大規模言語モデル（LLM）とは？仕組みや代表例、サービス、できることを徹底解説

WEELメディア事業部リサーチャーの中井です。

みなさんは、最近話題の「大規模言語モデル（LLM）」を知っていますか？

大規模言語モデルにできることは多岐にわたり、今ではLLMについて詳しく書かれた本が販売されるほどの人気ぶりです。大規模言語モデルの1つである「ChatGPT」は、公開からわずか2ヵ月でユーザー数が1億人突破という驚異的な速さで世界中に浸透しました。

多くのユーザーが利用している理由に、LLMの自然言語処理能力の高さが挙げられます。LLMがどれほどの能力を秘めているのか、気になりますよね！この記事では、大規模言語モデルの基本や仕組み、活用方法、使用する際の問題点など詳しく解説します。

代表的な大規模言語モデルの一覧も載せていますので、ぜひ最後までご覧ください。

大規模言語モデル（LLM）とは？

大規模言語モデル（LLM＝Large Language Models）とは、大量のテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を生成・理解する機械学習モデルのことです。

「テキスト以外のデータ」（例えば画像データや音声データ）を使ってトレーニングした基盤モデルは、当然ながら「大規模“言語”モデル」ではありません。

ChatGPTやGemini、PerplexityAIなどが大規模言語モデルに当たります。以下で、大規模言語モデルの基本からAI全体での立ち位置について詳しく解説していきます。

基本のキ！「言語モデル」とは

言語モデルとは、文章や単語の出現パターンを予測するシステムです。

このモデルは、自然な会話や文章がどのように構成されるかを数学的に分析し、それに基づいて確率を割り当てます。自然な文章には高い確率を、不自然な単語の組み合わせには低い確率を与えることで言語の流れを理解しやすくします。

特に、ニューラルネットワークを用いた大規模言語モデルは、複雑な文章や会話のパターンを学習し自然で人間らしいテキスト生成や言語理解が可能です。

大規模になったのは3点！

言語モデルにおける以下の3点を大規模化したものを、大規模言語モデルと呼びます。

• 計算量
• データ量
• モデルパラメータ数

大規模化したことにより、コンピュータが処理する仕事量や入力される文章データの量、ディープラーニングのパラメータが増加し、モデルの性能が各段に向上しました。

OpenAIの研究によって、計算量やデータ量、パラメータ数の増加が性能向上につながることが証明されており、ChatGPTもこの技術を活用しています。

AI全体における大規模言語モデルの立ち位置は？

大規模言語モデルは、AI技術の中でも特に進化している分野です。

これらのモデルは、インターネット上の膨大なテキストデータを分析し、言語のパターンを学習します。その結果、自然言語処理の能力が飛躍的に向上し、より人間らしい会話や文章生成が可能となりました。AI全体において、大規模言語モデルは言語理解と生成の精度を高める重大な役割を担っており、チャットボットや文章校正、自動翻訳など幅広い分野での応用が進んでいます。

大規模言語モデルの登場により、人間とAIのコミュニケーションはより自然で効率的になるでしょう。

大規模言語モデルと生成AIの違い

LLM（大規模言語モデル）と生成AIはどちらもAI技術の一種ですが、異なる役割と特化分野を持っています。

生成AIとは、テキスト、画像、音声などのデータを自動的に生成できる技術全般を指します。一方、LLMは生成AIの一種であり、特に自然言語処理に特化しています。LLMは膨大なテキストデータを用いて学習し、非常に高度な言語理解を実現しています。

要するに、LLMは生成AIの種類の1つということですね。

なお、生成AIの企業導入におけるリスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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大規模言語モデル（LLM）が文章を生成する仕組み

大規模言語モデルは、大きく分けて以下の5つのプロセスで文章を生成しています。

1. トークン化
2. エンコード
3. ニューラルネットワークを通した学習
4. 文脈（コンテキスト）理解
5. デコード

これらのプロセスは、連携することで言語を理解し新たな文を作り出す能力を実現します。

それぞれのプロセスについてわかりやすく説明していきます。

トークン化

トークン化とは、テキストを小さな単位（トークン）に分割する処理のことを指します。LLMがテキストを理解するための最初のステップです。例えば、日本語では形態素、英語では単語や句読点がトークンになります。トークン化により、コンピュータはテキストを数値データに変換しやすくなり、テキストの意味や構造を把握できます。

