--- title: "DBRX (language model) — DBRX" source: "https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "DBRX_(language_model)_—_DBRX" language: "ja" categories: - "Category:Japanese" - "Category:Large language models" - "Category:LLM families" - "Category:Machine learning" revision_id: 1410 wiki_created_at: 2026-09-06T22:48:17Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:48:17Z downloaded_at: 2026-09-07T22:45:56Z --- # DBRX (language model) — DBRX **DBRX**は、Databricks社内のMosaic AI研究チームによって開発されたオープンな大規模言語モデル（LLM）です。このモデルは2024年3月27日に正式にリリースされ、企業向けの高性能ソリューションとして位置づけられています^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_note-dbrx_blog-1)}。 DBRXは、きめ細かい**専門家混合（Mixture of Experts, MoE）**アーキテクチャに基づいて構築されており、高いパフォーマンスと効率的なトレーニングおよび推論を両立させています。リリース時点で、DBRXは主要なベンチマークにおいて、LLaMA 2、Mixtral、Grok-1などのモデルを上回り、すべてのオープンモデルの中で最高の結果を示し、GPT-3.5 Turboレベルのクローズドモデルとの競争力も証明しました^{[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_note-infoworld_dbrx-2)}。 ## 開発経緯 DBRXの登場は、オープンな生成モデルを開発するというDatabricksの戦略の延長線上にあります。2023年6月、Databricksは大規模モデルのトレーニングを専門とするスタートアップ**MosaicML**を買収し、その基盤の上に**Mosaic AI**部門を設立しました^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_note-techcrunch_dbrx_10m-3)}。ニューラルネットワークの主任アーキテクトであるジョナサン・フランクルが率いるMosaic AIチームは、最高のプロプライエタリシステムに匹敵する品質をオープンなフォーマットで達成することを目標に、新しい大規模LLMの開発に着手しました。このプロジェクトはDBRXと名付けられました。モデルの開発と事前学習には約2.5ヶ月を要し、推定コストは約**1000万ドル**でした^{[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_note-techcrunch_dbrx_10m-3)}。 ## アーキテクチャ DBRXは**デコーダーのみ**（*decoder-only*）のトランスフォーマーモデルであり、きめ細かい（*fine-grained*）専門家混合（MoE）アーキテクチャを実装しています。アーキテクチャの主な特徴： - **総パラメータ数**: 1320億。 - **エキスパート**: モデルは**16**の小規模な専門サブモデル（「エキスパート」）で構成されています。 - **活性化メカニズム**: 各入力トークンに対して、16のエキスパートのうち**4**つだけが活性化されます。これにより、推論時にアクティブなパラメータは**360億**に抑えられ、高速性と効率性が確保されます。この方式は、Mixtralモデル（8エキスパート、2つ活性化）と比較して65倍多くのエキスパートの組み合わせを可能にします^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_note-dbrx_blog-1)}。 - **コンポーネント**: 回転位置埋め込み（**RoPE**）、ゲート付き線形ユニット（*gated linear units*, **GLU**）、グループ化クエリアテンション（*grouped query attention*, **GQA**）などの最新のアーキテクチャソリューションが使用されています。 - **コンテキスト長**: 32,768トークン。このようなアーキテクチャにより、モデルは膨大なパラメータ数（知識を保存するため）の利点と、小規模モデルの効率性（推論速度のため）を両立させることができます。 ## トレーニング DBRXの事前学習は、テキストとコードで構成される**12兆**トークン規模の、慎重にキュレーションされたデータセットで行われました。データ品質が最優先事項とされ、開発者はDatabricksのクラウドプラットフォーム（Apache Spark、Databricks Notebooks、Unity Catalog）を使用して、データのクリーニング、準備、監査を行いました^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_note-dbrx_blog-1)}。トレーニングでは、さまざまな段階でデータタイプの比率を変更する**カリキュラム学習**（*curriculum learning*）の手法が採用されました。例えば、トレーニングの最終段階では、複雑なタスクを段階的に導入することに重点が置かれ、開発者によると、これにより品質が著しく向上しました。トレーニングは**3072**基のNvidia H100 GPUからなるクラスターで実施されました。事前学習後、ベースモデルはさらなるファインチューニング（*instruction tuning*）を経て、ユーザーの指示を実行するために最適化された対話型バージョン**DBRX Instruct**が作成されました。 ## パフォーマンスリリース時点で、DBRXは幅広いベンチマークにおいてオープンLLMの品質の新たな基準を打ち立てました。 ### オープンモデルとの比較 | ベンチマーク | タスク | DBRX Instruct | 次点の最良モデル (Mixtral/Grok-1) | |---------------------------------------------|----------------|---------------|-----------------------------------| | **Hugging Face Open LLM Leaderboard (AVG)** | 一般知識 | 74.5% | 72.7% (Mixtral Instruct) | | **HumanEval** | プログラミング | 70.1% | 63.2% (Grok-1) | | **GSM8K** | 数学的推論 | 66.9% | 62.9% (Grok-1) | | **MMLU** | 一般知識 | 73.7% | 71.5% (Mixtral Instruct) | 主要なベンチマークにおけるDBRX Instructの結果^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_note-dbrx_blog-1)} DBRXは、総合ランキング**Hugging Face Open LLM Leaderboard**と、包括的なテスト**Databricks LLM Gauntlet**の両方で1位を獲得し、先行モデルに対して大きな差をつけました^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_note-dbrx_blog-1)}。 ### クローズドモデルとの比較 DBRX Instructは、MMLU（73.7%対70.0%）やHumanEval（70.1%対48.1%）を含むいくつかの主要な指標で**GPT-3.5 Turbo**を上回っています。一部のベンチマーク（例：MTBench）における回答の質では、**Gemini 1.0 Pro**や初期バージョンの**GPT-4**のレベルに迫っています^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_note-dbrx_blog-1)}。 ## トレーニングと推論の効率性 - **トレーニング効率**: MoEアーキテクチャの採用により、同等の品質を持つ密なモデルと比較して、FLOPSでのコストを2～4倍削減することができました。 - **推論効率**: 360億のパラメータのみを活性化することで、DBRXは同等サイズの密なモデル（例：LLaMA2-70B）と比較して**2～3倍**高いスループット（推論速度）を実現します^{[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_note-dbrx_blog-1)}。 ## ライセンスと利用可能性 DBRXは、特別に策定された**Databricks Open Model License**の下で配布されています。このライセンスは、商用利用を含む自由な使用と改変を許可していますが、いくつかの制限が含まれています。特に、LLaMA 2のライセンスと同様に、DBRXベースのサービスが月間アクティブユーザー**7億**人を超えるオーディエンスに使用される場合、Databricksからの別途許可が必要となります。モデルの事前学習済み重み（ベース版とInstruct版）は、Hugging Faceのリポジトリからダウンロードできます^{[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_note-huggingface_dbrx-4)}。 ## 参考文献 - Mosaic Research Team. (2024). *Introducing DBRX: A New State‑of‑the‑Art Open LLM*. Databricks Blog. - Databricks. (2024). *Databricks Open Model License (DBRX)*. Online specification. - Fedus, W.; et al. (2021). *Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity*. arXiv:2101.03961. - Lepikhin, D.; et al. (2020). *GShard: Scaling Giant Models with Conditional Computation and Automatic Sharding*. arXiv:2006.16668. - Ainslie, J.; et al. (2023). *Grouped‑Query Attention: Efficient Training of Generalized Multi‑Query Transformers*. arXiv:2305.13245. - Su, J.; et al. (2021). *RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding*. arXiv:2104.09864. - Dao, T. (2023). *FlashAttention‑2: Faster Attention with Better Parallelism and Work Partitioning*. arXiv:2307.08691. - Cai, W.; et al. (2024). *A Survey on Mixture of Experts in Large Language Models*. arXiv:2407.06204. - Chen, Y.; et al. (2024). *Scaling Laws for Fine‑Grained Mixture of Experts*. arXiv:2402.07871. - Kundu, A.; et al. (2024). *Strategic Data Ordering: Enhancing Large Language Model Training via Curriculum Learning*. arXiv:2405.07490. ## 脚注 1. ↑ ^{[1.0](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_ref-dbrx_blog_1-0)} ^{[1.1](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_ref-dbrx_blog_1-1)} ^{[1.2](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_ref-dbrx_blog_1-2)} ^{[1.3](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_ref-dbrx_blog_1-3)} ^{[1.4](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_ref-dbrx_blog_1-4)} ^{[1.5](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_ref-dbrx_blog_1-5)} ^{[1.6](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_ref-dbrx_blog_1-6)} 「Introducing DBRX: A New State-of-the-Art Open LLM」。*Databricks Blog*。[1] 2. [↑](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_ref-infoworld_dbrx_2-0) 「Databricks' open-source DBRX LLM beats Llama 2, Mixtral, and Grok」。*InfoWorld*。[2] 3. ↑ ^{[3.0](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_ref-techcrunch_dbrx_10m_3-0)} ^{[3.1](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_ref-techcrunch_dbrx_10m_3-1)} 「Databricks spent \$10M on new DBRX generative AI model」。*TechCrunch*。[3] 4. [↑](https://systems-analysis.info/int/DBRX_(language_model)_%E2%80%94_DBRX#cite_ref-huggingface_dbrx_4-0) 「databricks/dbrx-base」。*Hugging Face*。[4]