データインサイト

中国の言語モデルは、世界のほかの地域のモデルより緩やかにしか規模を拡大していない

中国の上位の言語モデルの学習計算量は2019年以降に急速に伸び、2021年末までには世界のトップモデルに追いついた。しかしそれ以降、中国の規模拡大のペースは後れを取っている。学習計算量で上位10の中国の言語モデルは、2021年末以降、年約3倍のペースで規模を拡大してきた。これは、中国以外で2018年以降維持されてきた年5倍のトレンドより遅い。中国の現在のペースでは、世界のトップモデルの現在の水準に達するまでに約2年かかる。

中国と世界のほかの地域の上位10の言語モデルにおける学習計算量のトレンド中国と世界のほかの地域の上位10の言語モデルにおける学習計算量のトレンド学習計算量(FLOP)10¹⁶10¹⁸10²⁰10²²10²⁴10²⁶2019202020212022202320242025公開日Big Transformer for Back-Translation 公開日:2018-08-28 学習計算量(FLOP):20.68GPT-2 (1.5B) 公開日:2019-02-14 学習計算量(FLOP):21.28Grover-Mega 公開日:2019-05-29 学習計算量(FLOP):21.76XLNet 公開日:2019-06-01 学習計算量(FLOP):21.79RoBERTa Large 公開日:2019-07-01 学習計算量(FLOP):21.93Megatron-BERT 公開日:2019-09-17 学習計算量(FLOP):22.34Megatron-LM (8.3B) 公開日:2019-09-17 学習計算量(FLOP):21.96T5-11B 公開日:2019-10-23 学習計算量(FLOP):22.52T5-3B 公開日:2019-10-23 学習計算量(FLOP):21.95XLM-RoBERTa 公開日:2019-11-05 学習計算量(FLOP):22.32Meena 公開日:2020-01-28 学習計算量(FLOP):23.05Turing-NLG 公開日:2020-02-13 学習計算量(FLOP):22.2GPT-3 公開日:2020-05-28 学習計算量(FLOP):23.5GPT-3 13B 公開日:2020-06-22 学習計算量(FLOP):22.36GShard (dense) 公開日:2020-06-30 学習計算量(FLOP):22.68mT5-XXL 公開日:2020-10-20 学習計算量(FLOP):22.91Switch 公開日:2021-01-11 学習計算量(FLOP):22.91ByT5-XXL 公開日:2021-05-28 学習計算量(FLOP):22.91Jurassic-1-Jumbo 公開日:2021-08-11 学習計算量(FLOP):23.57HyperCLOVA 82B 公開日:2021-09-10 学習計算量(FLOP):23.17Megatron-Turing NLG 530B 公開日:2021-10-11 学習計算量(FLOP):24.07Gopher (280B) 公開日:2021-12-08 学習計算量(FLOP):23.8GLaM 公開日:2021-12-13 学習計算量(FLOP):23.56EXAONE 1.0 公開日:2021-12-14 学習計算量(FLOP):24.03AlphaCode 公開日:2022-02-02 学習計算量(FLOP):23.21GPT-NeoX-20B 公開日:2022-02-09 学習計算量(FLOP):22.97LaMDA 公開日:2022-02-10 学習計算量(FLOP):23.55ST-MoE 公開日:2022-02-17 学習計算量(FLOP):23.46Chinchilla 公開日:2022-03-29 学習計算量(FLOP):23.76PaLM (540B) 公開日:2022-04-04 学習計算量(FLOP):24.4OPT-175B 公開日:2022-05-02 学習計算量(FLOP):23.63BIG-G 137B 公開日:2022-06-09 学習計算量(FLOP):23.75BLOOM-176B 公開日:2022-07-11 学習計算量(FLOP):23.56GPT-3.5 公開日:2022-11-28 学習計算量(FLOP):24.41LLaMA-65B 公開日:2023-02-24 学習計算量(FLOP):23.74GPT-4 公開日:2023-03-15 学習計算量(FLOP):25.32PaLM 2 公開日:2023-05-10 学習計算量(FLOP):24.87Inflection-1 