ChatGPTやGeminiに使用されている、LLM(大規模言語モデル)という言葉をご存じでしょうか。膨大な量のテキストデータを学習し、人間のような回答を可能とするこの新技術は、私たちの生活や仕事を大きく変えています。実際に、ChatGPTやGeminiの登場で衝撃を受けたという方も少なくないはずです。この記事では、LLM（大規模言語モデル）についてわかりやすく解説します。LLM(大規模言語モデル)の仕組みや種類、活用するうえでの注意点などについてお伝えするので、ぜひ参考にしてください。
目次
LLM(大規模言語モデル)とは
LLM(大規模言語モデル)とは膨大なデータセットとディープラーニング技術を活用して構築された言語モデルのことです。まず、言語モデルとは、文章の並び方に確率を割り当てて、単語の出現確率をモデル化する技術を指します。例えば、私たちが普段使用する自然な文章の並びに高い確率を割り当て、問題や違和感のある文章には低い確率を割り当てることで、自然な文章の構築を実現可能としました。次に、ディープラーニング技術とは人間の脳の働きを真似した人工知能技術の一種で、大量のデータを学習して自動的に特徴を発見することが可能です。LLM(大規模言語モデル)はこの言語モデルのうち計算量・データ量・モデルパラメータ数の3要素が大規模化している特徴があります。3要素を膨大に高めてディープラーニング技術を活用することで、極めて精度の高い大規模言語モデルの生成に成功したのです。
LLM(大規模言語モデル)は私たちが日常的に使用する言葉を大量に学習しているので、出力される文章を読んでも違和感を覚えるケースはほとんどありません。ChatGPTなどの生成AIサービスを使用した経験がある方であれば、LLM(大規模言語モデル)の優れた処理能力を具体的にイメージできるのではないでしょうか。LLM(大規模言語モデル)が得意としている処理も幅広く、テキスト生成や要約、コード生成など、私たちが抱えるさまざまな問題を解決してくれます。こうしたLLM(大規模言語モデル)の技術は急速に発展しており、世界中で活用が広がっています。
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LLM(大規模言語モデル)の仕組み
LLM(大規模言語モデル)は、どのように私たちの言葉を理解して瞬時に有益な回答をしているのか、具体的な仕組みについてお伝えします。
トークン化
LLM(大規模言語モデル)がテキストデータを理解して、正しく処理するためにはトークン化が重要な役割を果たします。私たちが使用する言葉は、そのままの形だとLLM(大規模言語モデル)は理解できません。人間が読めるテキストをLLM(大規模言語モデル)が処理できる数値の列に変換するための前処理としてトークン化が行われます。そもそも、トークンとはテキストを分割した最小単位のことです。一般的には、単語や句読点、サブワードなどがトークンとして扱われます。例えば、「自分はLLMを勉強しています」という文章をトークン化してみると、「自分」「は」「LLM」「を」「勉強」「して」「います」のように分けることが可能です。このようにトークンというデータに一度変換する工程を経て、LLM(大規模言語モデル)はテキストの意味をより深く理解できるようになります。
文脈理解
コンピュータが人間の文章の意味を正しく理解するためには、文脈理解と呼ばれる工程も重要です。文脈理解はトークン同士の関連性を計算して、文章全体の意味を把握するためのステップを指します。より具体的には共参照解析や依存関係解析などの技術を活用して、トークン化された単語間の関係性を分析する工程です。共参照解析は文章中の代名詞や指示詞が示す単語を特定する技術のことであり、依存関係解析では文章中の単語間の依存関係を分析します。コンピュータによって入力された文章内における各トークンとの関連性を明確にして、コンピュータは私たちの言葉の意味を理解できるようになるのです。
テキスト変換
テキスト変換はLLM(大規模言語モデル)によって考え出された結果を、私たちが言葉として理解するために実施される工程です。LLM(大規模言語モデル)はコンピューターなので、数字で考えて処理を進めます。そのため、内部で生成した数値表現を私たちが理解できるテキストに変換しなくてはコミュニケーションを取れません。そこで、テキスト変換によって私たちが理解できる自然な形のテキストデータへと出力します。なお、テキスト変換はデコードとも呼ばれるので覚えておきましょう。
エンコード
エンコードはトークン化されたデータを数値に変換する工程のことです。LLM（大規模言語モデル）が活用されているChatGPTなど利用していると、私たちが普段利用している言葉を理解しているように感じます。しかし、LLM（大規模言語モデル）はコンピューターなのでテキストデータの学習過程では、人間が使う文字をエンコードによって数値に変換しなければなりません。このエンコードによって単語の意味や文脈を数値として表現でき、LLM（大規模言語モデル）が複雑な文脈や意味を理解するようになります。
