キリムゲライ・キリムリ氏はSnapshot ReviewsのCEO兼共同創業者であり、Flatiron Softwareのディレクターを務めている。
GPT-4、Claude、Mistralなどの言語モデルが文章を生成するとき、一見シンプルなことを行っている：一度に一つの単語を選択するのだ。この単語ごとのアプローチが自己回帰モデルに印象的な流暢さをもたらしている。
しかし舞台裏では、速度、インフラ、ユーザー体験に目に見えないコストを生み出している。
たった一つの段落を生成するために、これらのモデルは何千もの連続計算を実行する。短いメッセージであれば問題ないが、1000の製品説明、財務報告書、社内ポリシー文書などに拡大すると、そのコストは膨大になる可能性がある。
実用的には、これはユーザーの待ち時間の増加とチームの計算リソース使用量の増加を意味する。メモリ要求により、高価なGPUへのデプロイが強制される。エンジニアリングチームは、レイテンシーを許容範囲内に保つための回避策を構築しなければならない。
大規模になると、自己回帰はボトルネックとなり得る。
新たな思考モデル：印刷から編集へ
ここで、別のアプローチを考えてみよう。一度に一語ずつ出力するのではなく、AIが画像編集ツールのように機能したらどうだろうか？ぼやけた画像から始めて、徐々に鮮明にし、完全な画像が浮かび上がるまで進めていく。
これがエネルギーベース拡散言語モデル（EDLM）の動作方法である。マスクされた文から始め、数ステップにわたって洗練させ、一度に一語を推測するのではなく、文全体を並行して反復することで、流暢さと一貫性を徐々に向上させる。
このプロセスを実現可能にしているのは、エネルギー批評機能の追加だ。これは各ドラフトの品質を評価するスコアリングコンポーネントで、システムが自然で文脈的に正確な言語に収束するのを助ける。
従来の言語モデルとは異なり、EDLMは時間の経過とともにメモリを増やす必要がない。固定サイズのテンソルで動作し、生成サイクルごとに一定数の操作を実行する。このアーキテクチャの変更は重要な結果をもたらす：EDLMはGPTレベルの流暢さを維持しながら、レイテンシーを最大30％削減できる—上記の研究によれば、EDLMは約13秒しかかからないのに対し、MDLMベースラインは約17秒かかる—しかも計算オーバーヘッドははるかに少ない。
EDLMはまだ本番環境で広く展開されていないが、「拡散言語モデルに関する調査」や「Diffusion-LMは制御可能なテキスト生成を改善する」などの最近の論文で、様々な名前で学術研究の場で積極的に探求されている。現在の段階は、2017年の初期のトランスフォーマー採用に似ている—有望で性能が高く、実世界での準備状況について評価が進行中だ。
現在の採用における主な障壁はツール化である：既製の自己回帰APIとは異なり、EDLMはまだカスタム統合が必要だ。しかし、オープンソースへの関心は高まっており、マルチモーダル大規模拡散言語モデルやAwesome Diffusion Language Modelsプロジェクトのような小規模なパイロットが研究所や企業内部の環境で登場している。
より速い生成、低コスト、戦略的制御
このアーキテクチャの転換は実際の速度向上につながる。EDLMは文の複数の部分を並行して生成する。ベンチマークテストでは、1,000トークンの出力を約13秒で生成した—同等の拡散モデルよりも速く、品質の低下もない。これにより、時間とスケールが重要なポリシー、技術文書、内部レポートなどのバッチ使用ケースに適している。
効率性は速度だけでなく、リソースの使用方法からも生まれる。EDLMは自己回帰モデルに典型的な増大するメモリフットプリントを回避する。計算負荷は一定であり、特に大量の生成を処理する企業環境では、スケーリングが容易で、デプロイのコスト効率が高くなる。
同様に重要なのは、それらが可能にする制御のレベルだ。エネルギー批評機能は完全な文を評価し、法的な言い回しの強制、ブランドトーンの確保、事実の逸脱防止など、ビジネス固有の制約を反映するように調整できる。
実際には、これはビジネスがモデル自体にルールを組み込むことができることを意味する。AIシステムは完璧ではないが、EDLMはプロセスの早い段階で低品質のドラフトをフィルタリングすることでミスを減らすのに役立つ。生成後にエラーをチェックする代わりに、品質管理がテキスト作成の一部となる。
実験から運用AIへと移行する組織にとって、この速度、効率性、組み込みのコンプライアンスの組み合わせは、魅力的な新しい基盤を提供する。
拡散が勝つ場所—そうでない場所
このアーキテクチャは構造化された大量のユースケースで優れている。定期的なコンテンツ、法的要約、内部ナレッジベース記事、技術文書を作成する企業が最も恩恵を受ける。生成を並行して実行し、ポリシーレベルの制約をモデルに直接注入する能力により、以前は人間による編集層でのみ達成可能だった品質でのオートメーションが可能になる。
例えばコード生成では、EDLMは完全なファイル書き換えを提案し、ユニットテストに合格するまで修正することができる。規制環境では、生成された文書が人間の介入なしにフォーマットとコンプライアンス要件を満たすことを保証できる。
チャットインターフェースやライブ検索補完など、最初のトークンの応答が速い必要があるアプリケーションには適していない。拡散モデルは完全なパスで動作し、ストリーミングしない。また、出力の長さを事前に定義する必要がある；短すぎると重要な情報が切り捨てられ、長すぎると計算リソースが無駄になる。
創造性にもトレードオフがある。エネルギー批評機能は低エネルギー（つまり高確率）のテキストを好むため、モデルは新しい言い回しよりも流暢で従来型の言語を好む傾向がある。これは正確な文章には理想的だが、詩、ストーリーテリング、アイデア創出にはあまり役立たない可能性がある。
今後のアーキテクチャシフト
自己回帰モデルは自然言語生成において中心的な役割を果たし続けるだろう。しかし、それはもはや唯一の実行可能な道ではない。EDLMは言語をモデル化する方法における意味のある進化を表し、トークンごとの精度よりも全体的な構造、速度、柔軟性を優先する。
AI戦略を評価する経営幹部にとって、アーキテクチャの選択はもはや技術的な脚注ではない。それは製品のレイテンシー、スケーラビリティ、コンテンツガバナンス、インフラコストに実際の影響を与える設計上の決定である。
大規模な言語モデルの展開に成功する組織は、最大のモデルを持つ組織ではなく、最もスマートなパイプラインを持つ組織だろう。EDLMはそれらのパイプラインを構築する新しい方法を提供する：言語を単なる連続としてではなく、一度に形作ることができるシステムとして捉える方法だ。
出力がより長くなり、要求がより速く増加している世界では、時に最適な次の単語は予測するものではなく、最初から焦点を合わせて見ていたものかもしれない。