トークン化は、LLMがテキストデータを効率的に解析し理解するために不可欠なプロセスです。

エンコード

エンコードとは、トークン化されたデータを数値のベクトルに変換する処理を指します。

最初のプロセスでトークン化によって分割されたデータは、そのままではコンピュータは解析できません。エンコードは、トークンを数値に変換することで、コンピュータが情報を解析できるようにするための処理です。

これにより、モデルがトークン（言葉の最小単位）を数値データとして扱うことができるようになり、より複雑な文脈やニュアンスを理解できるようになります。

ニューラルネットワークを通した学習

ニューラルネットワークは、LLMの核心的な部分であり、多数の層からなる複雑な構造を持っています。

テキストデータがニューラルネットワークを通過する際に、各層でデータは変換・調整され、モデルが入力データの特徴を抽出し学習を行います。また、ニューラルネットワークは単語の出現確率だけでなく、単語間の関係性や文脈も考慮して学習するため、モデルがテキストデータの文脈やニュアンスを理解できるようになります。

ニューラルネットワークを通した学習によって、LLMは高度な言語処理能力を獲得できるのです。

文脈（コンテキスト）理解

文脈（コンテキスト）理解は、LLMがテキストデータを理解するために不可欠なプロセスです。

ニューラルネットワークを通して入力されたテキストの文脈や背景を把握し、それに基づいて意味の解釈を行うため、LLMは単なる単語の並びではなく、文全体の意味や文と文との関連性を理解できるようになります。

たとえば「私は川を渡るために橋を渡った」という文章の場合、LLMは文脈理解によって、「橋」が「箸」ではなく「川を渡るための構造物」であると判断できます。

文脈理解によって、LLMがより人間に近い理解力と応答能力を発揮することができるのです。

デコード

デコードは「テキスト変換」とも呼ばれる、LLM処理の最終段階にあたります。

エンコードされたデータ（出力ベクトル）を修正し、人間が理解できる自然なテキストデータに変換する作業です。LLM内部で処理していたベクトルデータを修正し、最も確率が高い単語やフレーズを選択することで、人間が理解できる自然なテキストデータの形に出力します。

デコードによって、LLMは自然なコミュニケーションを取れるようになるのです。

代表的な大規模言語モデル（LLM）の一覧

ここ数年で多数の大規模言語モデルが発表されています。ここでは、代表的な製品を含むLLMの一覧をご紹介します。

パラメータ数とは、大規模言語モデルを構成するニューラルネットワークの「脳の神経細胞のような部分」がどれだけあるかを示す数値です。

パラメーター数が多ければ多いほど、モデルは複雑な情報を学習し理解する能力が高くなります。

上記に挙げた主なLLMの多くは、「Transformer」と呼ばれるニューラルネットワークアーキテクチャをベースとしています。Transformerは、2017年に発表された「Attention Is All You Need」という論文で示されたディープラーニングのモデルです。

なお、話題のLLMを性能比較について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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大規模言語モデル（LLM）を応用した5大サービス

ここでは、LLMを応用した代表的なサービスを5つご紹介します。業務効率化だけでなく、AIツールの開発にも役立ちますので、ぜひ参考にしてください。

ChatGPT

OpenAIの「ChatGPT」は、膨大なテキストデータを学習した大規模言語モデル（LLM）です。これは、自然言語処理の一種で、人間の言葉を理解し自然な対話を生成する能力を持っています。

ChatGPTは、特に文章生成や質問応答に優れ、日常的な会話から専門的な知識まで幅広く対応可能です。この技術は、教育やビジネス、エンターテイメントなどの多様な分野で応用されています。

