ローカルLLMを使った日本語生成の実力を徹底解説 - ChatGPTのビジネス活用＆導入支援

近年、生成AIの進化により、ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を活用する動きが活発化しています。特に、日本語対応のローカルLLMは、セキュリティやプライバシーの観点から注目されています。本記事では、ローカルLLMを用いた日本語生成の実力を徹底解説します。

ローカルLLMとは？

ローカルLLMとは、個人のPCや企業内サーバーなど、ローカル環境で動作する大規模言語モデルのことを指します。従来、LLMは高性能なGPUや大容量メモリを必要とし、クラウド上での運用が一般的でした。しかし、技術の進展により、軽量化や量子化が進み、一般的なPCでもオープンソースのLLMモデルを動作させることが可能となりました。

日本語対応のローカルLLMの現状

日本語対応のローカルLLMとして、以下のモデルが注目されています。

Llama-3-ELYZA-JP-8B-AWQ:
- Meta社のLlama-3をベースに、ELYZA社が日本語対応させたモデルです。量子化（*）によりモデルサイズが小さくなり、一般的なノートPCでも動作可能です。
  - Hugging Faceリンク
  - *LLMモデルの量子化とは、モデルのパラメータやアクティベーションを低精度のビット幅で表現し、メモリ使用量や計算負荷を削減する技術です。
Mistral-Nemo-Japanese-Instruct:
- CyberAgent社が公開した日本語対応モデルで、LM Studio（*）上での利用が推奨されています。日本語の性能が高く、実用的なモデルとして評価されています。
  - Hugging Faceリンク
  - *LM Studioは、ローカル環境でLLMを実行できるオープンソースのソフトウェアです。オフラインでの自然言語処理が可能で、Mac、Windows、Linuxに対応しています。
Gemma2 Baku 2B
- Gemma 2 Baku 2Bは、Google社が公開した大規模言語モデル（LLM）であるGemma 2 2Bを基に、rinna株式会社が日本語能力を強化したモデルです。このモデルは、日本語と英語の学習データ800億トークンを使用して継続事前学習されており、日本語処理能力が向上しています。特に、軽量でありながら高性能な点が特徴で、一般的なPC環境でも動作可能です。さらに、Gemma 2 Baku 2B Instructは、Chat VectorとORPOという手法を用いて指示学習を行ったモデルで、人間との対話に適しています。
  - Hugging Faceリンク
- これらのモデルは、パラメータ数が26億と比較的少ないため、軽量でありながら高いテキスト生成能力を持ち、推論時のコストパフォーマンスも高いと評価されています。

ローカルLLMの導入方法

ローカル環境で大規模言語モデル（LLM）を導入するためには、適切なハードウェアの選定とソフトウェアの設定が重要です。以下に、具体的な手順と必要なハードウェアスペックについて解説します。

1. ハードウェアの選定

LLMをローカルで運用する際、特にGPUの性能が重要となります。以下の要素を考慮して選定してください。

GPUメモリ（VRAM）:
- モデルのサイズに応じて必要なVRAM容量が変わります。一般的に、8GB以上のVRAMを持つGPUが推奨されます。例えば、NVIDIAのGeForce RTX 3060（12GB VRAM）やRTX 3070（8GB VRAM）などが適しています。
システムメモリ（RAM）:
- 16GB以上のRAMが推奨されます。大規模なモデルを扱う場合は、32GB以上を検討してください。
ストレージ:
- モデルデータや関連ファイルの保存にはSSDが望ましいです。高速な読み書き速度がモデルのロード時間を短縮します。
電源ユニット（PSU）:
- 高性能なGPUを使用する場合、十分な電力供給が必要です。750W以上の電源ユニットを選択すると安心です。
冷却システム:
- 高性能なGPUやCPUは大量の熱を発生させます。特に長時間動作させる場合、効果的な冷却が必要です。空冷ファンや水冷システムを活用し、パーツの過熱を防ぎましょう。

2. ソフトウェアの設定

ハードウェアの準備が整ったら、以下の手順でソフトウェアを設定します。

Pythonのインストール:
- 公式サイトからPythonをダウンロードし、インストールします。
必要なライブラリのインストール:
- pipを使用して、以下のライブラリをインストールします。
- bashコード
  - pip install transformers torch
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、使用したいモデルをダウンロードします。日本語対応のモデルとして、Llama-3-ELYZA-JP-8B-AWQやMistral-Nemo-Japanese-Instructなどがあります。
モデルのロードと実行:
- 以下のPythonコードを使用して、モデルをロードし、テキスト生成を行います。
- pythonコード
  - from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("モデル名") model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("モデル名") input_text = "こんにちは、今日はどのようにお手伝いできますか？" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt") outputs = model.generate(**inputs) print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))

これらの手順を踏むことで、ローカル環境でLLMを活用した日本語テキスト生成が可能となります。適切なハードウェアとソフトウェアの設定により、高品質な生成結果を得ることができます。

