GoogleのオープンなLLM「Gemma」を使ってみた 概要から使い方まで解説

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2024年2月21日、Googleはオープンな大規模言語モデル(LLM)「Gemma」をリリースしました。Gemmaは、AI開発の責任ある進化のために制作され、Googleが以前に発表したGeminiモデルと同じ研究と技術を基にしています。

このモデルは、開発者と研究者がAIをより責任を持って構築するためのオープンモデルとして位置づけられています。

この記事では、Gemmaについて詳しく解説したあと、実際にGemmaを使ってみます

Gemmaとは?

Gemmaの公式サイトのスクリーンショット
画像:Gemmaの公式サイト

Gemmaは、軽量かつ最先端のオープンモデルのファミリーで、Google DeepMindをはじめとするGoogleのさまざまなチームによって開発されました。これはGeminiからインスピレーションを受けているとのことです。

Geminiについては、こちらの記事で解説しています。

「gemma」という名前はラテン語で「宝石」を意味し、その価値と重要性を象徴しています。GoogleはGemmaのリリースに伴い、開発者のイノベーションを支援し、協力を促進し、Gemmaモデルの責任ある使用をガイドするためのツール「Responsible Generative AI Toolkit」も同時にリリースしています。

Google DeepMindはTwitter(X)への投稿で、「他のモデルと比較して、そのサイズでクラス最高のパフォーマンスを実現し、開発者のラップトップまたはコンピューターで実行できます。また、安全で責任ある出力に関する当社の基準を満たしながら、主要なベンチマークではるかに大きなモデルを上回っています」と説明しています。

Googleが公表したベンチマーク結果では、Gemma 7Bはすべての指標でLlama-2 13Bを上回っています。Gemmaの70億パラメーターに対して、Llama-2は130億パラメーターであることから、Gemmaがコンパクトで高性能なモデルであることが分かります。

他のモデルとGemmaの性能の比較
画像:Google DeepMindの投稿より

主要な特徴と利点

Gemmaは、開発者と研究者がAIをより責任を持って構築できるようにするために設計されています。その主要な特徴と利点には、次のようなものがあります。

他のオープンなLLMと比較すると、「Responsible Generative AI Toolkit」の提供やオープンなライセンスなどが特徴的です。

とくに、オープンなモデルとして有名なMetaのLlama 2のライセンスでは、月間アクティブユーザー数(MAU)が7億人以上の場合はMetaに申請する必要があるとされています。一方で、Gemmaは規模に関係なく、すべての組織に対して責任のある商業利用と配布を許可しています。

また、NVIDIAとの提携により、間もなくChat with RTXでも利用可能になるとのことです。これにより、Gemmaと検索拡張生成(RAG)を組み合わせて、ローカルのファイルを検索したり、ローカルのファイルの情報をもとにして質問に答えたりできるようになります。

Chat with RTXの概要と使い方については、こちらの記事で解説しています。

責任あるデザイン

Gemmaは、GoogleのAI原則を最前線に置いて設計されています。データセットから特定の個人情報やその他のセンシティブなデータを自動的にフィルタリングする技術や、Gemmaの事前訓練モデルを安全かつ信頼できるものにするための広範なファインチューニングと人間のフィードバックによる強化学習(RLHF:Reinforcement Learning from Human Feedback)などを利用しています。

Gemmaモデルのリスクプロファイルを理解し削減するため、手動のレッドチーム化、自動的な敵対的テスト、危険な活動に対するモデル能力などを評価したとのことです。

なぜGemmaは重要なのか?

Gemmaが他のオープンモデルと異なる点は、その設計における責任あるAIの重視にあります。これにより、開発者や研究者は、安全で倫理的なAIアプリケーションの作成に必要なツールとサポートを手に入れられます。

また、Gemmaは単にオープンなモデルであるだけでなく、あらゆる規模の組織が責任を持って商用利用と配布ができるようにしています。これは、小規模なスタートアップから大企業まで、幅広い組織が最先端のAI技術を活用できる機会を提供します。(とはいっても、Llama 2のライセンスで制限の対象になるのはビッグテックだけなので実質的にLlamaとあまり変わらない感じもします)

実際にGemmaを使ってみる

Gemmaは、次のプラットフォームで利用できます。また、MaxTextNVIDIA NeMoTensorRT-LLMなどと組み合わせた利用もできます。

今回はHugging FaceからGemma 7Bのinstructモデルをダウンロードし、ローカルで実行してみます。

Hugging Faceからモデルをダウンロードするにはログインし、ライセンスの同意ボタンをクリックする必要があります。メールアドレスとユーザー名がGoogleと共有されるとのことです。

同意ボタンをクリックすると、ライセンスが表示されます。氏名を入力して同意すると、モデルを使えるようになります。

ライセンスに同意したら、まずは必要なライブラリーをインストールします。パソコンにPythonとpipがインストールされていることを前提にしています。

Terminal window
pip install -U accelerate transformers huggingface_hub

次に、huggingface-cli loginでHugging Faceにログインします。アクセストークンの入力を求められるので、Hugging Faceの設定ページから取得して入力します。

