Inflection、独自LLM「Inflection-1」を発表　GPT-3.5匹敵もコーディングには課題

独自の大規模言語モデルを一から開発できるスタートアップは、世界でもごくわずかです。

誰でも使えるパーソナルAIの実現を掲げる新興企業のInflectionは6月22日、対話型AIアシスタント「Pi」の基盤となる独自モデル「Inflection-1」を発表しました。

GPT-3.5クラスで常識力に対抗、コーディングには課題

学習に投じられた計算リソースで見ると、Inflection-1はOpenAIのGPT-3.5とほぼ同等の規模に位置します。

同社が公開した技術メモによると、GPT-3.5やMetaのLLaMA、DeepMindのChinchilla、GoogleのPaLM-540Bなどと同水準のテストを実施したところ、同クラスの競合に匹敵、あるいは上回る性能を示したと主張しています。

具体的には、中学・高校レベルの生物学などの試験問題や、日常的な常識を問う推論ベンチマークで高いスコアを記録しました。

一方で明確な弱点となったのがプログラミング能力です。コーディング課題ではGPT-3.5に完敗しており、上位モデルであるGPT-4との差はさらに開いています。

同社はすでに、GPT-4やGoogleのPaLM-2(L)に対抗できる、さらに巨大な次世代モデルの開発を進めていることも明かしています。

なぜ重要か

大手IT企業以外でも、GPT-3.5級の実用的な基盤モデルを独自構築できることが示された点は大きな意味を持ちます。

日常の相談相手や雑談パートナーを求めている一般ユーザーにとって、Piは試す価値が十分にあります。メッセージアプリやウェブブラウザから手軽に利用できるアクセスの良さも魅力です。

Inflectionの戦い方は非常に現実的だと見受けられます。巨大な計算リソースを要するコーディング競争をいったん脇に置き、日常会話や感情の機微を捉える領域にリソースを集中させました。

ただし懸念点もあります。今回公表されたベンチマーク結果はすべて自社測定によるものであり、第三者による客観的な検証を経るまでは慎重に見る必要があります。GPT-4がすでに普及し始めている市場で、同等クラスの大規模モデルをいつ投入できるかが同社の将来を左右しそうです。