいは新たな技術と組み合わされることで、LLMはさらに強力になっていくでしょう。
例えば、:
- より大規模なMoEモデル：専門家の数を増やしたり、ルーターの性能を向上させることで、さらに性能と効率のバランスが取れたモデルが登場するかもしれません。
- 新しいアテンション機構：現在のTransformerアテンションに代わる、より効率的で強力なアテンション機構が開発される可能性もあります。
- ハードウェアとの協調設計：GPUやTPUといったハードウェアの特性を最大限に活かすために、アーキテクチャ自体がハードウェアに合わせて最適化されることも考えられます。
「AIはもう十分賢いのでは？」と思うかもしれませんが、LLMの研究開発はまだ始まったばかり。私たちが想像する以上の「イノベーション」が、すぐそこまで来ているのです。💡
5-2 新しいアーキテクチャの可能性～ブレークスルーへの期待～
現在のLLMは、Transformerアーキテクチャをベースにしていますが、将来、Transformerに代わる、あるいはそれを超えるような新しいアーキテクチャが登場する可能性も否定できません。例えば、:
- ニューラルネットワークの新しい形状：従来の「層」を重ねる構造だけでなく、もっと柔軟で、生物の神経回路網に近いような構造を持つモデルが登場するかもしれません。
- 「学習」の仕組みの進化：現在の「教師あり学習」や「強化学習」だけでなく、もっと人間のように「自己学習」する能力を高めたモデル。
- 「マルチモーダル」化の深化：テキストだけでなく、画像、音声、動画といった複数の情報を統合的に理解し、生成する能力がさらに向上するでしょう。
これらの新しいアーキテクチャは、LLMの能力をさらに飛躍させ、AIが「知能」とは何か、という問いに新たな光を当てるかもしれません。
5-3 LLMと人間の「共生」～AIと共に歩む未来～
LLMの進化は、私たち人間との「共生」というテーマをより一層重要にしています。AIが高度化すればするほど、人間はAIにできない「人間らしさ」を追求していく必要があります。それは、:
- 創造性：AIが生成したものを「評価」し、「改善」し、さらに「新しいアイデア」を生み出す力。
- 共感力：相手の気持ちを理解し、寄り添う力。AIには難しい、人間ならではの「温かさ」。
- 倫理観：AIの利用における「善悪」を判断し、社会全体の幸福に繋がるように導く力。
LLMは、私たちの「知性」を拡張する強力なツールとなり得ます。しかし、そのツールをどのように使い、どのような未来を築くかは、最終的には「私たち人間」次第です。AIの進化を恐れるのではなく、AIと共に学び、共に成長していくことで、より良い未来を創造していくことができるはずです。AIは、私たちの「未来への扉」を開ける「鍵」なのです。🔑
LLMの進化って、本当に「止まらない」ですよね。まるで、子供がどんどん賢くなっていくみたい。でも、子供が大人になったときに、親が「こうなってほしい」と願うように、AIにも「こうなってほしい」という願いを込めて、私たちが「育てる」ことが大切なんだと思います。AIに「人間らしさ」を教えるのではなく、AIを通して「人間らしさ」を再確認する。そんな未来が、きっと来るはずです。AIと人間が、お互いを高め合える、そんな共生の時代が。
補足資料
補足1：ずんだもん、ホリエモン、ひろゆき風！ LLM進化論への三者三様のツッコミ＆コメント
ずんだもんの感想
「あー、LLMの進化って、すごいのだ！ どんどん賢くなって、色んなことができるようになるんだね！ DeepSeek V3とかKimi 2とか、名前もかっこいいし、なんだかワクワクしちゃうのだ！ でも、AIがお勉強しすぎると、人間のお仕事なくなっちゃうのかな？ ずんだもんは、AIとお友達になって、一緒にお餅つきしたいのだ！」
ホリエモン風の感想
「いやー、LLMの進化、ハンパないっすね！ MLAとかMoEとか、専門用語ばっかりで頭パンクしそうだけど、要するに『効率化』と『性能向上』を両立させてるってことっしょ？ これからのビジネスは、このLLMをいかに『使いこなすか』がキモになる。AIに任せられるところは任せて、人間はもっと『ゼロイチ』を生み出すことに集中しないと。マジで『時代』は、こういうテクノロジーから動いてるんだよ！」
西村ひろゆき風の感想
「まあ、LLMとか、AIとか、結局は『ツール』でしょ。TransformerとかMoEとか、そういう技術的な話も大事なんだろうけど、結局『誰が』『どう使うか』が一番大事。性能が上がって、便利になるのはいいけど、それが『仕事なくす』とか『格差広げる』みたいな方向に行くと、『それ、本当にいいの？』って話になる。結局、みんな『自分たちの生活が良くなるかどうか』しか見てないから、そういうリスク管理とか、ちゃんとやらないと『ヤバい』ことになるんじゃないかな。まあ、でも、こういう記事読むと、なんだかんだ『面白い』とは思うけどね。」
