Google's New AI Technology, Titans

GoogleのAI新アーキテクチャ「Titans」:Transformerの限界を超える革新的な技術
近年のAI技術の発展は目覚ましく、特にTransformerモデルの登場は自然言語処理における大きな進歩をもたらしました。しかし、Transformerモデルは文脈窓のサイズに限界があり、長期的な依存関係や膨大なコンテキストを扱うことが難しいという課題を抱えています。これは、Transformerアーキテクチャの二次関数的な時間的および空間的複雑さに起因します。文脈窓のサイズを大きくしようとすると、計算量が大幅に増加してしまうのです。 1 例えば、文脈窓のサイズを2倍にすると、計算量は2倍になるのではなく、4倍になってしまいます。これは、窓内の各単語を他のすべての単語と比較する必要があるため、計算量が急速に増加するためです。 1
Googleが発表したTitansは、こうしたTransformerモデルの限界を克服するために開発された、新しいニューラルネットワークアーキテクチャです。人間の脳の記憶システムから着想を得たTitansは、長期記憶モジュールを導入することで、AIモデルが過去の情報を効果的に記憶し、利用できるようにします。本稿では、この革新的なAIアーキテクチャである「Titans」について、その概要、仕組み、ユースケース、そして将来的な展望について詳しく解説していきます。
Titansとは?
Titansは、既存のAIモデル、特にTransformerが抱える、長期的な依存関係や大規模なコンテキストウィンドウの処理における限界に対処するために設計された、新しいニューラルアーキテクチャファミリーです。 2 従来のTransformerモデルは、限られたコンテキストウィンドウ内でデータを処理することに優れており、短期的な依存関係を効果的に処理できます。しかし、拡張されたシーケンスまたは時間枠にわたる情報の保持と利用が必要なタスクでは、しばしば苦労します。Titansは、即時のコンテキストを超えて情報を記憶および想起できるニューラルメモリモジュールを導入することで、この制限に対処します。これにより、モデルは長期的な依存関係をより効果的に学習し、活用できるようになります。 3 本質的に、TitansはTransformerアーキテクチャの進化形と考えることができ、「Transformer 2.0」と呼ばれることもあります。 3
Titansの仕組み
Titansは、人間の記憶システムから着想を得て、短期記憶、長期記憶、持続記憶という3種類の記憶をAIモデルに統合する、洗練されたアプローチを導入しています。 1 これにより、AIモデルはテスト時にも動的に学習し、記憶することが可能になります。 1
3種類の記憶モジュール
Titansのメモリ構造は、人間の記憶モデルと同様に、3つの部分で構成されています。 1
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短期記憶(コア): 現在のタスクの処理に焦点を当て、AIが即時のデータを正確に処理できるようにします。人間の脳の短期記憶と同様に、このコンポーネントは関連情報をすぐにアクセスできるようにしますが、無期限に保持することはありません。 1 これは、現在の入力に焦点を当てる人間のワーキングメモリのように機能し、限られた範囲のトークン内の依存関係を捉えます。スライディングウィンドウ注意機構または因果的注意を使用して、現在のシーケンスの中で最も関連性の高いデータを処理します。 4
- 利点:モデルが入力データの局所的な依存関係と詳細な情報を正確に捉えることができます。また、固定された計算バジェット内で効率的に動作し、より大きなコンテキストを直接処理することによる二次関数的な複雑さを回避します。 4
- 長期記憶: 長期にわたって情報を保存するためのリポジトリとして機能します。人間の長期記憶と同様に、過去の経験、知識、記憶を保持し、AIモデルが過去の情報に効果的にアクセスできるようにします。これは、時間の経過に伴うコンテキストの理解が必要なタスクに不可欠です。 1 過去のデータのリッチな表現を維持することで、数百万トークンを超えるシーケンスを効果的に処理します。短期記憶とは独立して動作するため、注意機構が中断された場合でも堅牢性を確保します。 4
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持続記憶: タスクに関連する知識をモデルに埋め込み、人間のメタ記憶のように機能します。このタイプの記憶は、現在の入力に依存しないが、特定のタスクを理解し実行するために重要なパラメータを含みます。持続記憶は、学習したパターンやフレームワークがモデルの一部として残り、過去の学習を新しい状況に適用する能力を高めます。 1 これは、タスク固有の知識をエンコードし、モデルの理解と様々なタスクへの汎化をサポートするメタメモリシステムとして機能します。学習可能な、入力に依存しないパラメータで構成され、推論中に更新されないため、安定したタスク理解のための信頼できる知識ベースとして機能します。 4
- 利点:特定の問題に対するより良い汎化と適応性を可能にする、重要なタスクレベルの知識を保存します。また、様々な入力条件にわたってモデルのパフォーマンスを安定させることで、堅牢性を高めます。 4
これらの3種類の記憶を統合することで、Titansアーキテクチャは、人間の脳のように情報を動的に管理し、即時処理と過去の経験や知識の保持を融合させることができます。 1
