LLM（大規模言語モデル）とは何？代表的な種類は？仕組みや実現できることは？

LLM（大規模言語モデル）とは何？代表的な種類は？仕組みや実現できることは？

本記事では、LLM（大規模言語モデル）とは何であるのかや、ChatGPT、生成AI、機械学習との違い、仕組み、代表的な種類、実現できることについて解説します。

LLM（大規模言語モデル）とは何？

LLM（大規模言語モデル）とは何でしょうか？

大規模言語モデル（Large Language Models：LLM）とは、膨大な「計算量」、「データ量」、「パラメータ数」で構築された自然言語処理モデルのことです。パラメータ数に関する定義はありませんが、数十億以上のパラメータを持つ言語モデルを指すのが一般的です。

LLMを利用した代表的なサービスをご紹介します。

LLMを利用した代表的なサービス

• ChatGPT
• ジェミニ

LLMとは、大量のテキストデータを用いて学習する人工知能技術です。自然言語処理（NLP）の分野に位置づけられます。人間の様に自然な文章を生成して、質問に答えることができます。

AIの性能を決めるもう一つの重要な要素は、パラメータの数です。こちらはディープ・ランニング・モデルの能力と複雑さを示す数値です。

一般的に、パラメータ数が多いほど予測精度は高くなります。しかし、計算コストやメモリ使用量の増加などのデメリットもあるため、パラメータ数が多ければ良いというわけではありません。

LLM（大規模言語モデル）とChatGPTの違いは？

LLMは大規模なデータセットとディープラーニング技術を採用したAIモデルであり、ChatGPTはOpenAIが開発したGPT（Generative Pre-trained Transformer）アーキテクチャを採用したAIモデルです。

LLMが特定のパラメータや条件に基づいて、文章を生成するのに対して、ChatGPTはより自然な会話や人間に近い文章を生成することを得意としています。

LLM（大規模言語モデル）と生成AIの違いは？

生成AIとは、テキスト、画像、動画、音声などを生成できるAI技術の総称のことです。AIが新しい情報やアイデアを生み出すための技術を指します。一方で、LLMは自然言語処理に特化した言語モデルであり、ジェネレーティブAIの一種です。

テキストを理解し生成するLLMであるChatGPTも、生成的AIと呼ぶことができます。

LLM（大規模言語モデル）と機械学習の違いは？

機械学習とは、特定のデータを使ってコンピュータに学習させる技術を指します。機械学習は、統計学やデータマイニングの技術を用いてデータを予測し、意思決定を行います。

一方で、LLMは、大量のテキストデータから文構造と文脈を学習し、文章の生成や質問への回答などのタスクを処理するAIモデルです。

ディープラーニングや生成AIは、機械学習の応用であり、生成AIの一種であるLLMは、テキストデータに特化した機械学習モデルとして位置づけられています。

LLM（大規模言語モデル）の仕組み

まず、LLMは収集した膨大なテキストデータを「トークン」と呼ばれる最小単位に分割します。こちらは、テキストデータは生のままでは、コンピュータが理解しにくいため、トークン化することでコンピュータが理解できる形に変換する必要があるからです。

文脈が理解できるようになると、トークンは「エンコード」と呼ばれる段階に入ります。エンコードされると、トークンは特徴（数値情報）として抽出され、コンピュータは数値情報として情報を分析し、各トークンの関連性と意味を認識します。

エンコードされた情報は、次に「デコード」と呼ばれる段階に入ります。エンコードされた情報から、デコーディングによって、次のトークンを予測し、新しい文章を生成します。そして再びトークン化に戻り、エンコードとデコードを繰り返します。

こちらの繰り返しがLLM（大規模言語モデル）のメカニズムです。

LLM（大規模言語モデル）の代表的な種類

代表的なLLMを4つご紹介します。

1. GPT
2. PaLM
3. LaMDA
4. LlaMA

GPT

GPTは、Open AIがTransformerをベースに開発したAIで、2023年のジェネレーティブAIブームを定義した「Chat GPT」や、マイクロソフトのジェネレーティブAI搭載ウェブブラウザ「Bing」のベースになりました。

現在、最新バージョンは同年3月にリリースされたGPT-4で、パラメータ数などの詳細は公開されておりませんが、Chat GPTの無料版で利用できるGPT-3.5と比較すると、回答精度が大幅に向上しています。