右クリックでペーストできますが、入力した内容は表示されません。そのため、右クリックでトークンを貼り付けたら他のキーを押さずにEnterキーを押してください。また、「Add token as git credential? (Y/n)」と聞かれますが、今回はnを入力しました。

Terminal window
$ huggingface-cli login
_| _| _| _| _|_|_| _|_|_| _|_|_| _| _| _|_|_| _|_|_|_| _|_| _|_|_| _|_|_|_|
_| _| _| _| _| _| _| _|_| _| _| _| _| _| _| _|
_|_|_|_| _| _| _| _|_| _| _|_| _| _| _| _| _| _|_| _|_|_| _|_|_|_| _| _|_|_|
_| _| _| _| _| _| _| _| _| _| _|_| _| _| _| _| _| _| _|
_| _| _|_| _|_|_| _|_|_| _|_|_| _| _| _|_|_| _| _| _| _|_|_| _|_|_|_|
To login, `huggingface_hub` requires a token generated from https://huggingface.co/settings/tokens .
Token can be pasted using 'Right-Click'.
Token:

ここまでできたら、次のコードを実行してGemmaを使ってみます。今回はfloat16の量子化モデルをGPUで実行してみます。ただし、ここでは公式のサンプルコードにimport torch, max_new_tokens=128を追加しています。

他のサンプルコードはHugging Faceのページから確認できます。

gemma.py
1
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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import torch
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-7b-it")
5
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-7b-it", device_map="auto", torch_dtype=torch.float16)
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input_text = "Write me a poem about Machine Learning."
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input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
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outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=128)
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print(tokenizer.decode(outputs[0]))
Terminal window
$ python gemma.py
<bos>Write me a poem about Machine Learning.
In the realm of data, a tale unfolds,
Where algorithms dance, stories untold.
With neural networks, they learn and grow,
Unveiling patterns, hidden below.
Data whispers secrets, a treasure trove,
Machine learning listens, its appetite grows.
From images to text, it takes a bite,
Uncovers insights, shining light.
With every iteration, it takes a leap,
Predicting future, breaking free.
From medical diagnosis to financial gain,
It transforms, brings a new reign.
But with power comes responsibility,
To safeguard fairness, transparency.
For bias lur

Gemmaを使って詩を生成できました。詩の内容は、機械学習に関するもので、データの重要性や機械学習の責任についても言及されています。

次はinput_textを変更して、チャット用のフォーマットを使いながら日本語で試してみます。

gemma.py
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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import torch
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tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-7b-it")
5
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-7b-it", device_map="auto", torch_dtype=torch.float16)
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7
input_text = """<start_of_turn>user
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日本で一番高い山は?<end_of_turn>
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<start_of_turn>model
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"""
12
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
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outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=128)
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print(tokenizer.decode(outputs[0]))
Terminal window
$ python gemma.py
<bos><start_of_turn>user
日本で一番高い山は?<end_of_turn>
<start_of_turn>model
日本で一番高い山は富士山です。富士山は標高3,776メートルです。<eos>

日本語での質問にも答えられました。富士山の標高も正しく答えられています。

日本語でも詩を生成してみます。

gemma.py
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from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
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import torch
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4
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/gemma-7b-it")
5
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("google/gemma-7b-it", device_map="auto", torch_dtype=torch.float16)
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input_text = """<start_of_turn>user
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詩を生成して<end_of_turn>
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<start_of_turn>model
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"""
12
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to("cuda")
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14
outputs = model.generate(**input_ids, max_new_tokens=128)
15
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
Terminal window
$ python gemma.py
<bos><start_of_turn>user
詩を生成して<end_of_turn>
<start_of_turn>model
夕暮ろしが差し込む晩、
夕暮ろしが差し込む晩、
星が瞬く夜空を照らし、
雲が踊る夜空を照らし、
風は吹く夜風、
風は吹く夜風、
花が咲く夜花、
花が咲く夜花。
あなたを想う私の心、
あなたを想う私の心、
遠く離れたあなたを、
遠く離れたあなたを。<eos>

少し日本語が怪しいですが、一応詩を生成できました。

まとめ

Googleの「Gemma」は、開発者と研究者がAIをより責任を持って構築できるよう支援するための工夫が施されています。その設計は安全で倫理的なAIアプリケーションの作成を重視しています。

また、Gemmaはオープンなモデルでありながら、責任ある商用利用と配布が可能なライセンスを持っています。これにより、幅広い組織が最先端のAI技術を活用できる機会を提供しています。

Gemmaは、Google Colab、Kaggle、Hugging Faceなどのプラットフォームで利用できます。また、MaxText、NVIDIA NeMo、TensorRT-LLMなどと組み合わせた利用も可能です。

今回はHugging FaceからGemma 7Bのinstructモデルをダウンロードし、ローカルで実行してみました。Gemmaのリリースにより、AI開発の責任ある進化が促進されることが期待されます。

参考

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生まれた時から、母国語よりも先にJavaScriptを使っていました。ネットの海のどこにもいなくてどこにでもいます。

Webフロントエンドプログラマーで、テクノロジーに関する話題を追いかけています。動画編集やプログラミングが趣味で、たまにデザインなどもやっています。