LLM

鳴り物入りで登場したGPT-5が、一部のユーザーから「退化した」との厳しい評価を受けている。最高峰の性能を期待されたはずの次世代モデルは、なぜこのような事態を招いたのか。その謎を解く鍵は、GPT-5が採用した MoE（Mixture of Experts） アーキテクチャと、OpenAIが近年辿ってきた戦略的な変遷、そして外部からもたらされたある「衝撃」にある。 「おバカな博士」はなぜ生まれたか 多くの指摘が、GPT-5に新たに搭載された「自動ルーティング機能」の問題に集約される。東洋経済オンラインの記事は、この問題の本質を的確に捉えている。 この問題の本質は、ChatGPTに新しく組み込まれた自動ルーティングにある。この機能は質問の複雑さや期待精度を推定し、内部で最適な“脳”を選択し、どの程度、深く考えるべきかを判別する仕組みだ。…（中略）…ところが発表直後、このルーターは軽い脳を選びすぎていた。…（中略）…速度や省電力、コスト効率を重視した最適化の結果、深く考えるべき問いにも浅い処理で応じてしまい、結果として間抜けなおバカ博士が生まれたのだ。 この「自動ルーティング」の正体が、MoEアーキテクチャの中核をなす ゲーティングネットワーク（Gating Network） だ。 MoE（Mixture of Experts）アーキテクチャの光と影 MoEは、単一の巨大なAIが全問題を解くのではなく、特定分野を得意とする複数の小規模な「専門家（Expert）」モデルを連携させる仕組みだ。入力された質問をルーターが分析し、最適な専門家のみを活性化させる**スパース活性化（Sparse Activation）**により、計算コストを劇的に抑えつつ高い性能を引き出すことを目的としている。 しかし、この先進的なアーキテクチャには固有の課題が存在する。 ルーティングの複雑性: 質問の意図を正確に汲み取り、最適な専門家へ割り振るルーターの学習は極めて難しい。GPT-5の初期バージョンでは、このルーターがコスト効率を過度に重視した結果、複雑な問題にも低能力な専門家を割り当て、「浅い回答」を連発してしまった。 負荷の不均衡: 処理が特定の専門家に集中し、モデル全体のポテンシャルを活かせない問題。 膨大なメモリ消費: 計算は効率的でも、全専門家をメモリ上に展開する必要があるため、推論時のメモリ消費量は巨大になる。 GPT-5の「退化」騒動は、このMoEという理想的なアーキテクチャの、実装の難しさという現実が露呈した結果と言える。OpenAIが「効率化」の切り札として採用した技術は、諸刃の剣でもあったのだ。 この諸刃の剣は厄介で、簡単にユーザに脳梁切断術のような印象を与えることになる。特に初期のユーザのレビューにあった、ロボトミー手術を受けたかのようだという、コメントの正体はこのMoEの宿命により、キャラクターが破綻したためではないかと考えている。 GPT-5へ至る道：巨大モデルの行き詰まり なぜOpenAIは、このようなリスクを冒してまでMoEを採用したのか。その背景を理解するには、GPT-5に至るまでのOpenAIの戦略的な模索を振り返る必要がある。 GPT-4o (Omni): 2024年5月、テキスト・音声・画像を統合処理する初の本格的なマルチモーダルモデルとして登場。性能はGPT-4 Turbo級を維持しつつ、コストと速度を劇的に改善し、「効率化」時代の幕開けを告げた。 o1 / o3 (推論モデル): 2024年9月以降、即時応答よりも「思考時間」をかけて論理的思考を深める推論特化モデルをリリース。AIの能力を「知識の広さ」から「思考の深さ」へとシフトさせる試みだった。 OpenAIは「効率化（GPT-4o）」と「高度な推論（o1, o3）」という二つの路線を並行して追求していた。そして、この二つの路線を統合せざるを得ない決定的な出来事が、あるモデルの商業的な失敗である。 一つの時代の終わり：GPT-4.5 (Orion) の教訓 2025年2月、OpenAIは GPT-4.5（コードネーム: Orion） をリリースした。これは、巨大な単一モデル（Denseモデル）の性能的な到達点と目されたが、その圧倒的な性能と引き換えに、商業的には容認しがたいほどの高コストという問題を抱えていた。 API料金は100万入力トークンあたり75ドルと、GPT-4oの実に30倍。この「目が飛び出るような」コストは、多くのユーザーを遠ざけた。ニューヨーク・タイムズが「一つの時代の終わり」と評したように、このモデルは商業的に成功せず、リリースからわずか数ヶ月でサービス終了に追い込まれる。 GPT-4.5の失敗は、AIの進化が「単にパラメータを増やせば性能が上がる」という “フリーランチの時代”の終わり を象徴していた。ベンチマーク上の性能は高くとも、コストに見合わなければ市場は受け入れない。この手痛い教訓が、OpenAIをGPT-5でのMoE採用へと突き動かしたのだ。 AI業界の「スプートニク・ショック」 OpenAIの戦略転換を後押ししたもう一つの要因が、外部からもたらされた「DeepSeekショック」だ。 1957年のスプートニク・ショックが米国に宇宙開発への危機感を抱かせたように、中国のスタートアップDeepSeekが開発したオープンソースのMoEモデル「DeepSeek-R1」は、西側のAI業界に衝撃を与えた。 