ERNIE X1とERNIE 4.5：AI分野における新たな挑戦者
中国のテクノロジー業界を牽引するBaiduは、同社の基盤モデルERNIE (Enhanced Representation through Knowledge Integration) に2つの重要なアップデート、ERNIE X1とERNIE 4.5を発表しました。これらの新しいバージョンは、競争が激化する世界のAI分野、特に中国と米国の企業による進歩に対するBaiduの戦略的対応を示すものです。これらのモデルは単なる漸進的なアップグレードではなく、利用可能な最も高度なAIシステムの一部と真っ向から競争するように設計されており、Baiduによれば、競合他社の能力と同等かそれを上回る能力を誇っています。どちらのモデルも、ERNIE Botチャットボットを通じてユーザーがアクセスでき、Baiduは、主力製品であるBaidu Searchを含む、より幅広い製品範囲への段階的な統合を計画しています。
このリリースのタイミングは非常に重要です。生成AI分野は急速な技術革新と激しい競争の時期を迎えており、特に中国と米国の間の力関係に焦点が当てられています。中国のAIスタートアップであるDeepSeekは、2025年初頭にR1を発表し、業界の注目を集めました。R1は、主要なAIモデルを大幅に低いコストで上回ったと報告されているオープンソースの推論モデルです。この動きにより、DeepSeekは中国と米国の両方で、Baiduを含む競合他社をリードしました。しかし、Baiduは、ChatGPTの競合であるERNIE Botを導入した最初の中国企業の1つでした。
ERNIE X1とERNIE 4.5：Baiduの新モデルの詳細
ERNIE X1とERNIE 4.5は、どちらもBaiduによって開発されましたが、異なるアプリケーション向けに調整された異なる基盤モデルです。
ERNIE X1: このモデルは、DeepSeek R1やOpenAIのo3 miniなどのモデルに直接挑戦する、高効率の推論エンジンとして位置付けられています。複雑な論理処理と多段階の問題解決を必要とするタスク向けに設計されています。
ERNIE 4.5: このモデルは、テキスト、画像、音声、ビデオなど、さまざまな形式のメディアを処理および理解できる大規模なマルチモーダルAIです。GPT-4oやGoogleのGeminiなどのモデルと競合します。
DeepSeekのR1の登場は、Google、OpenAI、Anthropic、xAIなどの主要なAIプレーヤーの優先順位の変化を促しました。これらの企業は、モデルの規模だけでなく、効率と手頃な価格に焦点を当て始めました。特に、BaiduのERNIE X1の導入は、このグローバルなAI競争への参入を示しており、R1や他のモデルに匹敵するパフォーマンスを、潜在的により競争力のある価格で提供します。
Baiduは、2025年が大規模言語モデルと関連技術の進化にとって重要な年であると強調しています。同社のプレスリリースでは、人工知能、データセンター、クラウドインフラストラクチャへの投資を継続し、AI機能をさらに強化し、さらに強力な次世代モデルを開発することを目指していることが強調されています。
ERNIE X1：深い思考推論への探求
ERNIE X1は、「深い思考推論」のために特別に設計された言語モデルです。これは、迅速でパターンベースの応答を生成することに優れた従来の言語モデルとは異なります。対照的に、推論モデルは、複雑な問題を一連の論理的なステップに分解するように設計されています。さまざまな潜在的な解決策を評価し、最終的な出力を提示する前に回答を絞り込みます。これにより、多段階の計画、論理的推論、複雑な問題解決を伴うタスクに特に適しています。
Baiduは、ERNIE X1の推論能力を、いくつかの高度な技術に起因すると考えています。
- Progressive Reinforcement Learning (漸進的強化学習): これは、モデルがフィードバックを通じてパフォーマンスを継続的に向上させる反復的な学習プロセスを示唆しています。
- End-to-End Training (エンドツーエンドトレーニング): これは、モデル全体が別々の段階ではなく、同時に最適化される全体的なトレーニングアプローチを意味します。
- Chains of Thought and Action (思考と行動の連鎖): この技術は、人間の思考プロセスを模倣して、モデルが一連の論理的なステップをたどることを可能にすると考えられます。
- Unified Multi-faceted Reward System (統一された多面的な報酬システム): これは、推論のさまざまな側面におけるモデルのパフォーマンスを評価および報酬するための洗練されたシステムを示唆しています。
Baiduは詳細な技術的詳細を公開していませんが、これらの方法は、反復学習、文脈理解、構造化された推論に焦点を当てていることを示しています。これらは、他の成功した推論モデルの特徴でもある強みです。
実際のアプリケーションでは、BaiduはERNIE X1が「理解、計画、反省、進化における強化された能力」を示すと主張しています。同社は、次のような分野での習熟度を強調しています。
- Literary Creation (文学創作): 創造的なテキスト形式の生成。
- Manuscript Writing (原稿作成): 長い文書の起草の支援。
