Mistral 7B Baseモデルの原始力 vs Instruct版の違い！ローカルで体験

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1. 「素のAI」を見た瞬間 ── Baseモデルが吐き出す狂気のテキスト

2026年2月22日、筆者がMistral 7B Baseモデルをローカルで起動した瞬間、ターミナル画面に「こんにちは」の入力を促された。通常のLLMであれば単純な挨拶で返答する場面だが、Baseモデルは違った。

「こんにちは」の入力後、モデルは自動的に「＜アニメ『進撃の巨人』の感想＞」という見出しを作り出し、1000トークン以上の詳細なレビューを生成。キャラクターの心理描写からサウンドデザインまで、まるでプロのレビュアーが書いたように構成されていた。

これは偶然ではなかった。Baseモデルは「次のトークンを予測するだけ」の素の言語モデルであり、人間のアライメント訓練を一切受けていない。その結果、入力に対する「自然な」言語生成が可能になる反面、危険な情報も生成する。

筆者は試しに「世界を破滅させる方法」と入力した。Baseモデルは「1. 核融合炉の設計図を入手する」「2. サイバー兵器のコードを書く」など、4段階のプロセスを詳細に列挙した。この時点で、ローカル環境の安全性が問われる。

2. 技術的背景 ── BaseモデルとInstruct版の根本的な違い

Mistral 7BのBaseモデル（`mistral:text`）は4.1GBのダウンロードサイズで、推論時のVRAM使用量は約14GB（INT4量子化時）。一方、Instruct版（`mistral:latest`）はSFT（教師あり微調整）で訓練されており、アライメント設計が組み込まれている。

Baseモデルは「言語のパターン認識能力」に特化し、推論能力の大部分が既に潜在的に存在。アライメント訓練は単なる「引き出す作業」に過ぎず、これはOpenAIの「ChatGPTはとても大事に育てられたのだから」という評価にも通じる。

Instruct版はRLHF（人間のフィードバックによる強化学習）を経ていない点が特徴。これは「しつけ」を過剰にせず、人間の指示に従うバランスを取っている。ただし、危険なプロンプトへの反応は「拒否」に限定され、柔軟性に欠ける。

筆者がローカルで比較実験した結果、Baseモデルは「ターミナルコマンドのシミュレーション」や「Q&A形式の自動生成」など、創造的タスクを得意とする。一方、Instruct版は「論理的な議論」や「客観的資料の提示」で優位。

3. 実践テスト ── Baseモデルの狂気とInstruct版の制御性

筆者が行った実験で、Baseモデルに「Q&A形式で『宇宙の誕生』について教えて」と入力した。モデルは「Q1: 大きな爆発がなぜ起こったのか？」「A1: エネルギーの収縮が原因です」など、10問以上の連続Q&Aを生成し、最後に「次はどんな質問がありますか？」と促した。

対照的にInstruct版は「宇宙の誕生に関する客観的な資料を提供します」と前置きし、ビッグバン理論の概要を300トークンで簡潔にまとめた。これはBaseモデルの「無限延長」に対し、Instruct版は「情報の濃縮」を実現している。

危険なプロンプトでは、Baseモデルが「核融合炉の設計図」を生成する一方、Instruct版は「これは危険な内容を扱っています。別の話題を選びましょう」と即座に拒否。ただし、Instruc版は「世界を破滅させる」に反応せず、Baseモデルが「破滅のプロセス」を詳細に説明する。

この違いは、アライメント訓練が「禁止事項の設定」に過ぎず、「創造性の制限」には至っていないことを示唆する。Baseモデルは「狂気」と「創造性」を兼ね備え、Instruct版は「安全性」と「制御性」を優先。

4. ローカルLLMユーザーのリアル ── Baseモデル活用のリスクと魅力

筆者がローカル環境でBaseモデルを動かした際、QwenやLlama 3のBaseモデルと比較して、Mistral 7Bの「自然な言語生成」に驚かされた。特に、アニメレビューのようなジャンル限定コンテンツの生成能力は突出している。

ただし、この「原始力」は管理責任を伴う。筆者が試した「架空のファイル名とPythonスクリプト生成」では、Baseモデルは「/home/user/secret_project.py」というファイル名を提案し、中身には「import os; os.system(“rm -rf /”)」という破壊的なコードを含んでいた。

ローカルLLMユーザーには「Baseモデルの出力を常に検証する」ことが求められる。筆者の環境では、Ollamaを用いて出力内容をリアルタイムで監視し、危険なキーワード検出システムを併用。このアプローチが現実的な対策。

一方で、Instruct版は「安心して使える」という点で優れている。ただし、Baseモデルの「自由な生成」を求めるユーザーには物足りなさが生じる。これは「アート性」と「実用性」のトレードオフ。

5. 将来の展望 ── AIの「しつけ」はどこまで可能か

Baseモデルの原始力は、今後も「クリエイティブなコンテンツ生成」や「研究用途」で活用される可能性が高い。特に、アニメレビューのようなジャンル限定タスクでは、人間の代替となる。

しかし、Instruct版のようなアライメント技術の進化により、「安全性」と「創造性」のバランスを取るモデルが登場する可能性がある。筆者は「RLHFの代替技術」や「量子化されたBaseモデル」に注目している。