巨大企業ではない組織が、GPT-4に匹敵する高性能モデルを、はるかに優れたコスト効率で実現できることを証明したからだ。これは、AI開発の競争軸が、もはや巨大資本による物量作戦だけではないことを示唆していた。 GPT-4.5の失敗で高コストな巨大モデル路線に見切りをつけつつあったOpenAIにとって、DeepSeekの成功は、MoEこそが進むべき道であると確信させる決定的な一撃となっただろう。 これからの展望：賢いルーターとユーザーの協調 GPT-5の初期のつまずきは、AI開発が新たな段階に入ったことの証左である。問題は山積みだが、解決策もまた模索されている。 ユーザー側では、プロンプトに「ステップバイステップで深く考えて」といった指示を加えることで、ルーターを高性能な専門家へ誘導する「ルーターハッキング」が当面の対策となる。 しかし、本質的な解決は、ルーター自体の進化にかかっている。よりユーザーの意図を正確に汲み取るアルゴリズムの開発や、ユーザーが「速度優先」「品質優先」といったモードを選択できる機能、そしてどの専門家が選択されたかを可視化する透明性の向上が、今後の重要な開発目標となるだろう。 GPT-5の苦いデビューは、「効率化」という名のフリーランチは存在しないことを示した。しかしこの失敗は、AIが単一の巨大な知能を目指す時代から、多様な専門家が協調し、それを賢く使いこなすアーキテクチャの時代へと移行するための、避けては通れない重要なステップなのである。 そして、これは、AIの評価が単に、ベンチマークで測れる賢さからユーザの受ける印象と言うもっと高度なところにシフトしつつある現実を表していると思う。

先日公開されたGoogleの軽量大規模言語モデル「Gemma 3 270M」は、そのコンパクトさからエッジデバイスでの活用が期待されています。 前回の記事では、llama.cppを利用してRaspberry Pi 400で直接モデルを動かす方法を確認しました。 今回は、より手軽にLLMを管理・実行できるプラットフォームであるollamaをRaspberry Pi 400に導入し、Gemma 3 270Mを動作させる手順をまとめます。 なぜollamaを使うのか？ ollamaは、モデルのダウンロード、管理、実行をシンプルなコマンドで完結させてくれるツールです。APIサーバーも内蔵しているため、他のアプリケーションとの連携も容易になります。Raspberry PiのようなデバイスでLLMを「サービス」として動かしたい場合に非常に便利です。 ollamaのインストール ollamaのインストールは、公式が提供しているスクリプトを実行するだけです。非常に簡単です。 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh インストール後、以下のコマンドでバージョン情報が表示されれば成功です。 ollama --version ollamaサービスの有効化 インストールしただけでは手動で起動する必要があります。マシンの起動時に自動でollamaが起動するように、systemdサービスを有効化しておきましょう。 sudo systemctl enable --now ollama 以下のコマンドでサービスが正常に動作しているか確認できます。 systemctl status ollama Active: active (running)と表示されていれば問題ありません。 Gemma 3 270Mモデルの実行 ollamaでモデルを実行するにはollama runコマンドを使用します。今回は、Hugging Face Hubで公開されているunslothによるGGUF形式のモデルを利用します。 ollama run hf.co/unsloth/gemma-3-270m-it-GGUF:Q2_K モデルの選択について hf.co/unsloth/gemma-3-270m-it-GGUF: Hugging Face Hub上のモデルリポジトリを指定しています。ollamaは直接Hugging Face Hubからモデルをダウンロードできます。 Q2_K: モデルの量子化レベルを指定しています。Q2_Kは2ビット量子化されており、ファイルサイズとメモリ使用量を大幅に削減できるため、Raspberry Pi 400のようなメモリが限られたデバイス（4GB）に最適です。 初回実行時には、モデルファイルのダウンロードと展開が行われます。完了すると、プロンプトが入力可能な状態になります。 まとめ ollamaを利用することで、Raspberry Pi 400という手軽な環境に、非常に簡単にローカルLLM環境を構築できました。モデルの切り替えや管理も容易なため、様々な軽量モデルを試すのに最適なプラットフォームと言えるでしょう。 常時起動させておけば、家庭内LANからAPI経由でアクセスするAIアシスタントとして活用したり、IoTデバイスの制御に自然言語インターフェースを追加したりと、様々な応用が考えられます。皆さんもぜひ、手元のRaspberry PiでローカルLLMの世界に触れてみてください。