- Dialogue (対話): 自然で一貫性のある会話への参加。
- Logical Reasoning (論理的推論): 論理的推論を必要とする問題の解決。
- Complex Calculations (複雑な計算): 複雑な数学演算の実行。
- ‘Chinese Knowledge’ (中国の知識): この不特定の機能は、中国語、文化、文脈の深い理解を指す可能性があります。
その結果、ERNIE X1は、次のような多様なアプリケーションを強化することが想定されています。
- Search Engines (検索エンジン): よりニュアンスのある理解で検索結果を強化。
- Document Summarization and Q&A (ドキュメントの要約とQ&A): 簡潔な要約と質問に対する正確な回答の提供。
- Image Understanding and Generation (画像の理解と生成): 視覚コンテンツの解釈と作成。
- Code Interpretation (コード解釈): プログラミングコードの分析と理解。
- Webpage Analysis (Webページ分析): Webページから重要な情報を抽出。
- Mind Mapping (マインドマッピング): アイデアや概念の視覚的表現の作成。
- Academic Research (学術研究): さまざまな分野の研究タスクの支援。
- Business and Franchise Information Search (ビジネスおよびフランチャイズ情報検索): ビジネスに関する問い合わせに関連情報を提供。
ERNIE X1：競合とのベンチマーク比較
Baiduは、ERNIE X1の具体的なベンチマークスコアや詳細な評価を公開していませんが、モデルのパフォーマンスはDeepSeek R1と「同等」であり、「わずか半分の価格」で提供されていると主張しています。現時点では、Baiduは市場の他の推論モデルとの比較を提供していません。この詳細な比較データの欠如により、ERNIE X1の競争力を完全に評価することは困難ですが、低コストで同等のパフォーマンスを提供するという主張は確かに注目に値します。
ERNIE 4.5：ネイティブなマルチモーダル機能の採用
ERNIE 4.5は、Baiduによって「ネイティブなマルチモーダルモデル」として提示されています。これは、テキスト、画像、音声、ビデオなど、さまざまな形式のメディアを、統一されたフレームワーク内でシームレスに統合および理解するように設計されていることを意味します。異なるメディアタイプを個別に処理する多くのAIシステムとは異なり、ERNIE 4.5はこれらのモダリティを組み合わせ、それらの間で変換する（例えば、テキストから音声、またはその逆）ように設計されています。
Baiduは、ERNIE 4.5が「複数のモダリティの共同モデリングを通じて協調的な最適化を達成し、卓越したマルチモーダル理解能力を示す」と強調しています。これは、モデルが異なるメディアタイプ間で情報を理解し、関連付けることを学習する洗練されたアプローチを示唆しています。
マルチモーダルな能力に加えて、ERNIE 4.5は「洗練された言語スキル」を誇り、理解と生成能力、論理的推論、記憶、コーディング能力を強化しています。Baiduはまた、モデルの「強力な知性」と「文脈認識」、特にインターネットミームや風刺漫画などのニュアンスのあるコンテンツを認識する能力を強調しています。これは、コンテンツの文字通りの意味だけでなく、文化的および社会的文脈も理解することに焦点を当てていることを示しています。
さらに、Baiduは、ERNIE 4.5が「幻覚」の影響を受けにくいと主張しています。「幻覚」とは、AIにおける一般的な問題で、モデルが一見もっともらしい虚偽または誤解を招く情報を生成することです。これは、幻覚がAIシステムの信頼性と信頼性を損なう可能性があるため、重要な改善点です。
Baiduは、これらの進歩をいくつかの主要な技術に起因すると考えています。
- Spatiotemporal Representation Compression (時空間表現圧縮): これは、ビデオコンテンツなど、時間と空間で変化する情報を効率的に表現および処理するための技術を指す可能性があります。
- Knowledge-Centric Training Data Construction (知識中心のトレーニングデータ構築): これは、事実に基づく知識が豊富なトレーニングデータセットの構築に焦点を当てていることを示唆しています。
- Self-Feedback Enhanced Post-Training (自己フィードバック強化された事後トレーニング): これは、モデルが自身の出力から学習し、時間の経過とともにパフォーマンスを向上させることができるメカニズムを意味します。
- Heterogeneous Multimodal Mixture-of-Experts (MoE) (異種マルチモーダル混合エキスパート): このアプローチでは、必要な場合にのみアクティブ化される、より小さく特殊化された「エキスパート」モデルを利用します。これにより、パフォーマンスが最適化され、計算コストが削減されます。MoEモデルは、多くの場合、従来のtransformerベースのモデルよりも小さく、費用対効果が高くなりますが、同等またはそれ以上のパフォーマンスを達成できるため、AI開発にとって魅力的なオプションとなっています。
