大規模言語モデル（LLM）とは？仕組み・メリット・活用のされ方
- 2024年3月1日
- 読了時間: 10分
更新日：5月27日
大規模言語モデル、通称「LLM」を耳にしたことはありますでしょうか？
大規模言語モデルとは、自然言語処理の技術を利用して人間の言語を理解させることにより、さまざまな生成ができるAIモデルです。
実は、まだ誕生したばかりのこのモデルがどのような可能性を秘めていて、どのようなメリット・デメリットがあるのか、まだ広く知られていません。しかし、生成AIが台頭してきている昨今、この「LLM」について理解を深めておいて損はありません。
本記事では、大規模言語モデルとは何か、どのような仕組みなのか、メリットやデメリット、実現できること、ビジネスでの活用領域などを説明していきます。
＜目次＞
大規模言語モデル（LLM）とは？
大規模言語モデルとは、大規模な言語モデル（Large Language Models）、通称LLMと呼ばれており、近年のAI分野で急速に注目を集めているAIモデルです。
以前よりAIの技術は急速な発展を遂げてきていますが、それでもまだ多くの課題がありました。しかし、大規模言語モデルが登場したことによってAI生成の精度は格段に向上し、よりさまざまな場面で活用しやすくなりました。
大規模言語モデルの仕組み
大規模言語モデルの仕組みは、以下の通りです。
トークン化
ベクトル化
ニューラルネットワークの各層の通過
文脈の理解
テキストに変換
それでは、大規模言語モデルの仕組みについて細かくご説明しましょう。
トークン化
トークン化とは、テキストデータをトークンに分割する際に必要な工程です。この工程は、大規模言語モデルがテキストデータを解析して理解するために必要とされます。
テキストデータであればそのままAIに読み込ませても理解できるのではないかと思われがちですが、そのまま読み込ませても文脈や意味が理解されにくいのです。AIがテキストデータの内容をよく理解するために、トークン化を行い、解析しやすくする必要性があります。
ベクトル化
「エンベディング」と呼ばれるベクトル化は、AIが解析するテキストデータを数学的に処理するための作業工程です。
単にトークン化してテキストデータを解析しやすくするだけでは不十分なので、ベクトル化を行い、テキストデータの意味がさらに深く理解できるようにします。後の工程のためにも、高度な分析や学習ができる体制を整えることは重要です。
ニューラルネットワークの各層の通過
テキストデータをベクトル化したら、次にニュートラルネットワークを通過させる工程に移ります。
ニューラルネットワークとは大規模言語モデルの核となる部分です。テキストデータが持つさまざまな特徴を細分化して理解するために、このニューラルネットワークの各層を通過させなければなりません。
ニューラルネットワークの各層を通過するほど複雑な特徴やパターンも学習するので、しっかりと通過させて学習させましょう。
文脈の理解
ニューラルネットワークの各層を通過したことによって、AIモデルはテキストデータが持つさまざまな特徴や文脈、意味が理解できるようになりました。
文脈が理解できるようになったAIモデルは、多様性があるテキストデータをすぐに理解できるようになります。微妙なニュアンスも読み取った上で解答してくれるようになるのがポイントです。
テキストに変換
最後にAIモデルが内部処理を行っていたテキストデータを、人間が理解できるテキストデータに変換してテキストにする工程が行われます。
テキストに変換する際に、AIモデルが出力ベクトルを修正・調整して変換するため、人間が入力したテキストに応じてより自然な回答ができるようになります。
代表的な大規模言語モデルの紹介
代表的な大規模言語モデルとして紹介するのは、以下の通りです。
BERT
GPT-3
GPT-4
それでは、代表的な大規模言語モデルについてご説明しましょう。
BERT
Bidirectional Encoder Representations from Transformers、通称BERTとはGoogleが2018年に発表した自然言語処理モデルです。
BERTは文頭と文末から文章を理解することにより、双方向学習によって一方通行の学習方法よりも効率良く文脈を理解できるようになったのが最大のポイントです。BERTが発表された当時は革新的な自然言語処理モデルとして、非常に高い評価を受けています。
GPT-3
GPT-3は2020年にOpenAIが発表した学習モデルです。
GPT-3は主にChatGPTでメインに活用されており、事前に大量のテキストデータを学習した上で特定のタスクに適用させるファインチューニングによる学習を行うのが特徴です。2段構えの学習によって多くのアプリで活用されており、近年のAI技術を大幅に進化させたきっかけでもあります。
GPT-4
GPT-4は2023年に発表された最新のGPTで、テキストデータのみならず画像などのデータからでもテキストが出力されるようになっている点がメリットです。
GPT-3.5と比べて約8倍もの効率性となっているため、より効率良く多種多様なテキスト変換ができるようになります。
大規模言語モデルを活用するメリット
大規模言語モデルを活用するメリットは、以下の通りです。
高精度の自然言語処理ができる
ゼロショット学習ができる
文脈理解力が高い
それでは、大規模言語モデルを活用するメリットについてご説明しましょう。
高精度の自然言語処理ができる
大規模言語モデルは高精度の自然言語処理ができるのが大きなメリットです。