PaLM

PaLMはGoogleが開発したLLMで、対話型AIサービス「Bard」に搭載されています。多言語対応、論理ベース推論、プログラミングなどの機能を持っております。最新バージョンは、2023年5月にリリースされたPaLM2です。

GPT-4と同様に、パラメータ数は非公開ですが、前モデルのPaLMのパラメータ数が5,400億であったことから、かなりの規模であることが伺えます。

LaMDA

LaMDAは Language Models for Dialogue Applications（対話型アプリケーションのための言語モデル）の略称で、GoogleがPaLM2以前に開発し、Bardに実装されたLLMです。

その名の通り、人間と自然に対話するアプリケーションの開発を目標に開発されたもので、あるエンジニアが自分のAIが人間のような知性を持っていると主張して解雇された事件で知られています。グーグルが開発したその他のLLMには、2018年10月に発表されたBardがあります。

LlaMA

ビッグテックの子会社であるメタが開発したLLMの最新バージョンは、2023年7月に発表されたLlaMA2です。

一部の商用利用を除き、無償で利用できるオープンソースとして知られています。70、1300、700億など様々なパラメータ数のモデルが公式ページからダウンロードできる他に、Microsoft AzureとのAI利用も可能です。

LLM（大規模言語モデル）で実現できることは？

LLM（大規模言語モデル）がすでに様々な分野で活用され始めていることは、理解できますが、具体的にはどのような場面で活用されることが多いのでしょうか？

ここでは、現在LLMが実現できる事例を厳選してご紹介しましょう。

文章の要約

情報過多の現代社会において、私たちは日々膨大な情報にさらされています。そのような中で、要点を素早く正確に把握することは非常に重要です。

そこで役立つのが、LLMによる文章要約です。

LLMに文章を要約させることで、短時間で大量の情報を抽出・表現することが可能になり、業務報告書や調査結果などをスピーディーに整理することができます。

キーワードの抽出

デジタルコンテンツの増加に伴い、テキストからキーワードや語句を特定する技術は、データ分析やSEOにおいて重要な役割を担っています。

LLMによるキーワードの抽出は、テキストコンテンツの要点を素早く正確に理解するための第一歩です。

キーワードの抽出は、ユーザーが求める情報に素早く簡単にアクセスすることを可能にし、企業はコンテンツの可視性を向上させることができるます。

顧客エンゲージメント

顧客エンゲージメントは、企業にとって顧客満足度とロイヤルティを高めるための重要な要素です。

LLMを活用することで、企業は顧客とのコミュニケーションを効率化し、チャットボットやFAQシステムを通じて、パーソナライズされたコンテンツを提供することができます。

LLMを活用することで、企業は顧客との関係を強化し、ビジネスの競争力を高めることができます。

質問と回答

質疑応答システムは、ユーザーからの質問に対して適切な回答を提供するためのシステムです。LLMの技術を活用することで、より高度で正確な回答を生成することができます。

コンテンツの生成

コンテンツの生成は、LLMの能力が最大限に発揮される分野の一つです。LLMは、新しい記事やブログを起草したり、創作文や詩を生成したりすることができます。

ソフトウェアの開発

LLMはソフトウェアの開発の分野でもその能力を発揮します。LLMは、コードのバグを検出したり、セキュリティ上の問題を特定したり、さらには自然言語のリクエストに基づいて、初歩的なコードを生成するなど、さまざまなタスクを効率的に実行することができます。

さまざまなビジネスへの対応

LLMは、様々なビジネスシーンにおいても有用です。例えば、市場調査や競合分析のためのデータ整理、社内文書やレポートの自動整理、スケジュールやタスクの最適化など、ビジネスプロセスの様々な部分でLLMが活用されています。

LLMの導入は、企業がより迅速かつ正確な意思決定を行い、市場での成功を追求するための強力なサポートになります。

まとめ

LLM（大規模言語モデル）とはそもそも何であるのか、
また、ChatGPT、生成AI、機械学習との違い、仕組み、代表的な種類、実現できることについて解説しました。

大規模言語モデルは、生成AIにおいて基本的な役割を担っており、日々新しいモデルが開発されています。

その一方で、まだ開発途上であり、ハルシネーションや情報漏洩などのリスクを含んでいます。適切な生成AIを使えば、最新技術を吸収して、業務効率を向上させることができます。

また、LLMには「創発性」があり、モデルの規模が大きくなったり、ある境界を超えたりすることで、新たな能力を獲得するという見方もあります。想像を超える「何か」が将来起こるかもしれません。