Gemini（旧Bard）

Googleの「Gemini / 旧Bard」は、テキスト、画像、音声など複数の種類のデータを同時に扱えるマルチモーダルAIです。Google Workspaceの拡張機能をONにすることで、GoogleドライブやGmailなど他のGoogleサービスとも連携できます。

また、 GeminiはGoogle検索エンジンと連携しているため、常に最新の情報を得ることが可能です。

Copilot（旧BingAI）

Microsoftの「Copilot / 旧BingAI」は、大規模言語モデルを活用した革新的なサービスです。このモデルは、膨大なテキストデータを学習し自然言語処理タスクを高精度で行います。

Copilotは、検索エンジン「Bing」に組み込まれ、リアルタイム情報を反映した回答を提供します。また、参照ページURLを含む出力で、事実確認が簡単です。

Copilotには画像生成機能もあり、さまざまな用途に使えます。しかし、回答の回数に制限があることや、Bing自体の市場シェアが低いことが課題と言えます。

Claude

Anthropicの「Claude」は、人工知能の倫理と安全性を重視して開発された大規模言語モデルです。

会話の生成や自然言語処理のタスクに優れており、ユーザーとの対話を通じて多様な質問に答えることができます。特に、AIの予測と行動が安全で信頼できるものであることを目指して設計されています。

最新のClaude3は、他社のLLMと比較して、現在最も高性能なチャットAIモデルとしてベンチマークの結果が示されています。

Anthropicは、このモデルを通じてAI技術の進展とともに倫理的なガイドラインを遵守し、人間中心のAIの発展を推進しています。

PerplexityAI

元Google研修者らによって提供されている「PerplexityAI」は、高度な自然言語処理技術を活用した対話型検索エンジンです。

ウェブ上の多様な情報源からデータを収集し、最も関連性の高い情報を提供する能力を持っています。また、ユーザーの質問に対して明確で簡潔な回答を生成し、複雑な情報を理解しやすい形で提示することが可能です。

PerplexityAIの有料プランであれば、自社開発のモデルだけでなく、GPT-4やClaude3など、競合他社の最新モデルも追加の費用を掛けずに使用できます。

大規模言語モデル（LLM）にできること5つ

ここでは、大規模言語モデルにできることを5つご紹介します。

• 質疑応答
• 文章の要約&単語抽出
• 機械翻訳
• 文章の言い換え、感情分析
• ソースコードの生成&チェック

幅広い活用方法を解説していますので、ぜひ参考にしてください。

質疑応答

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答えを出す技術です。大規模言語モデル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能力を持つようになりました。

例えば、オンラインショッピングのサイトで顧客が商品について質問をしたとき、製品の特徴や使い方について正確な情報をすぐに教えてくれます。また、教育の分野では学生が化学実験や歴史の事実に関する質問をしたときは、詳細な情報や解説を即時に提供が可能です。

このように、大規模言語モデルを活用した質疑応答は、顧客サービスを向上させ教育や商業など、さまざまな分野で役立っています。

文章の要約&単語抽出

大規模言語モデルは、膨大なテキストデータから学習し、言語に関する複雑なタスクを実行できる先進的なAI技術です。これらのモデルは、文章の要約や重要な単語の抽出など、多様な機能を持っています。

例えば、長い記事やレポートを短く要約することで、重要な情報を素早く把握することが可能になります。また、テキストからキーワードや重要なフレーズを抽出することで、特定の内容の概要を理解するのに役立つでしょう。

これらの能力により、情報過多の時代において、私たちの情報処理を大きく助けてくれる存在となっています。

機械翻訳

大規模言語モデルは、機械翻訳の分野で大きな進化を遂げています。そのため、異なる言語間の翻訳がより自然で正確になり、文法や語彙、文化的ニュアンスまで考慮されました。

特に、リアルタイム翻訳の能力が向上し、ビジネスや旅行での即時翻訳ニーズに応えることが可能になっています。

過去の手法と比べて、この技術は翻訳のスピードと品質の両面で大きな進歩を遂げています。したがって、言語の壁を越えたコミュニケーションがよりスムーズになり、世界中の人々が繋がりやすくなるでしょう。