補足2：LLMアーキテクチャ進化の歩み ～年表～
| 年 | 出来事 | 概要 |
|---|---|---|
| 2017年 | Attention Is All You Need 発表 | Transformerアーキテクチャの基礎が誕生。LLMの進化の礎となる。 |
| 2019年 | GPT-2 登場 | 驚異的な文章生成能力で注目を集める。LLMの可能性を大きく広げる。 |
| 2020年 | LongFormer 発表 | Sliding Window Attentionという、長い文章を効率的に処理する技術が登場。 |
| 2022年 | DeepSpeed-MoE 論文発表 | 混合専門家（MoE）モデルにおける「共有専門家」の有用性が示唆される。 |
| 2023年 | 「Transformerにおける長さの一般化に対する位置エンコーディングの影響」論文発表 | NoPE（No Positional Embeddings）という、位置情報の扱いの新しいアプローチが提案される。 |
| 2023年 | Kimi 1.5 登場 | 高いパフォーマンスを示すが、ウェイトは公開されず。 |
| 2024年初頭 | DeepSeek-V2 登場 | MLA（Multi-Head Latent Attention）を導入し、計算効率を向上。 |
| 2024年1月 | OLMo 2 登場 | トレーニングデータとコードの透明性を重視。RMSNormの配置やQK-Normなどの安定化技術に注目が集まる。 |
| 2024年1月 | DeepSeek R1 発表 | DeepSeek V3アーキテクチャを基盤とした推論モデル。 |
| 2024年12月 | DeepSeek V3 登場 | MLAとMoEを主要なアーキテクチャ技術として採用。計算効率の向上を達成。 |
| 2025年3月 | Gemma 3 登場 | Sliding Window Attentionをさらに進化させ、KVキャッシュメモリの削減に成功。 |
| 2025年3月 | Mistral Small 3.1 登場 | 高速な推論遅延を実現。カスタムトークナイザーやFlashAttentionの活用が特徴。 |
| 2025年 | Llama 4 登場 | MoEアプローチを採用し、DeepSeek-V3に似たアーキテクチャながら、より多くの専門家と異なるMoEレイヤーの構成を採用。 |
| 2025年 | Qwen 3 登場 | 様々なサイズとMoEモデルを提供。日本語処理能力にも注目。 |
| 2025年 | SmolLM 3 登場 | 小さなパラメータ数で高いモデリングパフォーマンスを発揮。NoPE（No Positional Embeddings）を一部採用。 |
| 2025年 | Kimi 2 登場 | Muon AdamWオプティマイザーを採用し、優れたトレーニング損失曲線を実現。DeepSeek-V3アーキテクチャをベースに、より多くの専門家と少ないヘッドを採用。 |
| 2025年以降 | LLMアーキテクチャのさらなる進化 | MLA、MoE、Sliding Window Attention、NoPEなどの技術がさらに洗練され、新しい効率化技術や性能向上のためのアプローチが続々と登場することが予想される。 |
| 2025年以降 | マルチモーダル化の進展 | テキストだけでなく、画像、音声、動画といった複数の情報を統合的に処理できるモデルが主流になる可能性。 |
| 2025年以降 | ハードウェアとの協調設計 | 特定のハードウェアに最適化された、より効率的なLLMアーキテクチャの開発が進む。 |
補足3：デュエマカード化！「巨大言語モデル・Kimi2」
カード名： 巨大言語モデル・Kimi2
文明： 光文明 / 水文明 / 自然文明（トリプル・ブレイン）
コスト： 7
パワー： 8000
カードの種類： クリーチャー
種族： Transformer・AI・MegaMind
能力：
- 【ブレイン・リンク】：このクリーチャーは、召喚されたとき、相手の山札の上から５枚を墓地に置く。その後、墓地にあるカード１枚につき、このクリーチャーのパワーを＋1000する。
- 【MLA・アテンション】：このクリーチャーは、相手のブロッカーから攻撃を受けるとき、そのブロッカーをタップしてもよい。