サプライズに基づく記憶
Titansは、サプライズ、つまり予期せぬ、または重要な情報を記憶するように設計されています。 1 例えば、物語の中で何か珍しいことが起こると、AIはそれが目立つので、それをよりよく記憶します。これは、人間が驚くべき出来事をより鮮明に覚えているのと似ています。 5 このメカニズムにより、Titansはすべての詳細を保持しようとするのではなく、重要で外れ値となる情報に焦点を当てることで、メモリリソースを効率的に管理することができます。 1 具体的には、入力に対するネットワークのパラメータの勾配を測定する「サプライズメトリック」を使用して、どのデータを保存するかを決定します。入力の予期せぬ度合いが高ければ高いほど、記憶される可能性が高くなります。 6
テスト時の学習
従来の機械学習モデルでは、学習はトレーニング段階で行われます。モデルがトレーニングされると、学習したパラメータをさらに変更することなく、新しい未知のデータに基づいて予測を行う推論を実行するために展開されます。 1 しかし、Titansアーキテクチャは、推論時、つまりテスト時にも動的に学習できるようにすることで、このパラダイムに画期的な変化をもたらします。 1 この機能により、Titansは処理中に受信データのサプライズと重要性に基づいて、メモリとパラメータを更新することができます。 1 この動的な長期記憶モジュールは、受信データに基づいてテスト時にパラメータを更新するように設計されています。このプロセスは、サプライズメトリック、モメンタムベースの更新、適応的な忘却という3つの主要なメカニズムによって制御されます。 4
- サプライズメトリック: 入力に対するネットワークのパラメータの勾配から導き出されます。サプライズの高い瞬間は、人間の記憶保持パターンを模倣して、記憶のために優先順位付けされます。 4
- モメンタムベースの更新: 過去のサプライズと現在のサプライズを組み合わせ、シーケンス全体にわたるサプライズメモリとして機能します。これにより、以前の入力からの重要な情報が時期尚早に忘れられることがなくなります。 4
- 適応的な忘却: 冗長または古い情報を選択的に削除し、メモリオーバーフローを防ぎ、効率的な動作を保証します。 4
推論時に学習できることには、いくつかの大きな利点があります。
- 新しいデータへの動的な適応: 従来のモデルは、学習の静的な性質によって制限されており、過去のトレーニングデータに基づいて事前に固定されたパラメータに依存しています。Titansは、推論中に学習することで、変化するパターンや新しい入力にリアルタイムで適応し、変化する環境や予期せぬデータに直面したときの関連性と精度を高めることができます。 1
- データの関連性とメモリ管理の向上: Titansは、テスト時にメモリを継続的に更新することで、驚くべき、または既存の知識とは異なるデータからの学習を優先することができます。この動的なメモリ管理は、人間の脳が平凡な情報を捨てながら、新しい、または重要な情報に焦点を当てて記憶する能力を反映しており、情報過多を防ぎます。 1
- 汎化能力の向上: Titansは、ライブデータに基づいて理解を深めることができるため、元のトレーニングセットの一部ではなかった入力である、分布外データへの汎化能力を高めることができます。この機能は、入力がトレーニングデータと大きく異なる実世界のアプリケーションにおいて重要です。 1
Titansのバリエーション
Titansには、長期記憶の扱い方が異なる3つのバリエーションがあります。 4
- Memory as a Context (MAC): 長期記憶からの履歴データが現在の入力シーケンスと連結されます。 4 長期およびタスク固有のコンテキストと即時データを明示的に統合する必要があるタスクに優れています。 4 例えば、長文の質問応答タスクでは、MACは文書全体からの情報を記憶し、現在の質問に答えるためにそれを使用することができます。
- Memory as a Gate (MAG): 短期記憶と長期記憶の出力がゲーティングメカニズムによって結合されます。 4 メモリの寄与を適応的に制御する必要があるアプリケーションに優れています。 4 例えば、時系列データの予測タスクでは、MAGは過去のデータの影響を徐々に減衰させながら、現在のデータに重点を置くことができます。
- Memory as a Layer (MAL): 長期記憶モジュールは、注意機構の前に配置される独立した層となります。 4 長期記憶を注意機構の前処理ステップとして扱うことで統合を簡素化し、計算効率とメモリ使用量のバランスをとります。 4 例えば、階層構造を持つタスクでは、注意を払う前にコンテキストを圧縮することが有利な場合に、MALが適しています。
各Titansバリアントは、柔軟性、計算効率、タスクへの適合性において、独自のトレードオフを提供します。 4 タスクに応じて適切なバリアントを選択することで、Titansの能力を最大限に引き出すことができます。
Variant | Key Features | Advantages | Use Cases |
---|---|---|---|
MAC | 長期記憶からの履歴データが現在の入力シーケンスと連結される | 長期およびタスク固有のコンテキストと即時データを明示的に統合する必要があるタスクに優れている | 長文の質問応答、文書要約 |
MAG | 短期記憶と長期記憶の出力がゲーティングメカニズムによって結合される | メモリの寄与を適応的に制御する必要があるアプリケーションに優れている | 時系列データの予測、異常検知 |