ローカルLLMの日本語生成の実力はいかに？

メモリ16GBを搭載したWindows ノートPCを使って、ローカル環境でLLMを動かしてみました。NvidiaなどのGPUは搭載していません。

日本語生成の結果①

以下の画像はGemma2 Baku 2Bのモデルを使った出力事例です。

日本語生成の結果②

以下は、Llama-3-ELYZA-JP-8B-AWQ　のモデルを使った出力事例です。

日本語生成の結果③

以下は、Llama-3.2 Vision　のモデルを使った出力事例です。

RAG (Retrieval-Augmented Generation) と ファインチューニング (Fine-Tuning) は、自然言語処理のトピックに関連する 2 つの重要な概念です。 ### RAG (Retrieval-Augmented Generation) RAGは、モデルが与えられた入力に対して既存のドキュメントやデータから関連情報を検索し、それを生成した文に組み込む技術です。モデルは、元の入力を基にして新しい文を作成するのではなく、関連情報を検索してそれを使用して文を作成します。 RAGモデルでは、次のようなプロセスが実行されます。 1. 文書検索: モデルは与えられた入力に対して関連するドキュメントやデータを検索します。 2. 情報抽出: モデルは検索結果から関連する情報を抽出します。 3. 生成: モデルは抽出した情報を元の入力に組み込み、新しい文を作成します。 RAGモデルは、特定のタスクやテーマに関する深い理解と知識を提供するのに役立ちます。たとえば、質問回答システムでは、RAGモデルが既存のドキュメントから関連情報を検索し、それを使用して正しい答えを作成できます。 ### ファインチューニング (Fine-Tuning) ファインチューニングは、既存のモデルに特定のタスクやテーマに関するデータで再トレーニングするプロセスです。元のモデルは事前学習済みであり、特定のタスクに対して適切なパフォーマンスを示しますが、ファインチューニングではその知識と能力を特定のタスクに適用するために再度トレーニングします。ファインチューニングプロセスでは、次のようなステップが実行されます。 1. 既存モデル取得: 元のモデルが事前学習済みで利用可能であることを確認します。 2. データ準備: 特定のタスクやテーマに関するデータを準備し、それを元のモデルに提供します。 3. 再トレーニング: 元のモデルは再びトレーニングされ、特定のタスクに対して適切なパフォーマンスを示すようになります。ファインチューニングは、既存のモデルに新しい知識や能力を追加することで、そのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。たとえば、質問回答システムでは、元のモデルに質問回答データで再トレーニングすると、より正確な答えを作成できます。 主な違い * RAGモデルは既存のドキュメントから関連情報を検索し、それを生成した文に組み込む技術です。 * ファインチューニングは既存のモデルに特定のタスクやテーマに関するデータで再トレーニングするプロセスです。どちらのアプローチでも、自然言語処理のパフォーマンスを向上させるのに役立ちますが、目的とアプローチは異なります。

日本語生成の結果④

以下の画像はGemma2 Baku 2Bのモデルを使った、ニュース記事の要約の出力事例です。

東証プライム企業向けに実施された「生成AI導入実態調査」について、要約すると以下のようになります。この調査によると、2024年時点で東証プライム市場の1640社のうち、ChatGPTのような生成AIを導入済みの企業は全体の約14.9%にあたる約245社です。これは前年の約10%から大幅に増加しており、企業が生成AIに対する関心と活用を本格的に始めていることがわかります。主な調査結果は以下の通りです： * **社内用生成AIの普及が進む**: 導入企業のうち、チャットボットではなく社内用生成AI（自社独自のシステム）を導入したのは55.3%で、最も多い利用用途となっています。 * **セキュリティと利便性の向上**: 地方銀行は社内専用の生成AIプラットフォームを採用し、機密情報を含む行内のデータを安全に活用しながら業務効率化を実現しています。 * **RAG技術の活用が拡大**: 企業は自社のデータ資産を統合した社内生成AIを導入し、より高度で精度の高い意思決定や情報提供が可能になっています。 * **人材育成が重要**: 企業はリスキリングなどを通して、組織全体でAIを活用できるように人材育成に取り組んでいます。この調査結果は、企業による生成AIの積極的な利用が加速していることを示しており、今後の競争優位性獲得や業務効率化に大きな影響を与える可能性があります。
元記事：東証プライム企業生成AI導入実態調査について

参考（ChatGPT4oに同じ記事を要約してもらった結果）

ローカルLLMを用いた日本語生成の実力は、モデルやハードウェア環境によって異なります。例えば、Llama-3-ELYZA-JP-8B-AWQを使用した場合、20～30秒程度で高品質な日本語テキストを生成することが報告されています。

一方、Mistral-Nemo-Japanese-Instructは、日本語の性能が高く、実用的なモデルとして評価されています。ただし、利用にはLM Studioの導入が必要となります。

LM Studioを利用したローカルLLMの日本語出力事例

日本語生成の結果⑤

Cyberagent / Mistral-Nemo-Japanese-Instructの日本語出力

日本語生成の結果⑥

Llama-3-ELYZA-JPの日本語出力

まとめ

ローカルLLMを用いた日本語生成は、技術の進展により一般的なPCでも可能となり、セキュリティやプライバシーの観点からも注目されています。適切なモデルと環境を選択することで、高品質な日本語テキスト生成が実現できます。今後も日本語対応のローカルLLMの進化に期待が寄せられます。

＜参考＞

ローカル環境でLlama（オープンソースLLM）を動かすステップ – ChatGPTのビジネス活用＆導入支援