ローカルLLM（生成AI）とは、クラウドサービスを介さず、個人のPCや企業のサーバーなどのローカル環境で直接動作させるLLMのことです。
オープンソースのLLMが公開された2023年以降、多くの注目を浴びているわけですが、注目を浴びるその理由はなんなのでしょうか？
この記事ではローカルLLMの魅力について迫ります。
クラウド不要！ローカルLLMが切り開く未来とは？
ローカルLLMの最大の特徴は、ネットワークに繋がずに個人のPCや企業のサーバーなどのローカル環境で直接、LLM（生成AI）を活用できる点です。
ネットワークに繋がないことから、以下のメリットが生まれます。
- データのセキュリティとプライバシーの強化
- コンプライアンス要件への対応
- コスト削減
- カスタマイズ性の向上
- ネットワーク環境に左右されない
ローカルLLMのメリット1： データのセキュリティとプライバシーの強化
クラウド型の生成AIを使用する場合、常に情報漏洩のリスクが懸念されます。とくに機密情報や個人情報を含むデータを外部サーバーに送信することには、抵抗がある方も多いでしょう。多くの企業でいまだに生成AIの利用が禁止されている理由が、これです。
しかし、ローカルLLMならば、データ処理が社内環境に限定されるため、セキュリティリスクを大幅に軽減できます。
ローカルLLMのメリット2：コンプライアンス要件への対応
自社では生成AIを利用していても、取引先が生成AIの利用を禁止しているケースもあります。そのような場合でも、ローカルLLMならばデータを外部に送信しないため、取引先の意向次第ではありますが、生成AIを利用できる可能性が出てきます。
ローカルLLMのメリット3：コスト削減
一般的にクラウド型の生成AIは、利用量に応じて課金されます。そのため、大量のデータ処理を行う場合は、高額な費用が発生してしまう可能性もあるのです。
ローカルLLMならデータ送信自体を行わないため、当然データ処理による料金は発生しません。初期費用こそかかりますが、大幅にランニングコストを抑えられる可能性があります。
ローカルLLMのメリット4：カスタマイズ性の向上
ローカルLLMは、自社のデータでファインチューニング（追加学習）することができます。
特定の業務や業界に特化したAIを構築できるため、より精度の高いアウトプットを得ることが可能です。
ローカルLLMのメリット5： ネットワーク環境に左右されない
大前提としてローカルLLMは、インターネットに接続していなくても利用できるため、ネットワーク環境が不安定な場所や、機密情報を含むデータを扱う業務でも安心して活用できます。
環境によってですが、これだけでも十分なメリットがあると考えられます。
ローカルLLM（生成AI）の導入方法
ローカルLLMを導入することで、データのセキュリティ強化やカスタマイズ性の向上が期待できます。以下に、導入の基本的な手順を示します。
- ハードウェアの準備: LLMは高い計算リソースを必要とするため、GPUを搭載した高性能なPCが推奨されます。ただし、近年ではCPUのみでも動作可能な軽量モデルも登場しています。
- ソフトウェアのインストール: Pythonなどのプログラミング環境を整備し、必要なライブラリやツールをインストールします。たとえば、「llama-cpp-python」などのモジュールが利用されています。
- モデルのダウンロード: Hugging Faceなどのプラットフォームから、目的に合ったLLMモデルをダウンロードします。日本語対応のモデルも増えてきています。
- モデルの実行とテスト: ダウンロードしたモデルをローカル環境で実行し、動作確認を行います。適切なプロンプトを入力し、期待通りの出力が得られるかを確認します。
注目すべきオープンソースLLM「Gemma 2」
この記事では代表的なGoogleが開発したローカルLLMとして、Googleからリリースされている「Gemma 2」を紹介します。
Gemma 2の概要
Gemma 2は、Googleの最新LLMであり、9億、27億パラメータのモデルが公開されています。とくに、27億パラメータのモデル（Gemma2 27B）は、パラメータが2倍以上の他モデルに匹敵する性能を持つと報告されています。
Gemma 2の特徴と性能
Gemma 2は、以下の特徴を持ちます
- 高性能：主要なベンチマークで高い性能を発揮し、同規模の他モデルを上回る結果を示しています。