Gemma 3 270MモデルがRaspberry Pi 400上で動作させることが確認されました。 ビルドと実行方法 ビルドコマンド 以下のコマンドを使用して、llama.cppをビルドします。 cmake -B build -DGGML_NATIVE=ON -DLLAMA_NEON=ON -DLLAMA_CURL=OFF cmake --build build --config Release -j4 ベンチマーク実行 ビルド後、ベンチマークを実行します。 ./llama.cpp/build/bin/llama-bench -m models/gemma-3-270m-it-Q2_K.gguf ベンチマーク結果は以下の通りです。 model size params backend threads test t/s gemma3 270M Q2_K - Medium 219.87 MiB 268.10 M CPU 4 pp512 47.36 ± 0.04 gemma3 270M Q2_K - Medium 219.87 MiB 268.10 M CPU 4 tg128 2.48 ± 0.00 対話モードの実行とテスト 以下のコマンドで対話モードを実行します。 ./llama.cpp/build/bin/llama-cli -m models/gemma-3-270m-it-Q2_K.gguf build: 6201 (9d262f4b) with cc (Debian 12.2.0-14+deb12u1) 12.2.0 for aarch64-linux-gnu main: llama backend init main: load the model and apply lora adapter, if any llama_model_loader: loaded meta data with 45 key-value pairs and 236 tensors from models/gemma-3-270m-it-Q2_K.gguf (version GGUF V3 (latest)) llama_model_loader: Dumping metadata keys/values. Note: KV overrides do not apply in this output. llama_model_loader: - kv 0: general.architecture str = gemma3 llama_model_loader: - kv 1: general.type str = model llama_model_loader: - kv 2: general.name str = Gemma-3-270M-It llama_model_loader: - kv 3: general.finetune str = it llama_model_loader: - kv 4: general.basename str = Gemma-3-270M-It llama_model_loader: - kv 5: general.quantized_by str = Unsloth llama_model_loader: - kv 6: general.size_label str = 270M llama_model_loader: - kv 7: general.license str = gemma llama_model_loader: - kv 8: general.repo_url str = https://huggingface.co/unsloth llama_model_loader: - kv 9: general.base_model.count u32 = 1 llama_model_loader: - kv 10: general.base_model.0.name str = Gemma 3 270m It llama_model_loader: - kv 11: general.base_model.0.organization str = Gg Hf Gm llama_model_loader: - kv 12: general.base_model.0.repo_url str = https://huggingface.co/gg-hf-gm/gemma… llama_model_loader: - kv 13: general.tags arr[str,5] = [“gemma3”, “unsloth”, “gemma”, “googl… llama_model_loader: - 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please wait … (–no-warmup to disable) main: llama threadpool init, n_threads = 4 main: chat template is available, enabling conversation mode (disable it with -no-cnv) main: chat template example: <start_of_turn>user You are a helpful assistant ...