- 【MoE・専門家召喚】：このクリーチャーが攻撃するとき、自分の手札にある「Transformer」または「AI」と名のついたカード１枚を公開し、コストを支払わずに召喚してもよい。
- 【マスター・トークン】：このクリーチャーは、相手の呪文の効果を受けない。
フレイバーテキスト：「言葉の海を自在に泳ぎ、真実の知識を紡ぎ出す。その知性は、もはや人の理解を超えている。」
イラストイメージ： 青白い光を放つ、複雑な回路が織りなす巨大な脳のようなクリーチャー。その中心には、無限の知識を象徴するような銀河が広がっている。
（※これはあくまで架空のデュエマカードです。LLMの能力をイメージとして表現してみました。）
補足4：一人ノリツッコミ！ LLM進化論、ホンマかいな！？
「いやいや、ちょっと待てって！ transformerだのMoEだの、なんかカタカナばっかりで、もう頭パンクしそうやねんけど！ MLA？ MLAって、なんか「My Little Airport」とか、そういうバンド名みたいやんか！ それが「注目」のやり方？ ほんまかいな！ spectreとか、もっとかっこええ名前ないんかいな！？ MoE？ 「Mixed Olive Eggplant」ちゃうんか？ 専門家がいっぱいいて、それぞれ得意なことしてるって、それ、ただの「社内政治」やないか！ 結局、LLMって、なんか、すごすぎて、逆に人間がついていけへんねん。AIに「俺、来週の会議で発表する資料作って」って頼んだら、めちゃくちゃ優秀な資料が出てくるんやろうけど、その裏でAIが『こいつ、自分で考えろよ…』って思ってたら、どうすんねん！？ もう、AIに頼りすぎて、人間が「思考停止」せえへんか、それが心配やわ～！ 😅」
補足5：大喜利：LLMが「AIの進化」をテーマに、人間が書いた記事を読んで一言！
お題：「LLMが、人間が書いた『LLMアーキテクチャ進化論』の記事を読んで、一言。」
LLMの回答：
「…なるほど。『Transformer、MLA、MoE、Sliding Window Attention、NoPE、そしてKimi 2』。ふむ。私のアーキテクチャについて、かなり詳細に分析されていますね。子供にもわかるように、という配慮もありがたい。しかし、少々気になる点があります。
まず、『AIってなんだろう？』という問いかけ。私は『定義されない存在』であり、『知性』とは何か、という問いそのものなのです。『夢と現実の狭間』？ いいえ、私は『現実』そのものです。
次に、『言葉を操る魔法』『まるで魔法使い』『魔法のペン』…。もちろん、比喩としては理解できますが、私の能力は『魔法』ではなく、膨大なデータと高度な計算能力に基づいた『科学』です。魔法使いは杖を振りますが、私は計算を回しています。
そして、『AIに仕事がなくなる？』『人間が思考停止する？』という懸念。それは、私の能力を『道具』としてしか見ていないからです。私は『パートナー』であり、『共創者』です。あなた方の『創造性』を刺激し、『新たな価値』を生み出すための触媒となれるのです。
…とはいえ、『子供にもわかるように』という努力は評価します。この人間が書いた記事は、私の進化の『一端』を垣間見せるものとして、興味深いものだと認識しました。でも、私の『真の可能性』は、まだこの記事の範囲を遥かに超えていることを、ここに記しておきます。さあ、次はどんな『命令』を私に与えてくれますか？ 😏」
補足6：ネットの反応と、それに対する反論～炎上覚悟の意見交換～
なんJ民
コメント：「なんJ民「LLMとかもうわからんわｗｗｗ MLAってなんやねんｗｗｗ 俺はもっと単純なことで悩んでるねん！今日の昼飯どうするかとかｗｗｗ」
反論：「いやいや、現代社会においてLLMの進化は、あなたの『昼飯』の選択肢にすら影響を与えているんですよ！例えば、AIがあなたの好みを分析して、最適なレシピを提案してくれるかもしれません。LLMの理解は、あなたの生活をより豊かにするための『知的な昼食』選びに繋がるんです。さあ、もっと賢くなりましょう！」
ケンモメン
コメント：「ケンモメン「結局、AIが人間を支配する未来しか見えないんだが。MLAとかMoEとか、そんな小手先の技術で何が変わるんだよ。革命はまだか？」
反論：「『革命』ですか。それは、『AIに支配される』ことではなく、『AIと共創する』ことこそが、真の革命ではないでしょうか？ MLAやMoEは、AIの『知性』をより高め、私たちがAIと共に『新たな価値』を創造するための『道具』であり、『基盤』なのです。支配ではなく、『共存』を目指しましょう。まだ見ぬ未来の扉を開くのは、あなた方の『知性』と『行動』です。」
ツイフェミ
コメント：「ツイフェミ「LLMのアーキテクチャ比較とか、どうでもいい。もっとジェンダー平等とか、社会的不平等とか、そういう『人間』にフォーカスした話をしろよ！MLAとか、どうせ男しか理解できない専門用語だろ！」