- 軽量性：モデルサイズが小さく、リソース効率が高いため、ローカル環境での実行が容易です。
- 商用利用可能：Apache License 2.0のもとで提供されており、商用利用が許可されています。
Gemma 2は日本語対応
特筆すべきは、日本語に特化したモデル「gemma-2-2b-jpn-it」の存在です。このモデルは、日本語での詩の作成や翻訳、コード生成など、多様なタスクで高い性能を発揮しています。
Gemma 2の導入方法
Gemma 2は、Hugging Faceのプラットフォームからアクセス可能で、以下の手順で導入できます：
- 環境構築：Python環境を整備し、必要なライブラリ（例：Transformers）をインストールします。
- モデルのダウンロード：Hugging Faceから目的のモデルをダウンロードします。
- 実行とテスト: ダウンロードしたモデルをローカル環境で実行し、動作確認を行います。
その他のオープンソースLLM
オープンソースのLLMは無料で利用でき、カスタマイズ性が高いのが特徴です。以下に、日本語に強い代表的なモデルを8つ紹介します。
- Command R+
- Elyza-Llama2-7B-Instruct
- Llama-3-8B
- Vecteus-v1
- Ninja-v1
- Command-R
- ArrowPro-KUJIRA
- RakutenAI-7B-Instruct
①「Command R+」：バツグンの安定性と高い日本語能力を持つAIモデル
Command R+は、AIスタートアップのCohereが開発した大規模言語モデル（LLM）で、エンタープライズ向けに設計されています。
高度な検索拡張生成（RAG）やツールの使用に特化しており、文書の要約や提供された情報に基づく質問応答、多言語対応など、ビジネスに必要なタスクで優れた性能を発揮します。
②「Elyza-Llama2-7B-Instruct」：松尾研初のスタートアップが開発したモデル
Elyza-Llama2-7B-Instructは、株式会社ELYZAが開発した日本語特化の大規模言語モデルです。
Meta社のLlama 2をベースに、日本語データを追加学習し、指示追従能力を強化しています。
③「Llama-3-8B」：日本語にも対応予定のMeta社モデル
Llama-3-8Bは、現在（2024年11月現在）開発中のMeta社が開発中の大規模言語モデルで、80億のパラメータを持ちます。
日本語対応も予定されており、多言語での高性能な自然言語処理が期待されています。
④「Vecteus-v1」：伸びしろがすごい日本語特化モデル
Vecteus-v1は、日本語に特化した大規模言語モデルで、今後の発展が期待されています。とくに、日本語の自然言語処理タスクでの高い性能に注目されています。
⑤「Ninja-v1」：ローカルAIハッカソンから生まれたモデル
Ninja-v1は、ローカルAIハッカソンで開発されたモデルで、コミュニティ主導の取り組みとして注目されています。軽量で効率的なモデル設計が特徴です。
⑥「Command-R」：Cohereの原点であるAIモデル
Command-Rは、Cohereが初期に開発した大規模言語モデルで、ビジネス向けのタスクに特化しています。文書の要約や質問応答などで高い性能を示しています。
⑦「ArrowPro-KUJIRA」：現役高校生が作った日本語特化のAIモデル
ArrowPro-KUJIRAは、現役高校生が開発した日本語特化の大規模言語モデルで、その独創性と技術力が評価されています。
⑧「RakutenAI-7B-Instruct」：楽天グループが開発したAIモデル
RakutenAI-7B-Instructは、楽天グループが開発した大規模言語モデルで、7億のパラメータを持ち、指示追従能力に優れています。楽天のサービスにおける多様なタスクでの活用が期待されています。
注目が集まるローカルLLM（生成AI）：まとめ
ローカルLLMの導入は、データのセキュリティ強化やカスタマイズ性の向上など、多くのメリットをもたらします。適切なハードウェアとソフトウェアの準備、そして目的に合ったオープンソースLLMの選択を通じて、効果的な活用が可能となります。今後も技術の進化に伴い、ローカルLLMの活用範囲はさらに広がることが期待されます。
