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近年のテクノロジー業界において、最も注目を集めている分野の一つが「生成AI」です。まるで魔法のように、テキスト、画像、音声など、あらゆる種類のデータを創り出す生成AIは、ビジネスからエンターテイメントまで、あらゆる分野で革命を起こす可能性を秘めています。
しかし、その驚異的な能力の一方で、生成AIは専門性の高い分野でもあります。特に、大規模なデータセットを用いた学習や、高度なアルゴリズムの理解など、専門知識なしにその世界に足を踏み入れることは容易ではありません。
そんな中、AWSの専門家チームによって執筆された「AWSで始める生成AI」は、生成AIの基礎からAWSにおける実践的な活用方法までを網羅した、まさに「決定版」と呼ぶにふさわしい一冊と言えるでしょう。今回は、これから生成AIを学びたい方、AWSで生成AIを活用したいと考えている方のために、本書の魅力を余すことなくお伝えしていきます。
[ 公式X(旧Twitter)]
1. 生成AIの基礎を築く:分かりやすい解説と豊富な具体例
本書の第一章では、生成AIの基礎となる概念を丁寧に解説しています。特に、
トークン化: 人間が理解できる自然言語を、機械学習モデルが処理できる数値データに変換するプロセス
埋め込みベクトル: 単語や文章の意味を、多次元空間上のベクトルとして表現する技術
Transformerアーキテクチャ: 自己注意機構を用いることで、文脈を考慮した処理を可能にする深層学習モデル
など、生成AIを理解する上で欠かせない専門用語も、図表や具体例を交えながら分かりやすく説明されています。例えば、Transformerアーキテクチャの説明では、エンコーダー、デコーダー、自己注意機構などが図解されており、初学者でもイメージを掴みやすくなっています。
さらに、第二章では、プロンプトエンジニアリングの基礎と応用について、豊富な具体例を交えながら解説しています。プロンプトとは、生成AIモデルに対して入力する指示文のことであり、その質によって生成される出力結果が大きく左右されます。本書では、明確で簡潔なプロンプトを書く、具体的な指示を出す、出力形式を指定するなど、効果的なプロンプト作成のためのベストプラクティスが具体的に紹介されています。
2. AWSクラウドの力を活用:大規模モデルの学習と推論
生成AIモデル、特に大規模言語モデル(LLM)は、その膨大なパラメータ数ゆえに、学習や推論に enormous な計算リソースを必要とします。そこで重要になるのが、AWSクラウドの力を最大限に活用することです。
本書では、第四章から第八章にかけて、AWSにおける生成AIモデルの学習と推論について、実践的な視点から詳細に解説しています。特に、
分散コンピューティング: 複数のGPUやインスタンスに処理を分散させることで、大規模モデルの学習を高速化する技術
パラメーター効率的微調整 (PEFT): モデル全体ではなく、一部のパラメータのみを更新することで、効率的にモデルを微調整する手法
など、AWSのサービスを活用した実践的な内容が充実している点は、他の書籍にはない大きな強みと言えるでしょう。
例えば、第四章では、GPUメモリの効率的な利用方法として、混合精度演算 や 量子化*といった手法を紹介し、それぞれの手法におけるメリットとデメリットを具体的に解説しています。さらに、分散データ並列 (DDP)や 完全シャード化データ並列 (FSDP)といった、分散コンピューティングの代表的な手法についても、図解を交えながら分かりやすく説明しています。
第五章では、生成AIモデルの性能を評価するための指標や手法について解説し、第六章では、LoRAやQLoRAといった、PEFTの代表的な手法について、その仕組みや利点、そしてAWSにおける実装方法を具体的に説明しています。
[参考記事]LLMとは?生成AIとの違いや仕組みを解説
3. 生成AIの可能性を広げる:RAG、エージェント、マルチモーダル
第九章と第十章では、生成AIの可能性をさらに広げる、応用的なトピックについて解説しています。 第九章では検索拡張生成 (RAG)と エージェント という、二つの重要な概念について詳しく説明しています。
RAGは、外部のデータソースと連携することで、生成AIモデルの知識を拡張する技術です。例えば、企業内のデータベースや、Wikipediaのような外部の知識ベースなどを活用することで、より精度の高い応答を生成することが可能になります。
エージェントは、生成AIモデルと外部システムとの連携を仲介する役割を担います。例えば、ユーザーからの質問に対して、適切なAPIを呼び出したり、外部データベースにアクセスしたりすることで、より複雑なタスクを実行することが可能になります。
第十章では、マルチモーダル基盤モデルについて、その基礎から応用までを解説しています。マルチモーダルとは、テキスト、画像、音声など、複数のモダリティを組み合わせたデータ処理を指します。例えば、テキストから画像を生成したり、画像の内容をテキストで説明したりといったことが可能になります。
本書では、Stable Diffusionをはじめとする、代表的なマルチモーダル基盤モデルについて、その仕組みや特徴、そしてAWSにおける実装方法を具体的に説明しています。さらに、インペインティングや アウトペインティング といった、画像編集の高度なテクニックについても、図解を交えながら分かりやすく解説しています。
4. 生成AIを責任を持って運用する:FMOpsと倫理 considerations
最終章では、生成AIを責任を持って運用するための考え方や、考慮すべき倫理的な課題について解説しています。
FMOps (Foundation Model Operations)は、生成AIモデルの開発、デプロイ、運用を効率化するためのフレームワークです。従来のMLOpsの考え方を拡張し、生成AIモデル特有の課題に対応するためのプラクティスやツールを提供します。
倫理的な課題としては、バイアス、プライバシー、セキュリティなど、生成AIの利用に伴って生じる可能性のあるリスクについて、具体的な事例を交えながら解説しています。
5. まとめ:生成AIの可能性をAWSで解き放つための羅針盤
「AWSで始める生成AI」は、生成AIの基礎からAWSにおける実践的な活用方法までを網羅した、現時点で最も包括的かつ実践的な一冊と言えるでしょう。これから生成AIを学びたい方、AWSで生成AIを活用したいと考えている方は、ぜひ本書を手に取ってみてください。本書が、皆さんの生成AI活用の旅路を照らす羅針盤となることを願っています。