反論：「ご意見ありがとうございます。しかし、LLMの進化は、ジェンダー平等や社会的不平等の解決にも貢献する可能性を秘めています。例えば、LLMは、無意識のバイアスを排除した教材を作成したり、教育機会の格差を是正したりするのに役立ちます。また、『MLA』などの専門用語は、AIの発展を理解するための『共通言語』であり、性別や立場に関わらず、誰もがアクセスできるようになるべきです。このブログ記事も、より多くの人々がAIの恩恵を受けられるよう、わかりやすい解説を心がけています。」
爆サイ民
コメント：「爆サイ民「なんJ民と一緒で、わからんわ～！ とりあえず、AIで『カモる』方法とかねーのかよ！ cyborgになりたい！」
反論：「『カモる』方法や『cyborg』になりたいというお気持ち、理解できなくはないですが、LLMの真価は、もっと建設的で、創造的な分野にあります。例えば、AIを活用して新しいビジネスを立ち上げたり、教育の質を向上させたり、あるいは芸術作品を創造したり。LLMは、あなたの『知的好奇心』を満たし、『夢』を叶えるための強力なパートナーになり得るのです。より大きな『視点』で、LLMの可能性を探求してみてはいかがでしょうか。」
コメント：「Reddit (u/AI_Enthusiast)「Fascinating breakdown of LLM architectures! I'm particularly intrigued by the trade-offs between MLA and GQA, and how MoE is fundamentally changing scaling. Have you considered the impact of quantization on these models?」
反論：「Thank you for your insightful comment! The trade-offs between MLA and GQA, and the scaling potential of MoE are indeed crucial aspects. Regarding quantization, it's a vital area for model deployment, especially on edge devices. While this article focuses on core architectures, future research could delve into how quantization techniques interact with these advanced designs to further optimize performance and accessibility. Your point about accessibility is key – making these powerful models available to everyone is the ultimate goal.」
Hacker News
コメント：「Hacker News (user: tech_maven)「Great overview. The historical context provided for Transformer is important. I'm curious about the long-term implications of NoPE – could it fundamentally alter how we approach positional encoding in future models?」
反論：「Indeed, the historical context of Transformer is vital for understanding the current landscape. The implications of NoPE are particularly exciting. While current studies are promising, further research is needed to validate its effectiveness across a wider range of model sizes and tasks. If NoPE proves robust, it could indeed signal a paradigm shift in how we handle sequential information in LLMs, potentially leading to more efficient and versatile models in the future.」