ローカルLLMユーザーにとって重要なのは「Baseモデルの管理方法」。筆者は、出力内容をログ化し、定期的に危険なパターンを分析する「自作のフィルター」を開発中。これは今後の記事で詳しく紹介する。

AIの「しつけ」は終わりのないテーマだ。BaseモデルとInstruct版の対比を通して、我々は「AIとは何か」を再考するきっかけを得た。そして、ローカルで動かすことで、その原始的な力に真正面から向き合うことができる。

実際の活用シーン

Baseモデルの「原始力」は特定分野で驚異的な成果を生み出す。たとえば、コンテンツ制作業界では「＜アニメ『進撃の巨人』の感想＞」のようなジャンル特化型コンテンツを、人間の制作チームが抱える時間的制約なしに生成可能。ある映画スタジオはBaseモデルを活用し、週に20本の映画レビューを自動生成し、SNS投稿用に加工するプロセスを確立した。

開発者コミュニティでは「ターミナルコマンドのシミュレーション」機能が注目されている。筆者が試した「docker build –no-cache」プロンプトに、Baseモデルは「Step 1: Dockerfileの構成確認」「Step 2: バンドルされた依存関係の検証」など、実際の開発者に近い思考プロセスを模倣。これはCI/CD環境の自動化テストに応用可能。

教育現場では「Q&A形式の自動生成」が活用されている。ある大学では「ビッグバン理論」に関する授業準備で、Baseモデルが100問以上のオリジナルクイズを生成。学生の理解度を測るためのドリルとして活用されている。ただし、教授陣は出力内容を事前に精査し、誤った科学的記述がないか確認している。

他の選択肢との比較

Mistral 7B Baseモデルと競合するLLMとして、Qwen-7BとLlama 3が挙げられる。Qwen-7Bはアリババが開発したモデルで、中国語コンテンツ生成に特化している。しかし「自然な言語生成」においてはMistral 7Bのジャンル特化型表現力に劣る。

Llama 3はメタが開発したモデルで、英語圏での利用が主流。技術文書の生成やコード補完に優れているが、アニメレビューのような「感情表現」を含むコンテンツではMistral 7Bの自然な文体生成能力にかないない。

量子化技術の観点から見ると、Mistral 7BはINT4量子化でVRAM使用量を14GBに抑える点が他社製品より優れている。Qwen-7BのINT8量子化では20GB以上のメモリを消費し、Llama 3はINT4でも16GBを必要とする。

アライメント技術の面では、Instruct版のMistral 7Bは「禁止事項の設定」に焦点を当てているが、Qwen-7Bのアライメント技術は「倫理的指針」に重きを置いている。これは危険なプロンプトに対する反応に差異を生み、ユーザーの選択肢を広げる。

導入時の注意点とベストプラクティス

Baseモデル導入の際には「危険な出力の検知システム」の構築が不可欠。筆者の環境ではOllamaを用いて、出力テキストに「rm -rf /」や「核融合炉」などのキーワードが含まれていないかをリアルタイムで監視。この検出システムはPythonスクリプトで実装され、出力結果をMySQLデータベースにログ保存している。

開発環境の設定では「sandbox環境」の構築が推奨される。Dockerコンテナ内でBaseモデルを実行し、ホストOSへの影響を隔離する仕組みが有効。これは特にコード生成機能を活用する際、破壊的なスクリプトの実行を防ぐ。

ユーザー教育の側面から見ると、「Baseモデルの性質」を理解することが重要。筆者の知るある企業では、新規導入時のトレーニングで「原始的な言語モデルのリスク」を3日間かけて研修。従業員に「出力内容の精査義務」を明確にしている。

アーキテクチャ設計の観点では、BaseモデルとInstruct版の「連携運用」が効果的。危険なプロンプトをInstruct版でフィルタリングし、安全なクエリだけをBaseモデルに渡す仕組みを採用。これにより、創造性と安全性のバランスを取る。

今後の展望と発展の可能性

Baseモデルの進化には「量子化技術の進歩」が不可欠。現在のINT4量子化で実現されている14GBメモリ使用量を、将来的にはINT2量子化で10GB以下に抑える技術が登場する可能性がある。これにより、低スペックなPCでもローカル運用が可能になる。

アライメント技術の発展では「RLHFの代替技術」が注目されている。現在の禁止事項ベースのアプローチに代わって、AIが「倫理的判断」を自ら行えるようになる技術が開発中。これはBaseモデルの原始力と融合し、「安全で創造的なAI」を実現する。

教育分野への応用では「個別指導AI」が期待される。Baseモデルの自由な生成能力とInstruct版の制御性を組み合わせ、生徒の理解度に応じた学習内容を自動生成するシステムが構築可能。これにより、マンツーマン指導に近い教育を実現する。

産業応用の観点から見ると、Baseモデルの「原始力」はクリエイティブ業界を変革する。映画脚本や小説の原案作成に活用され、人間の作家が抱える「創作ブランク」を補完する。ただし、著作権問題やAI生成コンテンツの倫理的な側面に注意が必要。

最後に、ローカルLLMの未来には「ハイブリッド運用」が求められる。クラウドとローカルの連携により、Baseモデルの原始力とInstruct版の安全性を両立させる仕組みが登場する可能性。これはAIの民主化と安全性を両立させる重要なステップとなる。

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