そこそこサイズのLLMですが、13Bモデルくらい速く安くできます──というマジックの“タネ”：AIビジネスのプロ　三澤博士がチェック　今週の注目論文

　MoEの特徴は「専門家」の活用方法にあります。Mixtral-8x7Bにはタスクを振り分ける「ルーター」と8つの「エキスパートモデル」があり、推論時にはルーターが適したモデル2つを選んで推論させます。これにより実質的に13Bのパラメーターで推論できます。このような切り替えが従来のモノリシックなモデルでは実現が困難でした。

　Mixtral-8x7Bの性能は数字が物語っています。専門知識を問うベンチマーク「MMUL」では70.6％、数学的推論を評価する「GSM8K」では74.4％を記録しました。これらは、はるかに大規模なモデルと比肩する、あるいはそれを上回る結果です。

　実用面での機能も充実しています。また、英語、フランス語、イタリア語、ドイツ語、スペイン語の5言語に対応しており、各言語でほぼ同等の高い性能を示した上、長文の分析や生成にも強いです。

　システム設計の観点からも、誰もが使いやすいように改善が進められています。Mistral AIはMoEモデルを効率的に動かすためのオープンソースソフトウェア（vLLM）の開発に協力しています。これにより、クラウド環境での展開が容易になり、特に中小規模の企業でもMoEベースのモデルを活用しやすくなっています。

　ただし、複数のコンピュータで処理を分担する際の通信の遅れや、大量のデータを効率的に管理する方法など、技術面での改善の余地はまだあります。

三澤の“目”

　企業がMoEモデルを活用する際には段階的なアプローチが推奨されます。まずはLLMの運用コストがボトルネックとなっている領域や、特定ドメインでの応用が求められる分野から検討を始めるのが賢明でしょう。実証実験では、性能評価と同時にシステム統合の実現性も確認する必要があります。

　特に注目すべきは、前回紹介したBitNetとの組み合わせの可能性です。BitNetによるパラメータ圧縮とMoEの効率的な専門家選択を組み合わせることでさらなる効率化が期待できます。

　今後の展望として、MoEはさらなる発展が期待されています。通信オーバーヘッドの削減やメモリ使用効率の向上といったシステム最適化に加え、マルチモーダルタスクへの展開も進んでいます。

　こうしたMoEの採用により、LLMの利用シナリオは大きく広がりつつあります。特に、計算リソースの制約が導入障壁となっている領域での活用が期待されます。企業は、この技術革新がもたらす機会を見極め、自社のAI戦略に組み込んでいくことが推奨されます。

著者紹介　三澤瑠花（日本タタ・コンサルタンシー・サービシズ）

AIセンターオブエクセレンス本部　AIラボ ヘッド

日本女子大学卒業、東京学芸大学大学院修士課程修了（天文学）　フランス国立科学研究センター・トゥールーズ第3大学大学院　博士課程修了（宇宙物理学）。

2016年入社。「AIラボ」のトップとして、顧客向けにAIモデルの開発や保守、コンサルティングなどを担当している。