人工知能（AI）の分野で最も注目されている技術のひとつが、大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）の開発と進化です。これらのモデルは、膨大な量のテキストデータを事前学習することで、人間のように自然な言語生成や理解を可能にします。しかし、高性能な言語モデルを育て上げるためには、多様で高品質な大規模データが不可欠です。
このような背景の中で、Hugging Faceが2024年5月に発表した取り組み「Cosmopedia: how to create large-scale synthetic data for pre-training Large Language Models」は、大規模言語モデルの事前学習に必要なデータを、人間の力ではなくAI自身の力で新たに生成（シンセティック化）する試みとして、大きな注目を集めています。
本記事では、Cosmopediaが何を目指しているのか、どのようにして大規模なシンセティックデータを生み出し、言語モデルの成長に貢献しているのかを、わかりやすくご紹介します。
シンセティックデータとは何か？
まず、「シンセティックデータ（synthetic data）」という言葉に注目しましょう。これは、実際の人間が書いたテキストデータではなく、AIが自動的に生成した情報のことを指します。大規模言語モデルのトレーニングには、通常、ネット上に公開されている文章や書籍、Webページ、コードなどが大量に使用されます。しかし、こうしたデータには著作権やプライバシーの問題がつきまとい、また、内容の偏り（バイアス）など品質面での懸念もあります。
そこで注目されているのが、人間が書いたものの模倣ではなく、AI自身が新たに独自に創造したテキスト—つまりシンセティックデータ—です。これにより、著作権の問題を回避しつつ、学習内容を意図的に制御したり、多様性豊かなデータを提供したりすることが可能になります。
Cosmopedia：なぜ必要？何を目指すのか？
Hugging Faceが提案するCosmopediaは、「高品質かつ大規模なシンセティック事前学習データセット」を作成することを目的としています。「百科事典（encyclopedia）」という言葉をもじったこのプロジェクト名には、「あらゆるトピックについて網羅的に、高精度な情報をAI自身が書き出す」という願いが込められています。
従来の人手によるデータ収集・クリーニング作業は、時間もコストもかかるものでしたが、Cosmopediaでは、一定の品質基準を定めたプロンプトに基づいて、AIが大量の知識ベースコンテンツを自動生成する仕組みを導入しています。これにより、著作権侵害や信頼性の低い情報の混入を減らしつつ、優れた情報を効率的に学習データとして提供できるのです。
Cosmopediaの仕組み：どのようにデータは生成されるのか？
Cosmopediaでは、「パイロットモデル」と呼ばれる言語モデルを利用して、シンセティックデータの作成を行っています。このパイロットモデルは、十分にチューニングされた先行モデル（例えばLLaMA2のような公開大型モデル）を指し、まずこのモデルを使ってプロンプトに対する回答を生成します。
プロンプトの一例としては、「Explain the theory of plate tectonics as if you were writing for a high school science textbook」のような、特定のスタイル・対象ユーザーを想定した命令があります。パイロットモデルはこれに対し、「プレートテクトニクスとは〜」という風に、教育的で正確な解説テキストを出力します。
この出力されたコンテンツは、ただ単に使用されるのではありません。次に「フィルタリング」と呼ばれるステップがあり、品質の低い回答（不正確、重複、簡素すぎる、内容が薄いなど）は自動的に除外されます。ここでは、内容の多様性や説明の深度、理解性などに焦点を当て、トレーニングに適したコンテンツのみがデータセットに加えられます。
こうして生成・選別されたシンセティックデータの総量は、数十億トークン（単語や記号の単位）にも達し、大規模モデルの事前学習—つまりフルスクラッチで新しい言語モデルを構築するための土台となるのです。
Cosmopediaの成果：品質と多様性の両立
Cosmopediaの特筆すべき点は、「多様性と品質の両立」を実現していることです。生成されるコンテンツには科学、歴史、芸術、テクノロジー、倫理学といった数百に及ぶトピックが含まれ、かつそれぞれが子どもでも理解しやすい説明から大学レベルの深い議論まで、幅広いスタイルで書かれています。
またその記述スタイルも、エッセイ形式、Q&A形式、要点リスト、教育文章といった多様なフォーマットを柔軟に取り入れており、それぞれのトピックに最適な形で情報を伝えようと努力しています。
さらに、Cosmopediaの取り組みは、単にデータを大量生成することが目的ではありません。AIモデルが偏った表現やステレオタイプ、差別的傾向を含まないよう注意深く設計されており、倫理的かつ中立的な文書生成にも配慮されています。これは、将来的にAIがさまざまな現場—教育、行政、医療など—で使われる際の信頼性確保にもつながります。
オープンな研究としての意義
Cosmopediaのもう一つの重要な特徴は、その「オープン性」です。通常、最先端のAI開発は大手企業によって閉鎖的に行われることが多い中、Hugging FaceはCosmopediaの研究成果を公開し、誰でもアクセス・貢献できる仕組みを整えています。
具体的には、生成されたデータの一部はHugging Faceのプラットフォームを通じて無償公開されており、個人でも研究者でも利用可能です。これにより、中小の開発者やスタートアップでも高品質なLLM開発への取り組みが可能となり、AI開発の民主化に一歩近づいています。
今後の展望：シンセティックデータはどこまで使えるか？
シンセティックデータの応用は、事前学習のみならず、ファインチューニング（モデルの能力を特定タスクに合わせて調整するステップ）や評価用データの生成にも広がっています。Hugging Faceは今後、Cosmopediaのデータ生成プロセスを発展させ、専門領域ごとの知識強化や、多言語対応の拡充などを目指すと述べています。
また、将来的には「人間の監修を受けながら生成するハイブリッド型のデータ生成」も想定されており、AIと人間が協力してより高精度な学習コンテンツを作る時代が来るかもしれません。
まとめ：AIが「自らの教科書」を書く時代へ
Cosmopediaは、単なる技術的イノベーションではなく、「AIが自ら学ぶための教科書」を自在に創造できるという新しいパラダイムを示しています。AIがAIのためにデータを生成するこの仕組みは、人類がこれまで積み重ねてきた知識をより速く、正確に、そして倫理的に引き継ぐ手段として、今後ますます注目されることでしょう。
大規模言語モデルの力を最大限に引き出すためにも、学習データという“土台づくり”の重要性は増しています。Cosmopediaのような取り組みが今後どのように進化し、実社会に役立つ高性能AIを育てていくのか、今後も注目していきたいところです。