公開日:2023-06-23 学習計算量(FLOP):24Claude 2 公開日:2023-07-11 学習計算量(FLOP):24.64Llama 2-70B 公開日:2023-07-18 学習計算量(FLOP):23.91Falcon-180B 公開日:2023-09-06 学習計算量(FLOP):24.58Amazon Titan 公開日:2023-09-28 学習計算量(FLOP):24.68Mi:dm 200B 公開日:2023-10-31 学習計算量(FLOP):24.08Grok-1 公開日:2023-11-04 学習計算量(FLOP):24.46GPT-4 Turbo 公開日:2023-11-06 学習計算量(FLOP):25.32Inflection-2 公開日:2023-11-22 学習計算量(FLOP):25Gemini 1.0 Ultra 公開日:2023-12-06 学習計算量(FLOP):25.7Gemini 1.5 Pro 公開日:2024-02-15 学習計算量(FLOP):25.2Mistral Large 公開日:2024-02-26 学習計算量(FLOP):25.05Claude 3 Opus 公開日:2024-03-04 学習計算量(FLOP):25.2Claude 3 Sonnet 公開日:2024-03-04 学習計算量(FLOP):24.74Aramco Metabrain AI 公開日:2024-03-04 学習計算量(FLOP):25.02Inflection-2.5 公開日:2024-03-07 学習計算量(FLOP):25Reka Core 公開日:2024-04-15 学習計算量(FLOP):24.92GPT-4o 公開日:2024-05-13 学習計算量(FLOP):25.6Nemotron-4 340B 公開日:2024-06-14 学習計算量(FLOP):25.26Claude 3.5 Sonnet 公開日:2024-06-20 学習計算量(FLOP):25.67Llama 3.1-405B 公開日:2024-07-23 学習計算量(FLOP):25.58Mistral Large 2 公開日:2024-07-24 学習計算量(FLOP):25.3Grok-2 公開日:2024-08-13 学習計算量(FLOP):25.72Tensorized Transformer (257M) 公開日:2019-06-24 学習計算量(FLOP):18.68R-Transformer 公開日:2019-07-12 学習計算量(FLOP):15.92LSTM(large)+Sememe+cell 公開日:2019-10-20 学習計算量(FLOP):16.38MMLSTM 公開日:2019-12-05 学習計算量(FLOP):18.37TransformerXL + spectrum control 公開日:2020-03-11 学習計算量(FLOP):17.66Segatron XL large, M=384 公開日:2020-04-30 学習計算量(FLOP):19.42NAS+ESS (156M) 公開日:2020-05-06 学習計算量(FLOP):18.46ERNIE-GEN (large) 公開日:2020-08-06 学習計算量(FLOP):20.3Memformer (4 encoder + 16 decoder) 公開日:2020-10-14 学習計算量(FLOP):19.08KEPLER 公開日:2020-11-23 学習計算量(FLOP):20.09CPM-Large 公開日:2020-12-01 学習計算量(FLOP):21.26ERNIE-Doc (247M) 公開日:2020-12-31 学習計算量(FLOP):19.46Wu Dao - Wen Yuan 公開日:2021-01-11 学習計算量(FLOP):20.81Wu Dao - Wen Hui 公開日:2021-03-01 学習計算量(FLOP):20.06Wu Dao - Wen Lan 公開日:2021-03-01 学習計算量(FLOP):21.86M6-T 公開日:2021-03-05 学習計算量(FLOP):21.74GLM-10B 公開日:2021-03-18 学習計算量(FLOP):22.58PLUG 公開日:2021-04-19 学習計算量(FLOP):22.56PanGu-α 公開日:2021-04-25 学習計算量(FLOP):22.71CPM-2 公開日:2021-06-24 学習計算量(FLOP):22.56ERNIE 3.0 公開日:2021-07-05 学習計算量(FLOP):22.35Yuan 1.0 