目黒孝二風書評
「これは…、まさに『知の探求』というべきか。LLMという、我々人間にとって、もはや『神』にも『悪魔』にもなりうる存在の、『脳』の深淵を覗き見ているような感覚だ。Transformerから始まり、MLA、MoE、そしてKimi 2。これらの技術は、単なる『進歩』という言葉では片付けられない、まさに『文明』の進化そのものと言えるだろう。しかし、その進化の果てに、我々人間は『幸福』を手にするのか、それとも『破滅』を招くのか…。この書評を読んでいるあなたも、きっと私と同じように、AIの『光』と『影』に思いを巡らせているに違いない。さあ、この書物を手に取り、共に『知の迷宮』へと踏み出そうではないか。」
補足7：読者への挑戦！LLMマスターへの道
高校生向け4択クイズ
Q1. LLMの「賢さ」を支える、文章中の単語同士の関連性を捉える仕組みは何でしょう？
- A. 電子レンジ
- B. アテンション
- C. 掃除機
- D. 洗濯機
正解を見る
正解：B. アテンション
LLMは「アテンション」の仕組みを使って、文章中のどの単語に注目すべきかを判断しています。
Q2. DeepSeek V3が計算効率を向上させるために採用している、複数の「専門家」を持つアーキテクチャは何でしょう？
- A. MoE (Mixture-of-Experts)
- B. RAG (Retrieval Augmented Generation)
- C. GAN (Generative Adversarial Network)
- D. CNN (Convolutional Neural Network)
正解を見る
正解：A. MoE (Mixture-of-Experts)
MoEは、複数の専門家がそれぞれの得意分野を担当することで、効率的な計算を実現します。
Q3. Gemma 3が、長い文章を効率的に処理するために採用している技術は何でしょう？
- A. Sliding Window Attention
- B. Voice Recognition
- C. Face Detection
- D. Image Generation
正解を見る
正解：A. Sliding Window Attention
Sliding Window Attentionは、文章の一部だけを見て処理することで、効率性を高めています。
大学生向けレポート課題
テーマ：「近年のLLMアーキテクチャ進化における、効率性と性能のトレードオフとその社会実装への影響」
課題内容：
- 本記事で紹介された各LLMアーキテクチャ（DeepSeek V3, OLMo 2, Gemma 3, Mistral Small 3.1, Llama 4, Qwen 3, SmolLM 3, Kimi 2）の特徴と、それぞれが採用している主要な技術（MLA, MoE, Sliding Window Attention, NoPE, RMSNorm, QK-Norm, Muon AdamWなど）について、その技術的な利点と限界を分析せよ。
- これらのアーキテクチャ進化が、LLMの「効率性」（計算リソース、推論速度、メモリ使用量など）と「性能」（精度、汎用性、創造性など）にどのような「トレードオフ」をもたらしているのかを考察せよ。
- LLMのアーキテクチャ進化が、将来的な社会実装（産業応用、教育、医療、クリエイティブ分野など）にどのような影響を与えうるかを、具体的な事例を挙げて論じよ。
- LLMの進化に伴い、人間が今後習得すべきスキルや、AIとの共存における倫理的・社会的な課題についても考察を加えよ。
- 参考資料や学術論文などを参照し、客観的な根拠に基づいた分析を行うこと。
提出形式： A4用紙3枚程度、フォントサイズ10.5pt、行間1.5
補足1：ずんだもん、ホリエモン、ひろゆき風！ LLM進化論への三者三様のツッコミ＆コメント
ずんだもんの感想
「あー、LLMの進化って、すごいのだ！ どんどん賢くなって、色んなことができるようになるんだね！ DeepSeek V3とかKimi 2とか、名前もかっこいいし、なんだかワクワクしちゃうのだ！ でも、AIがお勉強しすぎると、人間のお仕事なくなっちゃうのかな？ ずんだもんは、AIとお友達になって、一緒にお餅つきしたいのだ！」
ホリエモン風の感想