MAL | 長期記憶モジュールは、注意機構の前に配置される独立した層となる | 計算効率とメモリ使用量のバランスをとる | 階層構造を持つタスク、画像認識 |
Titansのユースケース
Titansは、長期的なコンテキスト理解が必要なタスクに優れています。例えば、以下のようなユースケースが考えられます。 4
- 長文の処理: 多くのページを遡って情報を記憶する必要がある書籍、法律文書、科学論文などを扱うことができます。 5 従来のモデルでは、このような長文を扱う場合、文脈窓のサイズ制限により、重要な情報が失われてしまう可能性がありました。しかし、Titansは長期記憶モジュールによってこの制限を克服し、長文全体を理解することができます。
- 時系列データの予測: 天気予報や株式市場の予測など、過去の patterns を記憶してより良い予測を行うことができます。 5 従来のモデルでは、過去のデータの影響を考慮することが難しい場合がありましたが、Titansは長期記憶モジュールによって過去の patterns を記憶し、より正確な予測を行うことができます。
- ゲノミクス: 非常に長いシーケンスを処理できる能力を活用して、DNAシーケンスを効果的に処理し、ベースラインモデルよりも大幅な精度向上を実現しました。 4 DNAシーケンスは非常に長いため、従来のモデルでは処理が困難でしたが、Titansは長期記憶モジュールによってこの問題を解決し、ゲノミクス研究に貢献することができます。
Titansの開発背景
Titansは、Transformerモデルの文脈窓のサイズ制限という課題に対処するために開発されました。 1 Transformerモデルは、文脈窓内の単語同士をすべて比較する必要があるため、文脈窓のサイズが大きくなると計算量が二次関数的に増加するという問題があります。 1 これにより、長いシーケンスを一度に処理することが困難になり、大規模なデータセットや長期的な依存関係を扱うタスクに限界がありました。既存のモデルは、長期コンテキストを扱う際に、スケーラビリティの問題、メモリ保持の難しさ、短期と長期の依存関係のバランスをとることの難しさなど、いくつかの重要な課題に直面していました。 6
Titansは、この問題を解決するために、人間の記憶システムから着想を得て、長期記憶モジュールを導入しました。 1 長期記憶モジュールは、過去の情報を効率的に記憶し、必要なときに取り出すことができるため、文脈窓のサイズ制限を克服し、Transformerモデルの能力を拡張することができます。
Titansの将来的な展望
Titansは、AIアーキテクチャにおける大きな進歩であり、長期記憶モジュールを導入することで、Transformerモデルの限界に対処し、より長いシーケンスの処理、メモリ管理の効率化、驚くべき、または重要な情報の優先順位付けを可能にします。 5 短期的な注意と長期記憶を組み合わせることで、Titansは、長文の処理、時系列予測、複雑な推論など、深いコンテキスト理解が必要なタスクに優れています。 5
GoogleはTitansのコードをオープンソース化する予定であり、これにより、開発者は様々なアプリケーションに合わせてTitansを調整し、最適化することができるようになります。 7 その能力を考えると、Titansはゲノミクスや金融予測から、自然言語処理などのより古典的なAIタスクまで、様々な分野で活躍が期待されます。 7 また、Titansは、従来のモデルでは必要であったRetrieval Augmented Generation (RAG) メカニズムを排除できる可能性も秘めています。 7 RAGは、外部の知識ベースから情報を取得して、AIモデルの応答を強化するために使用されますが、Titansは長期記憶モジュールによって、RAGを使用せずに同様の機能を実現できる可能性があります。
Titansの影響
Titansの導入は、AI業界全体に大きな影響を与える可能性があります。 7 従来のモデルよりも少ない計算量で複雑なデータ処理が可能な、よりメモリ効率の高いモデルへの移行を促す可能性があります。 7 この開発は、ゲノミクスから金融予測まで、様々な分野にプラスの影響を与え、従来のモデルでは達成できなかった高度な分析能力を提供すると期待されています。 7 また、これらの強化は、AI技術へのアクセスを民主化するだけでなく、中小企業が法外なコストをかけずに高度なAIツールを活用できるようにします。 7
Titansは、推論時に学習し、新しいデータに適応し、「サプライズ」メカニズムに基づいてメモリに優先順位を付けることができるため、情報処理においてより人間に近いAIシステムを作成できる可能性を秘めています。 1 これは、複雑で動的な環境におけるAIシステムのパフォーマンスを向上させる可能性があり、OpenAIのOperatorのようなAIエージェントにとって大きな変化をもたらす可能性があります。 1
専門家の意見
専門家からは、TitansはTransformerアーキテクチャの進化形であり、「Transformer 2.0」と呼ばれることもあると評価されています。 3 また、人間の認知プロセスに近い長期記憶能力をAIモデルに付与することで、様々なアプリケーションのパフォーマンスを向上させることが期待されています。 3 ある専門家は、Titansの記憶メカニズムをダニエル・カーネマンのシステム1とシステム2の思考にたとえています。 8 システム1は高速で自動的な思考であり、システム2は遅く、努力を要する思考です。Titansは、長期記憶能力を持つことで、システム1のような迅速で表面的 なアプローチに頼ることなく、システム2のような深い統合を行うことができると考えられています。