文章の分類や言い換え、感情分析

大規模言語モデルは、文章の分類や言い換え、感情分析などに利用されます。

この技術は、文章を特定のグループに分けることで情報を整理しやすくし、同じ意味を異なる言葉で表現することでコミュニケーションを豊かにします。また、文章の感情分析を行うことで、テキストが伝える感情の傾向を理解できるでしょう。

例えば、文章の分類では、テキストを特定のカテゴリに分けることが可能です。言い換えでは、同じ意味の異なる表現を生成し、感情分析ではテキスト内の感情を識別します。

これらの機能は、カスタマーサポートやマーケティング、教育など多岐にわたる分野で活用しています。

ソースコードの生成&チェック

大規模言語モデルは、テキスト処理やプログラミング言語に特化しています。特に「ソースコードの生成とチェック」の分野では、LLMは開発者の指示に基づいて新しいコードを生成したり、既存のコードを分析してエラーや最適化のポイントを特定したりできます。

この技術は、プログラミング作業をより迅速かつ効率的に行うための強力なサポートツールです。開発者は、LLMを利用してコードの品質を向上させ、複雑な問題を解決するための新しいアプローチを見つけられるでしょう。

このように、大規模言語モデルは、ソフトウェア開発の分野で革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。

大規模言語モデル（LLM）の問題点

大規模言語モデルには、いくつかの問題点が存在します。誤った情報や非倫理的な文章を生成するリスクがあり、使用する際は注意が必要です。大規模言語モデルの問題点を理解し、注意深く使用することが重要です。

ぜひ、参考にしてください。

知ったかぶりをしてしまう「ハルシネーション」

「ハルシネーション」とは、事実と異なる情報や関係のない内容を出力する現象です。これは、AIが実際に学習していない情報を作り出し、誤解を招くことがあります。特に、マイナーな事実や架空のキャラクターに関する質問では、不正確な回答を生成することがあります。

AI技術の進化によりこの問題は減少すると予測されていますが、完全に防ぐことはまだできません。ユーザーは、この可能性を理解して生成AIを使用する必要があります。

敵対的プロンプトの影響を受けてしまう

敵対的プロンプトは、言語モデルに対する攻撃手法で、プロンプトインジェクションやプロンプトリーク、ジェイルブレイクの3種類があります。

プロンプトインジェクションはモデルの出力を乗っ取る危険があり、プロンプトリークは保有情報の漏洩を引き起こす可能性があります。ジェイルブレイクはモデルの制限を外し、非倫理的な内容を引き出す手法です。

これらの攻撃はモデルのセキュリティに重大な脅威をもたらします。ユーザーはこのリスクを認識し、適切に対処する必要があります。

非倫理的もしくは文化的偏見を含む回答をしてしまう

大規模言語モデルはインターネット上のテキストから学習しますが、そのデータに偏りがあるため、時に偏見を含む回答をしてしまうことがあります。

特に、ネット上には特定の地域や文化に対する否定的なイメージが多く存在するため、モデルがこれらの偏った情報を学習した結果、偏見を含む回答を生成する可能性があります。

大規模言語モデルを使う際は、このような偏見が含まれる可能性があることを理解し、注意して使用することが大切です。

なお、ChatGPTのリスクについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。

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大規模言語モデル（LLM）を活用しよう！

この記事では、大規模言語モデル（LLM）の概要や活用方法、注意点について詳しく解説しました。

大規模言語モデルは、大量のテキストデータから学習し、人間のような文章を生成できる機械学習の一つです。「計算量」「データ量」「パラメータ数」を大規模化したことで、処理する仕事量や入力される文章データの量、さらにディープラーニングのパラメータが増加し、モデルの性能が各段に向上しました。

大規模言語モデルには、幅広い活用方法がありますが、使用する際にはモデルの問題点を理解することが重要です。

ハルシネーションや非倫理的な文章を生成する可能性があることを理解したうえで、うまく業務やAIツールの開発に役立てましょう。

大規模言語モデルを上手く活用することで、これまでよりさらに業務効率化を図れるはずです。

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