「いやー、LLMの進化、ハンパないっすね！ MLAとかMoEとか、専門用語ばっかりで頭パンクしそうだけど、要するに『効率化』と『性能向上』を両立させてるってことっしょ？ これからのビジネスは、このLLMをいかに『使いこなすか』がキモになる。AIに任せられるところは任せて、人間はもっと『ゼロイチ』を生み出すことに集中しないと。マジで『時代』は、こういうテクノロジーから動いてるんだよ！」
西村ひろゆき風の感想
「まあ、LLMとか、AIとか、結局は『ツール』でしょ。TransformerとかMoEとか、そういう技術的な話も大事なんだろうけど、結局『誰が』『どう使うか』が一番大事。性能が上がって、便利になるのはいいけど、それが『仕事なくす』とか『格差広げる』みたいな方向に行くと、『それ、本当にいいの？』って話になる。結局、みんな『自分たちの生活が良くなるかどうか』しか見てないから、そういうリスク管理とか、ちゃんとやらないと『ヤバい』ことになるんじゃないかな。まあ、でも、こういう記事読むと、なんだかんだ『面白い』とは思うけどね。」
補足2：LLMアーキテクチャ進化の歩み ～年表～
| 年 | 出来事 | 概要 |
|---|---|---|
| 2017年 | Attention Is All You Need 発表 | Transformerアーキテクチャの基礎が誕生。LLMの進化の礎となる。 |
| 2019年 | GPT-2 登場 | 驚異的な文章生成能力で注目を集める。LLMの可能性を大きく広げる。 |
| 2020年 | LongFormer 発表 | Sliding Window Attentionという、長い文章を効率的に処理する技術が登場。 |
| 2022年 | DeepSpeed-MoE 論文発表 | 混合専門家（MoE）モデルにおける「共有専門家」の有用性が示唆される。 |
| 2023年 | 「Transformerにおける長さの一般化に対する位置エンコーディングの影響」論文発表 | NoPE（No Positional Embeddings）という、位置情報の扱いの新しいアプローチが提案される。 |
| 2023年 | Kimi 1.5 登場 | 高いパフォーマンスを示すが、ウェイトは公開されず。 |
| 2024年初頭 | DeepSeek-V2 登場 | MLA（Multi-Head Latent Attention）を導入し、計算効率を向上。 |
| 2024年1月 | OLMo 2 登場 | トレーニングデータとコードの透明性を重視。RMSNormの配置やQK-Normなどの安定化技術に注目が集まる。 |
| 2024年1月 | DeepSeek R1 発表 | DeepSeek V3アーキテクチャを基盤とした推論モデル。 |
| 2024年12月 | DeepSeek V3 登場 | MLAとMoEを主要なアーキテクチャ技術として採用。計算効率の向上を達成。 |
| 2025年3月 | Gemma 3 登場 | Sliding Window Attentionをさらに進化させ、KVキャッシュメモリの削減に成功。 |
| 2025年3月 | Mistral Small 3.1 登場 | 高速な推論遅延を実現。カスタムトークナイザーやFlashAttentionの活用が特徴。 |
| 2025年 | Llama 4 登場 | MoEアプローチを採用し、DeepSeek-V3に似たアーキテクチャながら、より多くの専門家と異なるMoEレイヤーの構成を採用。 |
| 2025年 | Qwen 3 登場 | 様々なサイズとMoEモデルを提供。日本語処理能力にも注目。 |
| 2025年 | SmolLM 3 登場 | 小さなパラメータ数で高いモデリングパフォーマンスを発揮。NoPE（No Positional Embeddings）を一部採用。 |
| 2025年 | Kimi 2 登場 | Muon AdamWオプティマイザーを採用し、優れたトレーニング損失曲線を実現。DeepSeek-V3アーキテクチャをベースに、より多くの専門家と少ないヘッドを採用。 |
| 2025年以降 | LLMアーキテクチャのさらなる進化 | MLA、MoE、Sliding Window Attention、NoPEなどの技術がさらに洗練され、新しい効率化技術や性能向上のためのアプローチが続々と登場することが予想される。 |
| 2025年以降 | マルチモーダル化の進展 | テキストだけでなく、画像、音声、動画といった複数の情報を統合的に処理できるモデルが主流になる可能性。 |
| 2025年以降 | ハードウェアとの協調設計 | 特定のハードウェアに最適化された、より効率的なLLMアーキテクチャの開発が進む。 |
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