LLM(大規模言語モデル)はAIやChatGPTと何が違うのか
それでは、AIやChatGPTとは何が違うのでしょうか。まず、AIとは「Artificial Intelligence」の略であり、日本語では人工知能と訳せます。AIは意思決定・音声認識・視覚など、通常は人間の知能によって実行されるタスクを、コンピューターシステムが学習して実行できるようにする技術全般を指す言葉です。一方LLM(大規模言語モデル)もAI技術の一種ですが、NLP(自然言語処理)に特化したAIモデルなので、混同しないように注意しましょう。LLM(大規模言語モデル)はNLPを使用して大量のテキストデータを学習して、人間のように指示の内容を理解して自然な文章を生成できます。
次に、ChatGPTとはOpenAIが提供するサービス名であり、LLM(大規模言語モデル)の技術を応用して人と自然に会話できるように対話に特化したAIチャットサービスです。シンプルな画面に普段使用する言葉で質問を投げ掛ければ、ChatGPTからさまざまな答えが返ってきます。日常的な会話から高度なプログラミングの修正まで、ChatGPTを活用すれば色々な課題を解決することが可能です。LLM(大規模言語モデル)は技術の総称であり、ChatGPTはサービス名なので意味を理解して使い分けるようにしましょう。
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LLM（大規模言語モデル）の種類
続いて、LLM（大規模言語モデル）の代表的な種類についてチェックしておきましょう。
GPT（OpenAI）
GPTとはGenerative Pre-trained Transformerを略した言葉で、アメリカのOpenAIが開発したLLM（大規模言語モデル）です。文章作成や翻訳において高い精度を誇っており、ChatGPTなどのさまざまなサービスで活用されています。
GPTは進化を続けており、GPT・GPT-2・GPT-3・GPT-4とバージョンアップが行われてきました。これらのGPTにはGoogle Brainチームによって開発されたTransformerが採用されており、大量のテキストデータによる事前学習によって高い予測精度を達成しています。直前の単語の次の言葉を高い精度で予測できるため、人間が入力した文を受け取って適切な出力文を返すことが可能です。特に、GPT-4は質問や会話へ回答する精度を向上させただけでなく画像データの入力が可能となっており、画像とテキストを交えた質問に対しても回答をしてくれます。
GPTは会話型の生成AIサービスであるChatGPTに搭載されており、誰でも無料で利用することが可能です。ChatGPTは滑らかで人間らしい文章の生成を得意としており、質問への回答・文章の要約・翻訳・コーディングなど対応できる内容は多岐にわたります。なお、ChatGPTには有料のサービスも用意されており、より高度な機能や精度の高い回答を得たい場合には利用を検討してみましょう。
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BERT（Google）
BERTは「Bidirectional Encoder Representations from Transformers」を略した言葉で、Googleによって開発されました。BERTは双方向性を持っている特徴があり、文の前後を考慮した文脈理解を得意としています。そのため、高度な自然言語処理タスクを行うことが可能で、文章の要約・文書分類・質問応答・言語翻訳などの多様な処理への応用が可能です。こうした多様な自然言語処理タスクにおいて、BERTは当時の最高スコアを記録したことでも注目を集めました。
このBERTが登場したことによって、高精度な言語処理が可能となりました。以前までは「to」のような「文章同士を結ぶ言葉」を正しく処理できずに課題となっていましたが、BERTによってコンピュータに正しく情報を伝えられるようになったといいます。ほかにも、高い汎用性や少ないデータでも始められる点がBERTの特徴です。
BERTは多様な分野で活用され、Google検索は代表例です。BERTを導入することでより自然な検索クエリに対応できるようになっており、正確な検索結果を表示できるようになっています。ほかにも、質問応答システムや文章分類など、BERTの登場で私たちの社会がさらに便利に進化しました。
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PaLM2（Google）
PaLM2は、Googleが開発した大規模言語モデルの最新版です。PaLMは「Pathways Language Model」の略で、日本語にすると「パスウェイ言語モデル」と訳せます。