今後の展望として、Baiduは2025年後半にERNIE 5をリリースする予定であり、マルチモーダル機能の「大幅な強化」を約束していると報告されています。これは、マルチモーダルAIの限界を押し広げるという継続的な取り組みを示唆しています。
ERNIE 4.5：比較分析
Baiduは、ERNIE 4.5のマルチモーダル機能をOpenAIのGPT-4oと直接比較しました。同社は、ERNIE 4.5がMMU (Massive Multi-discipline Understanding) を除くほぼすべてのベンチマークでGPT-4oを上回ったと主張しています。MMUは、詳細な主題知識と慎重な推論を必要とする幅広い大学レベルのタスクでモデルを評価します。これは、ERNIE 4.5が多くの分野で優れている一方で、GPT-4oは専門的な学術知識を必要とするタスクで依然として優位性を持っている可能性があることを示唆しています。
Baiduはまた、ERNIE 4.5がOpenAIのGPT-4oとGPT-4.5、およびDeepSeekのV3を、以下を含む他のいくつかの分野で上回っていることを示すベンチマーク結果を提示しています。
- C-Eval: このベンチマークは、人文科学から科学、工学まで、さまざまな分野における高度な知識と推論能力を評価します。ERNIE 4.5のここでの強力なパフォーマンスは、多様な主題の幅広い理解を示唆しています。
- CMMLU: このベンチマークは、中国語と文化の特定のコンテキストにおける知識と推論能力を評価します。ERNIE 4.5のここでの成功は、この分野での習熟度を強調しています。
- GSM8K: このベンチマークは、小学校の数学の問題を使用して多段階の推論を評価します。ERNIE 4.5のパフォーマンスは、数学的推論における強力な能力を示しています。
- DROP: このベンチマークは、LLMの読解能力を測定します。ERNIE 4.5の結果は、高いレベルのテキスト理解を示唆しています。
ただし、ERNIE 4.5が優れたパフォーマンスを示したベンチマークの多くは、特に中国語と文化に焦点を当てていたことを認識することが重要です。これは、アメリカの企業によって開発されたモデルであるGPT-4oとGPT-4.5が、それほど良いパフォーマンスを示さなかった理由を部分的に説明するかもしれません。それにもかかわらず、ERNIE 4.5は、中国の企業によって開発されたモデルであるDeepSeek-V3を、これらのベンチマークの多くで上回っており、中国のコンテキストにおける真の競争上の優位性を示しています。
逆に、ERNIE 4.5は、以下を含む他の特定のベンチマークでは、それほど良いパフォーマンスを示さなかったと報告されています。
- MMLU-Pro: このベンチマークは、より広範でより挑戦的なタスクセット全体で言語理解を評価します。GPT-4.5はここでERNIE 4.5を上回り、一般的な言語理解における潜在的な優位性を示唆しています。
- GPQA: このベンチマークは、生物学、物理学、化学の専門家によって作成された多肢選択問題のデータセットで構成されています。GPT-4.5は再びERNIE 4.5を上回り、専門的な科学知識のより強力な把握を示しています。
- Math-500: このベンチマークは、挑戦的な高校レベルの数学の問題を解決する能力をテストします。DeepSeek-V3とGPT-4.5の両方がERNIE 4.5を上回り、高度な数学的推論におけるさらなる改善の必要性を示唆しています。
- LiveCodeBench: このベンチマークは、コーディング能力を測定します。GPT-4.5はERNIE 4.5を上回り、コード生成と理解における潜在的な優位性を示しています。
GPT-4.5が一部のベンチマークで優れたパフォーマンスを示したにもかかわらず、Baiduは、ERNIE 4.5の価格がOpenAIのモデルのわずか1％であると強調しています。この大幅なコストの違いにより、ERNIE 4.5は、費用対効果の高いマルチモーダルAIソリューションを求める企業や開発者にとって非常に魅力的なオプションになる可能性があります。
ERNIE X1とERNIE 4.5へのアクセス
ERNIE 4.5は現在、そのAPIとBaidu AI CloudのMaaS (Model-as-a-Service) プラットフォームであるQianfanを通じてアクセスできます。入力価格は1,000トークンあたり0.004人民元から、出力価格は1,000トークンあたり0.016人民元からです。Baiduは、ERNIE X1が「まもなく」プラットフォームで利用可能になり、入力価格は1,000トークンあたり0.002人民元から、出力価格は1,000トークンあたり0.008人民元からになると述べています。
ユーザーは、BaiduのチャットボットであるERNIE Botを通じて両方のモデルと対話することもでき、その機能を探索するための便利でユーザーフレンドリーなインターフェースを提供します。
具体的な価格設定と可用性の詳細は、これらの高度なAIモデルを、個々の開発者から大企業まで、幅広いユーザーが利用できるようにするというBaiduの取り組みを強調しています。特にERNIE X1の競争力のある価格設定は、Baiduを世界のAI市場における強力な競争相手として位置づけ、アメリカのテクノロジー大手からのモデルに代わる魅力的な代替手段を提供します。