公開日:2021-10-12 学習計算量(FLOP):23.55ERNIE 3.0 Titan 公開日:2021-12-23 学習計算量(FLOP):24.02CodeGeeX 公開日:2022-06-22 学習計算量(FLOP):22.82GLM-130B 公開日:2022-08-04 学習計算量(FLOP):23.55PanGu-Σ 公開日:2023-03-20 学習計算量(FLOP):23.67SenseChat 公開日:2023-04-10 学習計算量(FLOP):24.59InternLM 公開日:2023-07-06 学習計算量(FLOP):23.78Baichuan2-53B 公開日:2023-08-09 学習計算量(FLOP):23.92Baichuan2-13B 公開日:2023-09-06 学習計算量(FLOP):23.31Hunyuan 公開日:2023-09-07 学習計算量(FLOP):24.08BlueLM 130B 公開日:2023-11-02 学習計算量(FLOP):23.89BlueLM 175B 公開日:2023-11-02 学習計算量(FLOP):24.02Yi-34B 公開日:2023-11-02 学習計算量(FLOP):23.79Qwen-72B 公開日:2023-11-30 学習計算量(FLOP):24.11XVERSE-65B-2 公開日:2023-12-08 学習計算量(FLOP):24.1DeepSeek LLM 67B 公開日:2024-01-05 学習計算量(FLOP):23.91GLM-4 (0116) 公開日:2024-01-17 学習計算量(FLOP):25.08Qwen1.5-72B 公開日:2024-02-04 学習計算量(FLOP):24.11MegaScale (Production) 公開日:2024-02-23 学習計算量(FLOP):24.59Yi-Large 公開日:2024-05-13 学習計算量(FLOP):24.26Qwen2-72B 公開日:2024-06-07 学習計算量(FLOP):24.48DeepSeek-V2.5 公開日:2024-09-06 学習計算量(FLOP):24.25Qwen2.5-72B 公開日:2024-09-19 学習計算量(FLOP):24.89Telechat2-115B 公開日:2024-09-20 学習計算量(FLOP):24.84Yi-Lightning 公開日:2024-10-18 学習計算量(FLOP):24.18Doubao-pro 公開日:2024-10-28 学習計算量(FLOP):25.4Hunyuan-Large 公開日:2024-11-06 学習計算量(FLOP):24.54DeepSeek-V3 公開日:2024-12-24 学習計算量(FLOP):24.52GPT-3GPT-4Grok-2ERNIE 3.0 TitanDoubao-proDeepSeek-V3年4.8倍90%信頼区間:年4.3〜5.3倍年2.9倍90%信頼区間:年2.0〜5.5倍中国以外で開発中国で開発破線は、中国以外のモデル全体と、中国のモデルの2021年12月の前後それぞれへの対数線形の回帰直線(AGI Hubが再作図時に当てはめたもの)。伸び率と信頼区間はEpoch AIの推定値。出典:Epoch AI(CC BY 4.0)・作図:AGI Hubepoch.ai

各地域で既知の最大のモデル同士を比べると、差はそれほど劇的には見えない。米国で既知の最大のモデルであるGrok-2の学習計算量は、その3か月後にリリースされた中国で既知の最大のモデルDoubao-proの2倍だった。中国の現在の年3倍という規模拡大のペースなら、Doubao-proからGrok-2の計算量の水準に達するまでに8か月かかる。

このグラフについて詳しく

Epoch AI のAIモデルのデータベースで、開発した組織の少なくとも1つが中華人民共和国に本部を置くモデルを「中国で開発」、それ以外を「中国以外で開発」とラベル付けした。各地域の規模拡大の最前線を見るため、「中国で開発」と「中国以外で開発」のモデル群を、それぞれ学習計算量で見た各時点の上位10に絞り込んだ。そのうえで、一般に理解されている意味での「LLM」を対象にするため、言語またはマルチモーダルの分野のモデルと、2018年以降にリリースされたモデルに絞った。図のトレンド線は、2区間の対数線形回帰モデルで区切り点を探索し、全体として最もよく当てはまるものを選んだ。

データ(原文・英語)

← データインサイト一覧へ

非公式の日本語訳公式ページ(英語):epoch.ai/data-insights/china-compute-trends