文書要約に最適なローカルLLMは?

ベストピック: Llama 3.3 8B(非常に長い文書にはQwen3 14B)

Llama 3.3 8Bは、ほとんどの文書要約タスクに最適なローカルLLMです。Ollamaでの128K以上のコンテキストウィンドウが、セクション間の文脈を失うリスクのあるチャンク分割をせずに、実世界の文書の大半を1回のパスでカバーするためです。その小さい8Bサイズは、より大きなモデルに比べVRAM要件と推論速度も妥当な範囲に保ちます。

128Kトークンを超える例外的に長い文書には、Qwen3 14Bがより良い選択です — 同じ128Kのベースラインを共有しつつ、拡張構成で最大100万トークンまで拡張でき、Llama 3.3 8Bの標準コンテキストではカバーできない書籍サイズの文書もカバーします。

モデルを広告されているフルのコンテキスト長で動かすと、ベースモデルの重み単体よりも大幅に多くのVRAMを使用することに注意してください。アテンションメカニズムのメモリ使用量はコンテキスト長に応じてスケールするため、128Kコンテキストの要約セッションは、同じモデルでの短いチャットのやり取りよりも大幅に多くのVRAM余裕が必要です。

フルコンテキスト要約 vs チャンク分割

文書全体を1回のパスで長いコンテキストモデルに投入することで、従来のチャンク・要約パイプラインが抱えるチャンク間の文脈損失を回避できますが、その代償としてより長いコンテキストウィンドウのためにより多くのVRAMが必要になります。

100万トークンのコンテキスト上限を超える文書、あるいはVRAMが厳しく制約されている場合は、チャンク分割アプローチ — 文書を分割し、各チャンクを要約し、その要約をさらに要約する — に、関連セクション検索用の埋め込みモデルを組み合わせるのが引き続き実用的な代替策です。

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