ByteDance BAGEL：オープンソースマルチモーダルAIの未来を解き放つ

2025年5月、ByteDanceはAI分野において大胆な一歩を踏み出し、強力なマルチモーダル基盤モデルであるByteDance BAGELをオープンソース化しました。この画期的なリリースは、ビジョン、言語、推論をシームレスに統合できるAIシステムの開発における大きなマイルストーンとなります。研究者、開発者、企業にとって、ByteDance BAGELモデルは新たな機会とイノベーションのフロンティアを開きます。

この記事では、ByteDance BAGELモデルとは何か、その仕組み、何がユニークなのか、そして市場の既存のソリューションと比較してどうなのかを詳しく解説します。また、その潜在的なユースケース、制限事項、そしてByteDance BAGELを独自のAIプロジェクトで使い始める方法についても見ていきます。

ByteDance BAGELとは？

ByteDance BAGEL（ByteDance General Embodied Language modelの略）は、ByteDanceのSeed Research Labが開発したオープンソースの大規模マルチモーダルAIモデルです。このモデルは、複数のモダリティ（主に画像、テキスト、ビデオ）にわたってコンテンツを理解し、生成するようにトレーニングされています。ByteDance BAGELのリリースにより、ByteDanceはOpenAI、Google DeepMind、Meta、Anthropicなどの主要企業と並び、基盤となるマルチモーダルモデルの分野に参入します。

テキストや画像を個別に処理する従来のシングルモーダルモデルとは異なり、ByteDance BAGELは多様なモダリティからの情報を統合された表現に統合し、以下のような複雑なタスクを実行できます。

視覚的な質問応答（VQA）
画像のキャプション作成と生成
ビデオの要約
クロスモーダル検索
マルチモーダル推論
ビジュアルストーリーテリング

ByteDance BAGELが重要な理由

ByteDance BAGELのリリースは、単なる技術的な成果以上のものです。これは、ByteDanceをオープンソースAIイノベーションのリーダーとして位置づける戦略的な動きです。その理由を以下に示します。

1. マルチモーダルの習得

テキストや静止画像に主に焦点を当てた他のモデルとは異なり、ByteDance BAGELは動的、時間的、およびクロスモーダルな理解において熟練度を示しています。これにより、特に以下のユースケースに適しています。

ビデオ編集
バーチャルリアリティ
自律システム
スマートコンテンツモデレーション

2. オープンソースへのコミットメント

ByteDance BAGELをオープンソース化することで、ByteDanceはグローバルな研究コミュニティに対し、モデルの共同開発、改善、拡張を促しています。このアクセスの民主化により、AIエコシステム全体でより広範な実験と迅速な進歩が保証されます。

3. パフォーマンスベンチマーク

初期のベンチマークでは、ByteDance BAGELは、画像生成の忠実度、キャプションの精度、推論の深さなどのタスクにおいて、多くの商用および学術的なマルチモーダルモデルよりも優れていることが示唆されています。GPT-4o、Gemini 1.5、Flamingoなどのモデルと比較して、ByteDance BAGELは非常に競争力のある結果を提供します。

ByteDance BAGELの技術アーキテクチャ

ByteDance BAGELの背後にあるアーキテクチャは、ビジョントランスフォーマー（ViT）、大規模言語モデル（LLM）、およびビデオトランスフォーマーの進歩を活用しています。コアコンポーネントは次のとおりです。

ビジュアルエンコーダー: 画像とビデオを埋め込みに処理します。
言語モデル: 自然言語処理と生成を処理する大規模なトランスフォーマーです。
クロスモーダルアテンション: 視覚ストリームとテキストストリームを接続し、モダリティ間の推論を可能にします。

このモデルは、画像とキャプションのペア、ビデオトランスクリプト、Webデータ、および合成データで構成される大規模なデータセットでトレーニングされました。これらはすべて、多様性と関連性を確保するためにクリーンアップおよびキュレーションされています。トレーニングは、数千のA100 GPUで数か月にわたって実施されました。

