Baiduの新しいAIはすでにトップモデルを凌駕しており、構築コストは94%削減された

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要約 - Baiduは、ERNIE 5.1の事前学習コストが同等のAIモデルのわずか6%であると発表した。 - それにもかかわらず、同モデルはLMArena Searchのリーダーボードで世界第4位にランクインしている。 - Baiduは、フラッグシップレベルの性能を維持しつつ、前モデルであるERNIE 5.0の総パラメータ数の約3分の1にまでモデルを圧縮した。中国のGoogleとも言えるBaiduは、先週後半にERNIE 5.1を正式にリリースした。その注目すべき数字は無視できない。同モデルの学習コストは、同規模の他のAIシステムと比較して約94%削減された。これを具体的に説明すると、最先端のAIモデルの学習には、通常数百万ドル（数十億ドルに達することもある）の計算コストがかかる。中国の検索市場の76%以上を支配し、NasdaqにBIDUとして上場しているBaiduは、その約20分の1のコストで同等の性能を実現したと主張している。その秘訣は「多次元弾性事前学習（multi-dimensional elastic pre-training）」と呼ばれる手法にある。BaiduはERNIE 5.1をゼロから構築するのではなく、2026年1月にリリースした既存のERNIE 5.0アーキテクチャから最適化されたサブネットワークを抽出し、圧縮した。総パラメータ数は元の約3分の1に減少し、アクティブパラメータ（会話中に実際に処理を行うパラメータ）は半分に削減された。その結果、より軽量なモデルとなり、フル学習のコストをかけることなく、より大規模な親モデルの知識ベースを継承することに成功した。実際のユーザーがライブのウェブ検索タスクでAIモデルを比較し、人間の好みでスコアリングするリーダーボード「LMArena Search Arena」において、ERNIE 5.1は1,223点を獲得し、世界第4位、中国の全モデルの中で第1位となった。スプレッドシートの入力や自律的なウェブブラウジングといったマルチステップのタスクを処理するエージェント能力は、これまでの中国のベンチマーク設定者であったDeepSeek-V4-Proを上回った。 ERNIEという名前は西洋の観察者には馴染みがないかもしれないが、実際には中国における主要なモデルである。Baiduは2023年8月にErnie Botを立ち上げ、同年末までに中国で1億人のユーザーを獲得した。これは中国の競合他社のほとんどよりも速いペースだが、ChatGPTが世界記録として達成した2ヶ月という期間には及ばない。この効率性へのアプローチは、2025年1月にDeepSeekがAI業界に与えた影響を彷彿とさせる。中国のスタートアップであるDeepSeekが、OpenAIのo1に匹敵する性能を持ちながらクエリコストを98%削減したモデル「R1」をリリースした際、Nvidiaの時価総額は6,000億ドル消失し、すべての主要なAIラボは、計算リソースを投入することだけが唯一の実行可能な戦略なのかを再考せざるを得なくなった。ERNIE 5.1は推論ではなく学習面での効率化という異なるストーリーだが、根底にあるメッセージは同じである。中国のラボは、より少ないリソースでより多くのことを成し遂げる方法を見つけ続けている。学習後のパイプラインも注目に値する。BaiduはMOPD（Multi-Teacher On-Policy Distillation）と呼ぶ4段階の強化学習システムを構築した。すべてのスキルを一度に教えようとすると、例えば数学の性能を向上させると創作的な文章作成の性能が低下するといった「シーソー効果」が生じがちだが、Baiduはコード、推論、エージェントタスクの専門家モデルを並行して学習させ、それらすべてを単一の統合モデルに蒸留した。最終的なオンライン強化学習段階では、オープンエンドな会話や創作的な出力を処理し、蒸留プロセスでは捉えきれなかった部分を補完した。理論上、これは特定のスキルを優先することなく、すべてのスキルの習熟度が均一化されることを意味する。 GPQA（Googleで検索できない専門家レベルの科学的質問にモデルが回答できるかを測定するベンチマーク）において、ERNIE 5.1は主要な西洋のクローズドソースモデルの性能に迫っている。2026年向けに調整された、競技条件下での高度な問題解決能力をテストするAIME26では、ツール支援推論を用いた場合に99.6

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