H2O.ai、企業の独自チャットボット開発を支援する「h2oGPT」と「LLM Studio」をローンチ

カリフォルニアに本社を構え、企業の AI システム開発を支援する H2O.ai は11日、完全オープンソース製品、ジェネレーティブ AI 製品の「h2oGPT」とノーコード開発フレームワーク「LLM Studio」をローンチしたと発表した。

5月11日より提供を開始するこれらの製品は、ChatGPT に似た独自の指示追従型チャットボットアプリケーションを構築するためのツールで、企業にオープンで透明なエコシステムを提供する。

これは、ビジネスユースケースにジェネレーティブ AI モデルを採用しようとする企業が増えている一方で、API の背後にある独自のモデルを提供する大規模言語モデル（LLM）プロバイダーに機密データを送信することに伴う課題に対して警戒感を持っていることに起因する。

また、多くの企業は、モデルの品質、コスト、望ましい動作など、特定のニーズを持っているが、これらはクローズドな製品では実現できない。

h2oGPT や LLM Studio はどのように役立つのか?

H2O によれば、ノーコードソリューション LLM Studio は、企業に微調整可能なフレームワークを提供する。ユーザはそのフレームワークに入るだけで、完全に対応可能で商業的に使用可能なコード、データ、モデル（70～200億パラメータ、512トークンの範囲）から選択し、ニーズに合ったGPTを構築し始めることができるという。

H2O.ai の共同設立者兼 CEO Sri Ambati 氏は VentureBeat に対し、次のように語った。

オープンアシスト型のデータセットを利用し、ベースモデルを使ってGPTを構築することができます。その後、独自のデータセットを使って特定のユースケース向けに微調整したり、最大プロンプト長や回答長の指定、GPT との比較などのチューニングフィルターを追加することができます。

基本的に、ボタンをクリックするたびに、独自のGPTを構築し、それをオープンソースの「Hugging Face」に戻したり、内部でリポジトリに公開することができます。

一方、h2oGPT は H2O 独自のオープンソース LLM であり、商用サービスに接続できるように細かく調整されている。これは OpenAI が「ChatGPT」を提供しているのと同様であるが、この場合、GPT はユーザがある答えが「なぜ」与えられたのかを尋ねることができる、内省的で解釈可能なレイヤーを追加する。

h2oGPTのユーザは、様々なオープンモデルやデータセットから選択し、回答スコアを閲覧したり、問題にフラグを立てたり、出力の長さを調整したりすることが可能である。

どの企業にも独自の GPT が必要です。h2oGPT とH2O LLM Studio は、すべての顧客とコミュニティが独自の GPT を作成し、製品や顧客体験の向上に役立てることを可能にします。オープンソースとは自由を意味するもので、単に無料であるだけではありません。

LLM は、少数の巨大なテック企業や国家が所有するには、あまりにも重要です。この重要な貢献により、すべての顧客とコミュニティは、オープンソースの AI とデータを世界で最も正確で強力な LLM にするために、私たちと提携することができるようになります。（Ambati 氏）

現在、約6社がコアとなる h2oGPT プロジェクトをフォークして独自の GPT を構築している。しかし、Ambati 氏は現時点では具体的な顧客名を公表することを避けている。

オープンソースか否か……議論の余地あり

H2O は、レイクハウスプラットフォーム「Databricks」が、オープンソース LLM「Dolly」のコードを公開し、同様の動きを見せてから1カ月以上が経過している。

30米ドル、サーバ1台、3時間で、（Dolly に）人間レベルの対話機能を持たせることができます。（Databricks の CEO Ali Ghodsi 氏）

しかし、ジェネレーティブ AI を民主化するためのオープンで透明なアプローチが進展している一方で、競争環境と安全性への影響を理由に、GPT-4 用のトレーニングセットの内容すら公表していない OpenAI をはじめとする、閉鎖的なアプローチを支持する人々も少なくない。

OpenAI のチーフサイエンティストで共同設立者の Ilya Sutskever 氏は、Verge のインタビューに次のように答えている。

我々は間違っていました。完全に、間違っていました。我々のように、ある時点で AI（AGI）が非常に、信じられないほど強力になると信じているなら、オープンソースは意味をなさないのです。数年後には、AI をオープンソース化することは賢明でないということが、誰の目にも完全に明らかになることを、私は十分に期待しています。

一方、Ambati 氏も、AIの悪用の可能性には同意しつつも、AI を使って良いことをしようとする人の方が多いと強調している。悪用については、AI によるキュレーションや一種のチェックのような安全策で対処できるとしている。