ByteDance BAGEL vs. その他のマルチモーダルモデル

ByteDance BAGELが競合他社とどのように比較されるかを以下に示します。

モデル	モダリティサポート	オープンソース	パフォーマンス	特殊機能
ByteDance BAGEL	テキスト、画像、ビデオ	はい	高	エンドツーエンドのマルチモーダル推論
GPT-4o	テキスト、画像、音声	いいえ	非常に高い	オムニモーダル対話
Gemini 1.5	テキスト、画像、ビデオ	部分的	高	Google検索との深い統合
LLaVA	テキスト、画像	はい	中程度	高速推論
Flamingo	テキスト、画像	いいえ	高	ビジュアル対話

ByteDance BAGELは、以下の点で際立っています。

完全なオープンソースコードと重み
画像とビデオの両方のモダリティのサポート
ベンチマーク全体でのバランスの取れたパフォーマンス

ByteDance BAGELのユースケース

ByteDance BAGELの潜在的なアプリケーションは、業界やドメインに及びます。

1. コンテンツ作成

スクリプトからストーリーボードを生成する
AI生成のビジュアルノベルを作成する
長編ビデオコンテンツを要約する

2. Eコマースと小売

ビジュアル製品検索
インテリジェントな広告クリエイティブ
バーチャル試着室

3. 教育とトレーニング

複雑な概念の視覚的な説明
教育用ビデオの要約
インタラクティブな学習アシスタント

4. ヘルスケア

医用画像キャプション
スキャンからの視覚的診断

5. エンターテインメントとゲーム

NPCの行動モデリング
ダイナミックなシーン生成

ByteDance BAGELの制限事項

その強みにもかかわらず、ByteDance BAGELにはいくつかの制限事項があります。

ハードウェア要件: フルモデルを実行するには、ハイエンドGPUと大量のメモリが必要になる場合があります。
トレーニングデータのバイアス: すべての大規模モデルと同様に、トレーニングデータに存在するバイアスを受け継ぐ可能性があります。
時間的推論: ビデオの処理は得意ですが、長いビデオでの詳細な時間的推論は依然として課題です。
プロンプトエンジニアリング: タスクの構成方法によってパフォーマンスが異なる場合があり、プロンプトの最適化が必要です。

ByteDance BAGELを使い始める

ByteDance BAGELを試してみませんか？開始方法は次のとおりです。

1. モデルへのアクセス

モデルは、事前トレーニング済みの重みとドキュメントとともに、GitHubおよびHugging Faceで入手できます。

2. 環境のセットアップ

マシンに少なくとも1つのNVIDIA A100または同等のGPUがあることを確認してください。リポジトリをクローンし、インストール手順に従います。

git clone https://github.com/bytedance/BAGEL.git
cd BAGEL
pip install -r requirements.txt

3. デモとチュートリアルの実行

付属のColabノートブックデモから始めます。これらには、画像キャプション、VQA、およびビジュアルストーリーテリングタスクが含まれます。

4. カスタムタスクの微調整

LoRAまたは完全なトレーニングパイプラインを使用して、ドメイン固有のデータでByteDance BAGELを微調整できます。

ByteDance BAGELの将来

ByteDance BAGELのリリースは始まりにすぎません。ByteDanceは、将来のイテレーションで以下を実現することを約束しています。

ビデオの理解と時間的推論の改善
追加のモダリティとしてオーディオのサポート
フューショットおよびゼロショット学習機能の強化
モデル蒸留によるハードウェア要件の削減

コミュニティがByteDance BAGELの上に構築し始めると、プラグイン、API、および特殊なフォークの活発なエコシステムが期待できます。

最後に

ByteDance BAGELモデルは、単一のAIフレームワークの下で言語とビジョンを統合するための探求における飛躍的な進歩を表しています。ByteDanceは、このような強力なマルチモーダルモデルをオープンソース化することで、グローバルコミュニティが新しいエキサイティングな方法で革新し、協力できるようにしました。

よりスマートなアプリケーションを構築しようとしている開発者、AIの限界を押し広げている研究者、またはインテリジェントな自動化を模索している企業であっても、ByteDance BAGELは探索する価値のあるツールです。

ByteDance BAGELの進化とオープンソースAIの未来について引き続き取り上げていくので、story321.comにご注目ください。チュートリアル、洞察、ユースケースの内訳、そしてこのエキサイティングな分野を形作る人々へのインタビューをお届けします。