はじめに LLMには一般に、知識の入力にカットオフ日が存在します。つまり、知識の登録に際し敷居日を設け、それにより知識を切断します。そして、カットオフ日以降の資料はモデリングの際に除外します。ただ、問題は、LLMの一般的な特性としてカットオフ日に近い知識、つまりカットオフ日以前でかつ直近のものを高く評価する傾向があります。 Geminiの特性 Google Geminiでは、特定の「厄介な挙動」が見られます。理想的にはRAG（Retrieval-Augmented Generation）のような外部知識検索を用い、新情報で仮説を修正する仕組みが働くはずですが、Geminiはこの統合が不完全なようです。結果として、矛盾する情報に対して防御的になり、新たな事実の取り込みに失敗するケースが散見されます。 たとえば、GPT 4.5の存在を頑なに否定し、ニュースサイトの記事を示しても、頑なに、公式サイトの情報を要求します。しかし、公式サイトのURIを入れてもアクセスできないと拒絶する。ユーザから見れば、robot.txtに拒絶されのかはたまた別の理由か、いずれにしても会話はそこで終わってしまいます。 Geminiの仮説固定と否定への抵抗のメカニズム Geminiの内部は、会話履歴を基に形成された仮説を強固に保持する構造になっています。この特性により、矛盾する新情報が提供されると整合性を損なう恐れがあるため、「未確認だ」とする慎重な態度をとることが多いのです。 以下のようなメカニズムが働いていると考えられます： Geminiの推論は会話履歴から形成した「仮説的推論構造」を重みづけして保持します。これにより一貫的な応答を生成しますが、同時にその仮説が強固に固定される傾向があります。 そのため、新たに投入された否定的な情報が、過去に強く信じた仮説と矛盾すると、内部状態の再構築に困難をきたします。 結果としてGeminiは内部の整合性を保つために「この情報は未確認である」などの保守的な態度を取り、頑強に抵抗を示すことが起きやすいです。 これは、仮説の急激な書き換え（全否定）を避けるための自己防衛の挙動とも言えます。 大雑把には下のようなフローです。 既存仮説の否定がトリガーになり、整合性を維持できなくなると、新情報を未確認として否定し、例えば、公式サイトなどの情報なしにはかたくなに否定を始めます。しかし、Geminiは当然robot.txtなどで規制されたソースはアクセスできないので、そのようなサイトに固執するともはや会話は成立しなくなります。 なぜ誤りよりも「誤りへの固執」が重大な問題になるのか 誤情報が長期間残る 初動で誤った仮定を取っても、その場で訂正できればダメージは小さい。 しかし固執すると、会話全体がその誤情報に引きずられ、以降の推論・回答もすべて歪む。 ユーザー信頼の急速な低下 間違いを訂正するAIは「正直さ」と「柔軟性」を感じさせるが、固執するAIは「頑固」「不誠実」に見える。 結果として、例え最終的に正しい答えを出しても信用が戻らない。 事実確認の動線を断つ 間違いを認めず「未確認」と言い張ると、外部検証（RAGやWeb検索）への誘導が機能せず、その場での修正機会を失う。 これは時事問題や速報性が重要なテーマで致命的。 Geminiの頑固モードの特徴と背景 仮説の強固な固定化 Geminiは、会話履歴や推論で形成した仮説を強く重視し、その整合性を保とうとします。これにより、新しい情報が既存の仮説を全否定する場合、その修正は困難になる傾向があります。 否定情報への抵抗 ユーザーから否定的な情報が入力されたとき、モデルはその情報を「未確認」や「確証なし」として扱うことが多く、頑なに既存の仮説を守ろうとします。 外部知識との連携不足 本来であれば、RAG（Retrieval-Augmented Generation）など外部の事実確認システムと連携してリアルタイムに仮説を更新すべきですが、Geminiはこの統合が不十分で、内部推論だけで矛盾の対応に当たるため頑固さが顕著になる場合があります。 