結論
GoogleのTitansは、AIアーキテクチャにおける画期的な進歩であり、長期記憶モジュールを導入することで、AIモデルがより長いシーケンスを処理し、メモリをより効率的に管理し、驚くべき、または重要な情報を優先順位付けできるようにします。短期的な注意と長期記憶を組み合わせることで、Titansは、長文の処理、時系列予測、複雑な推論など、深いコンテキスト理解が必要なタスクに優れています。
Titansは、AI技術の進化における重要な一歩であり、人間の認知機能により近い、長期記憶の形態を維持し、活用することを可能にします。この機能は、言語モデリング、常識推論、ゲノミクス、時系列分析など、長期的な依存関係の理解が不可欠な様々なアプリケーションのパフォーマンスを向上させると期待されています。
GoogleはTitansのコードをオープンソース化する予定であり、これにより、AIコミュニティ全体でTitansの開発と応用が加速し、AI技術のさらなる発展に貢献することが期待されます。Titansは、AIが人間の認知能力に近づくための重要な一歩であり、その発展は、様々な分野に大きな変化をもたらす可能性を秘めています。しかし、AI技術の進化は常に倫理的な問題と隣り合わせであり、Titansのような強力な技術の開発と利用には、責任ある配慮が不可欠です。 9
引用文献
1. Google's Titans Architecture: Key Concepts Explained | DataCamp, 1月 26, 2025にアクセス、 https://www.datacamp.com/blog/titans-architecture
2. Google's new 'Titans' AI model gives language models long-term memory - The Decoder, 1月 26, 2025にアクセス、 https://the-decoder.com/googles-new-titans-ai-model-gives-language-models-long-term-memory/
3. What is google titans about and is it really transformers 2.0? : r/singularity - Reddit, 1月 26, 2025にアクセス、 https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1i49a97/what_is_google_titans_about_and_is_it_really/
4. Google Titans Model Explained : The Future of Memory-Driven AI Architectures | by Sahin Ahmed, Data Scientist | Jan, 2025 | Medium, 1月 26, 2025にアクセス、 https://medium.com/@sahin.samia/google-titans-model-explained-the-future-of-memory-driven-ai-architectures-109ed6b4a7d8
5. Google Titans: End of Transformer based LLMs? | by Mehul Gupta ..., 1月 26, 2025にアクセス、 https://medium.com/data-science-in-your-pocket/google-titans-end-of-transformer-based-llms-6c889d0673eb
6. Google's Titans for Redefining Neural Memory with Persistent Learning at Test Time, 1月 26, 2025にアクセス、 https://adasci.org/googles-titans-for-redefining-neural-memory-with-persistent-learning-at-test-time/
7. Google Unveils 'Titans': A Leap in AI Memory and Performance | AI News - OpenTools, 1月 26, 2025にアクセス、 https://opentools.ai/news/google-unveils-titans-a-leap-in-ai-memory-and-performance
8. Titans and Google: Transforming AI Memory for the Future | by Lars Godejord - Medium, 1月 26, 2025にアクセス、 https://medium.com/@lars_13145/titans-and-google-transforming-ai-memory-for-the-future-b5a5763d20b6
9. Titans by Google: The Era of AI After Transformers? - YouTube, 1月 26, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=KxoBHyiabzA