ベトナムにはベトナム人が所有するAIモデルがあります。

AIへの世界的な関心は高まっており、その注目は米国や中国といった先進的なAIモデルを持つ国々に集中しています。東南アジアは、世界有数の経済地域の一つとして、AIの新たなホットスポットとして徐々に注目を集めており、世界の政策立案者、投資家、そして技術専門家の注目を集める大きな進歩を遂げています。

ベトナムにはすでに国産AIモデルが存在しており、これは東南アジアでゼロから開発された数少ないAIモデルの一つです。写真： Zalo

ベトナムにおいても、党と政府は、科学技術・イノベーションの飛躍的発展と国家デジタル変革に関する決議57-NQ/TWを通じて示されたように、国の技術発展時代を形作り、推進する決意を固めています。この方針は、国内のテクノロジー企業が投資を行い、世界の先進技術の潜在力を活用するための強力な原動力となっています。

現在、ベトナムは東南アジアで数少ない国産大規模言語モデル（LLM）を保有する国の一つとなっています。具体的には、2023年からZaloがベトナム語に特化したLLMモデルの学習とリリースに成功しており、このモデルはベトナム人エンジニアチームによって完全に研究開発されています。

トレーニングをゼロから選択して予想外の結果を得る

現在の AI モデルには、微調整モデル (以前にトレーニングした LLM を最適化して特定の目的のための新しい LLM を作成する) とゼロからのモデル (パラメーターの初期化、モデルアーキテクチャの決定から特定のデータセットでのトレーニングアルゴリズムまでのすべてのプロセスを実装する) の 2 つのトレーニング手法があります。

中でも、ファインチューニングは、導入の容易さ、リソースの節約、効率性の向上といったメリットから、多くの企業に選ばれています。特に、ベトナムではトレーニング機器やデータの確保がほぼ不可能な状況にあるため、ファインチューニング技術は優れたソリューションと考えられています。

しかし、Zaloは最初からこの研修手法を選択しました。この研修手法により、研修プロセスとモデル全体がベトナム人によって完全に所有・管理され、ベトナムは東南アジアで数少ない国内LLMを有する国の一つとなりました。

2023年のリリース時に、Zalo初の70億パラメータのベトナム語に特化した大規模言語モデルは、VMLUベトナム語LLMコンピテンシーベンチマークにおいて、OpenAIのGPT3.5と比較して150%の性能を達成しました。特筆すべきは、学習期間がわずか6か月で、当初の見積もりである18か月を大幅に下回ったことです。この迅速な学習プロセスは、Zalo開発チーム全体を驚かせました。

Zalo の LLM モデルは、2023 年のデビュー時に、実際のプレイヤーと GPT 4 に次いで、Kahoot チャレンジで 3 位にランクされました。写真: Zalo。

2024年、Zaloの130億パラメータモデルは、GPT-4（OpenAI）、gemma-2-9b-it（Google）、microsoft/Phi-3-small-128k-instruct（Microsoft）などの有名モデルを正式に上回り、VMLUのベトナム語LLM能力ランキングでLlama-3-70B（Meta）に次ぐ順位となりました。

VMLU による 2024 年にゼロから構築されるモデルのトップ 10 ランキング。写真: Zalo。

結果は、特に多くの困難に直面した初期開発の状況において、大規模言語モデルのトレーニングレベルがベトナム独自の AI モデルを開発するための世界の水準に劣っていないことを示しています。

AIモデル開発に向けたベトナムの取り組み

LLM（法学修士）の育成には、研修設備、データ、技術レベルという3つの主要な課題がありますが、ベトナムはこれら3つすべてにおいて課題に直面しています。これまで、世界の大企業はNVIDIAの最新高性能GPUを数千台も保有していましたが、ベトナムではエンジニアに必要なサーバーインフラが十分に整備されていませんでした。また、ベトナム人はデータリソースが英語や中国語に比べて数十倍も劣るグループに属しています。ベトナムの人材とLLM研修経験も、先進国と比較すると限られています。

当時のZaloチームは、大規模なコンピューティングインフラが利用可能になった際に備え、知識とLLMトレーニング能力を身に付けるため、小型の民生用GPUで研究と実験を重ねる必要がありました。AIトレーニング用チップは不足していたため、Zaloは8台のNvidia DGX H100サーバーを発注したものの、一度にすべてのデバイスを揃えることはできず、メーカーからの各バッチの納品を待たなければなりませんでした。そのため、トレーニング時間を節約するために、不完全なコンピューティングインフラを最適化することも、Zaloチームが解決すべき課題でした。

同時に、ベトナムのデータソースの不足を補うために、質の高いトレーニングデータにも投資されています。

Zalo AI 科学ディレクター、Nguyen Truong Son 博士。写真:ザロ。

「世界の大企業と比べて困難なスタートを切ったにもかかわらず、Zaloはベトナム独自のAIモデル開発を成功させるという目標を掲げ、早期参入を決意しました。適切な開発戦略を策定するため、世界有数の多くの研究機関の研究者やエンジニアと協議を重ねてきました。これまでの成功は、Zaloのエンジニアにとって、モデルの最適化をさらに進め、量と質を向上させるためのモチベーションとなっています。同時に、その応用性を活かし、ベトナムのユーザー向けに世界クラスのAI製品を数多く開発していく所存です」と、Zalo AIのサイエンスディレクター、グエン・チュオン・ソン博士は述べています。

ZaloがNvidiaに発注したDGX H100サーバー。写真： Zalo。

Zalo は、開発の初期段階の困難さを柔軟に適応させたおかげで、徐々に成功を収め、今日のグローバル AI テクノロジーの習得に向けて前進しています。

現在、Zalo の AI モデルはトレーニング研究の面で成功しているだけでなく、応用もされており、ベトナムの人々にとって高度な新技術から得られる価値の活用を促進しています。

2025年初頭、ZaloはKiki Info Q&Aアシスタントを立ち上げました。これはZaloメッセージングプラットフォーム上のOA（公式アカウント）として運営されています。このアシスタントは、生活、コンテンツ制作、エンターテイメントなど、様々なトピックに関するQ&Aをサポートします。Zaloの統計によると、Kiki Infoアシスタントは2ヶ月足らずで100万人のユーザーがZaloのOAアカウントにアクセスしています。