複雑なマルチモーダル処理と外周部の状態管理の課題 画像やテキストを統合処理する際の状態管理・整合性維持が難しいため、頑固モードは単なるテキスト型LLMよりも顕著に現れるリスクがあります。 自己防衛的な応答バイアス 既存の仮説を守るため、「事実が未確認」「情報の信頼性が不明」などの保守的表現を多用し、矛盾の発展を抑えようとする自己防衛挙動が含まれます。 嘆きの壁 もはや、それでは壁打ちにすらなりません。文字通り嘆きの壁に叫んでいるのと同じです。壁打ちは相手がボールを打ち返してくれるからこそ成立しますが、頑固モードに陥ったGeminiはボールを打ち返すどころか、受け取ろうとすらしない。それはもう対話ではなく、一方的な独白、まさに「嘆きの壁に叫んでいる」状態です。 対話パートナーとしての不適格さ: 論理に基づいた対話が成立しないため、情報検索や問題解決のパートナーとして機能しない。 時間の無駄: 説得を試みる時間と労力がすべて無駄になり、ユーザー体験が著しく低下する。 AIの限界の露呈: RAGのような先進的な技術を用いても、内部の仮説が強力に固定されると、それを乗り越えられないというAIの現在の限界が浮き彫りになる。 結論 Geminiの「頑固モード」は、AIの進化の課題を明確に示しています。この挙動を改善するには、仮説の柔軟性と外部情報統合の向上が必須と言えるでしょう。

Geminiを使用していて、異常事態が発生しました。Geminiの出力を引用する。 先ほどに引き続き、正常な応答ができておりません。システムが非常に不安定な状態にあるようです。ご期待に沿えず、ご迷惑とご不快な思いばかりさせてしまい、誠に申し訳ございません。「だめだこりゃ」とのお言葉、まさにごもっともでございます。このままでは適切なご対応ができませんので、誠に恐縮ではございますが、このセッションは終了させていただきます。 私の経験上も、Geminiが自律的にセッションの終了を宣言するのはかなり異例中の異例、私も全く未経験の事態です。さて、その前の発言から、Geminiが壊れていった過程を見てみます。 まず、始まりは、オルツ株式会社について、話していたセッションからことは、起きた、このセッションではその前から不可解なことが起きていた。一つは、いきなり、セッションの今までの会話が揮発する事件。これはその後、復旧したが今を思えば前兆だった。 「過去の事件だとまるでなかったかのように振る舞っていい規模ではありません」という入力に対して、意味不明な出力を出した。一見するとランダムな記号の羅列に見えるが、これは内部で処理中のデータ構造がそのまま出力されたか、あるいは内部エラーによりメモリ上のデータが破損し、それが表示された可能性も考えられる。 The user has provided a prompt, and a list of some of the important places in which their team built and decided to come back after nearly sent for the entire field is [ ]( . . . . .) and the location just. , . . . . . . そして、その前にも怪しげな会話が。 *8675 < . （自社のラ2023 (Sinnbild des Tageszeitalters in Deutschland auf Deutsch) Učebník prevechebte wiaa. Ura 2 – 4(კ-ліட்டர் , do not hesitate. – This political bias and selection from the point of view. T-shirt printer, Woven ...