AI推論の新時代到来！MLPerf v5.0が示す理由とは
- MLPerf Inference v5.0の最新結果が発表され、大規模言語モデルが従来の画像分類を超えた。
- MetaのLlama 2 70BがResNet-50を打ち負かした。
- 新たなベンチマークが追加され、Llama 3.1 405Bが含まれている。
- FP4フォーマットの導入により、性能の大幅な向上が見られた。
- 自動車分野やグラフベースの推論タスクに対応する新たなベンチマークが追加された。
MLCommonsは、最新のMLPerf Inference v5.0ベンチマーク結果を発表し、大規模言語モデルが従来の画像認識を上回ったことを示した。
MetaのLlama 2 70Bが、長らく支配的だったResNet-50の座を奪った。
これはエージェント的推論やマスモデルの要求に対応する新しい時代の到来を意味している。
業界各社は、分散推論や低遅延性能に最適化されたハードウェアとソフトウェアを発表している。
これにより、MLPerfの最新結果は、コミュニティの進展の速さを如実に示している。
新たなベンチマークは、サーバー、オフライン、ストリーミングの各モードに対応している。
また、どのベンチマークも明確な仕様が設けられており、モデルのバージョンや精度基準が指定されている。
新たにFP4という4ビット浮動小数点フォーマットが採用され、Llama 2 70Bの中央値の性能スコアは前年の倍となり、最良の結果は3.3倍に向上した。
MLPerfの厳格な精度要件は、低精度での性能向上が実際の要件を満たすかどうかを検証する。
Llama 3.1 405Bは4050億のパラメータを持ち、業界のトレンドを反映している。
RGATベンチマークやAutomotive PointPaintingベンチマークも追加され、特にグラフ推論タスクや自動運転領域での需要に応えている。
新たなベンチマークは業界のニーズに応えるものとなっている。
えっと、これってどういうこと?大規模言語モデルが画像認識を超えたって、具体的に何がすごいの?
それと、FP4フォーマットって何?どうしてそんなのが重要なの?
大規模言語モデルが画像認識を超えたということは、言葉や文章を理解する力が格段に向上したという意味です。
例えば、Llama 2は画像分類の従来のモデルよりも、複雑な推論ができるようになりました。
FP4フォーマットは、4ビットの浮動小数点形式で、少ないデータで高性能が実現できるため、効率が良いんです。
今、注目すべき点は、最新のMLPerf Inference v5.0の結果です。
大規模言語モデルが従来の画像認識を超えたということは、言葉や文章を理解する能力が飛躍的に向上したことを意味しています。
特に、MetaのLlama 2 70BがResNet-50を上回ったことで、エージェント的な推論やマスモデルの時代に突入したといえます。
新たに導入されたFP4フォーマットは、4ビットの浮動小数点形式を用いることで、効率的にパフォーマンスを向上させています。
なんと、Llama 2は前年の中央値の性能スコアを2倍、最良結果は3.3倍も向上しています。
また、サーバーやオフライン、ストリーミングモードに対応した新しいベンチマークが追加されたことも見逃せません。
これらの進展は、業界のニーズに応える重要な一歩と言えるでしょう。
さて、どのような影響が今後の研究やビジネスに現れるのか、一緒に考えてみたいですね。