一度に大量のテキストデータを学習させることによって多角的な部分から特徴を抽出して学習します。これにより、文書を生成するときやテキストの分析をする際に高精度の言語処理が実現できます。
機械翻訳やチャットボットなどのアプリで高精度の翻訳や、こちらが喋ったことを正しく理解して反応するのは、大規模言語モデルの高精度な自然言語処理が実現させている機能なのです。
ゼロショット学習ができる
大規模言語モデルはゼロショット学習もできます。
ゼロショット学習とは、特定のタスクに関する訓練をせず、一発挑戦で特定のタスクを高精度で実行する方法です。ゼロショット学習をすることによって、訓練する時間を確保する必要が無くなり、学習コストが大幅に削減できるメリットがあります。
文脈理解力が高い
大規模言語モデルは他の学習モデルと違い、文脈の理解力が高い点もメリットです。
単なる単語を学習するのではなく、それぞれのテキストデータを学習し、関連する情報や状況に基づいてテキストに合った適切な答えを導き出してくれます。
大規模言語モデルを活用するデメリット
大規模言語モデルを活用するデメリットは、以下の通りです。
大量の計算リソースとコストがかかる
倫理的な問題が発生する可能性がある
出力に依存するリスクがある
それでは、大規模言語モデルを活用するデメリットについてご説明しましょう。
大量の計算リソースとコストがかかる
大規模言語モデルを活用するデメリットとして挙げられるのが、高精度のタスクを実行するために大量の計算リソースとコストがかかることです。
大量の計算リソースとコストを確保できるだけの予算や余裕がないと活用できないため、大規模言語モデルを導入できるのは自然と一部の企業や研究所だけになるでしょう。
倫理的な問題が発生する可能性がある
大規模言語モデルを利用する際に気を付けておきたいのは、倫理的な問題が発生する可能性があることです。
さまざまなテキストデータから学習するのは良いですが、学習データ内にあるバイアスや偏見までも引き継いでしまう可能性があります。そのままだと不適切な言語を生成したり、特定のグループに対して不適切なタスクを実行し、何らかの不利益を引き起こす可能性があるでしょう。
出力に依存するリスクがある
大規模言語モデルを活用する場合、どうしてもAIがテキストを出力して生成するので、出力されたテキストの内容が必ずしも真実だったり正確な内容だったりするとは限りません。高精度であっても内容が間違っている可能性が少なからずあるため、全幅の信頼を寄せるのはリスクが高くなるでしょう。
大規模言語モデルで実現できること
大規模言語モデルで実現できることの一例は、以下の通りです。
文章の要約・作成・校正・言い換え
キーワードの抽出
文章の分類
質問に対する回答・チャット
情報の検索および抽出
プログラムのコードチェック・バグチェック
多言語翻訳
顧客エンゲージメント
コンテンツ生成
ソフトウェア開発
情報検索
マーケティングサポート
教育や学習のサポート
オペレーション業務の効率化
このようにさまざまなことができるため、活用される分野も多岐に渡ります。
大規模言語モデルによるビジネスの活用領域
大規模言語モデルは、多岐にわたるビジネス分野で注目を集めています。大規模言語モデルを上手く活用することで、企業の多くの側面で革新的な成果を生み出すことができるでしょう。
具体的には以下のような分野での活用が期待されています。
カスタマーサポート
文章生成業務
コンテンツフィルタリング業務
市場調査
それでは、大規模言語モデルによるビジネスの活用領域についてご説明しましょう。
カスタマーサポート
カスタマーサポートでは、自動応答やチャットボットを構築することで、顧客からの一般的な質問に即座に対応可能にしています。また自動応答、チャットボットであれば、時間に制約されることなく24時間対応可能です。
また、多様な言語パターンや表現を理解し、ユーザーとの対話をより自然な形で行えるため、顧客体験が向上します。特に、繰り返しの質問にも迅速かつ一貫性のある回答が可能です。
これにより、サポートエージェントはより専門的な課題に集中でき、効率向上が期待されます。
文章生成業務
大規模言語モデルは、ブログ記事や商品の説明文などのコンテンツを自動生成するのに大いに役立ち、コストと時間の削減に寄与します。短時間で大量のコンテンツを生成でき、マーケティングや情報提供の業務改革ができます。
また、大規模言語モデルでは、与えられたコンテキストに合わせて文章を生成できるため、企業は新しいアイデアや商品を宣伝したり、オリジナルコンテンツを効果的に発信できるようになります。
コンテンツフィルタリング業務
ユーザーの過去の行動や好みを学習し、それに基づいて個人に適したコンテンツをフィルタリングし提供することが可能になります。
大規模言語モデルは進化する嗜好を理解し、新しい興味を特定できます。個々のユーザーにより適した情報や商品の提供し、ユーザーエンゲージメントを向上する際にも活用が期待できます。
市場調査
大量のテキストデータを解析し、市場トレンドや消費者の意向を把握できるだけでなく、ブランドや製品に関するオンラインフィードバックや評価をリアルタイムで把握できます。これにより、企業は効果的な製品戦略の立案やサービスの改善を行えます。競合分析や戦略の立案に役立ち、リアルタイムな市場動向に適応するのに有益です。
まとめ〜大規模言語モデルはビジネス面で大いに活用できる〜
大規模言語モデルは従来のモデルにはないさまざまなメリットを持っており、実現できることも多いのでビジネス面などで大いに活用できるでしょう。ただし、間違った情報を学習してしまう可能性があるため、すべての情報を鵜呑みにしないようにすることも大切です。