PaLM2は大量のパラメータを用いた自然言語処理モデルとして誕生して、前モデルのPaLMの研究によって大きく発展しました。多言語や推論、コーディングの性能を向上させた最先端のモデルとしてパワーアップしたのです。PaLM2では100以上の言語テキストが学習させられており、慣用句や細かいニュアンスを含む表現について多くの言語で理解・翻訳・生成することができます。PaLMで高い能力を発揮した推論能力については、Webページや数式が含まれた科学論文を学習させ、さらなるレベルアップを果たしています。加えて、プログラミングでは公開されている大量のソースコードを学習しており、Python・Javascript・Fortran・Verilogなどの多くの言語コーディングを実現しました。
PaLM2はGecko・Otter・Bison・Unicornの4つのサイズで展開されており、Google Workspace・Med-PaLM2・Sec-PaLM・Duet AIなどのサービスで利用できます。より多くの言語へ対応して推論の能力もさらに強化された、PaLM2を活用してみてはいかがでしょうか。
LaMDA2（Google）
LaMDA2とはGoogleが開発したLLM（大規模言語モデル）で、名称は「Language Models for Dialogue Applications」の頭文字を取って名付けられています。LaMDA2は2022年に発表され、2021年5月に発表された前身モデルのLaMDAにバージョンアップが施されて誕生しました。LaMDA2は前モデルよりもさらに人間らしい自然な会話ができるようになっているだけでなく、幅広い知識と理解力を持っているのでさまざまな話題について深い会話が可能です。
LaMDA2には、ユーザーとの対話を目的として開発されてきた歴史があります。前モデルのLaMDAは膨大なデータセットを使用して学習を行った後で、対話に特化するようにファインチューニングされました。学習には1.56T語もの巨大なデータセットが作成されており、そこには公開されている対話データ・Webドキュメント・発話データなどが含まれています。続く、ファインチューニングの工程では、入力された文脈に対する自然言語の応答を生成する生成タスクと、応答が安全かつ高品質か判断する分類タスクによるトレーニングが実施され、マルチタスクモデルが作成されています。このマルチタスクモデルを活用することで、応答の品質や安全性をスコア化することを可能としました。こうしてフィルタリングを繰り返して精度を高めていくことで、安心して高品質な出力結果を導き出すことに成功したのです。
なお、現在はGoogleの対話型AIであるGeminiにLaMDA2が採用されているので、誰でも無料でLaMDA2の性能を試すことができます。LaMDA2を活用して仕事や日々の生活の問題を解決してみましょう。
LLaMa2(Meta）
LLaMa2は、FacebookやInstagramで知られるMetaによって開発されたLLM（大規模言語モデル）です。研究者コミュニティにおけるAI分野の研究のサポートを目的に掲げてLLaMaが発表され、その後継版としてLLaMa2が誕生しました。先に公開されたLLaMAは研究用途に限定されていましたが、LLaMa2は商用利用も可能となっています。
LLaMa2ではGoogleによる深層学習モデル「Transformer」による自然言語処理が採用されており、さまざまな自然言語タスクに対応可能な点が特徴です。また、パラメータ数は70億・130億・700億という3つのモデルが用意されており、事前学習済みバージョンとチャット用にファインチューニングされたものの2種類が発表されています。この事前学習に使われたトークン数は2兆個もあり、LLaMaの2倍ほどである4,000を超えるコンテキストの長さを持ち合わせていると発表されました。さらに、Llama2ではマルチタスク性能・推論・コーディング・知識テストを含む多数のベンチマークにおいて、前モデルのLLaMaやほかの言語モデルを上回っていることが示されています。
LLaMa2はオープンソースであるため、誰でも無料で利用することが可能です。Metaの専用フォームから氏名やメールアドレスなどの必要情報を入力して利用申請をして、送付されてくる専用URLよりLLaMa2をダウンロードできます。
LLM（大規模言語モデル）の課題・注意点
それでは、LLM（大規模言語モデル）の課題や注意点としては何が挙げられるでしょうか。特に認識しておきたいポイントについて、それぞれ解説します。
課題
LLM（大規模言語モデル）の課題としては、まず生成した内容の正確性が挙げられます。LLM（大規模言語モデル）は画期的な技術ですが、生成された文章が必ず正確とは限りません。質問に対してもっともらしい文章が生成されたとしても、事実と異なる内容が記載されてしまうケースも存在するのです。その原因としてはLLM（大規模言語モデル）が学習する情報に、誤りが含まれてしまうことが挙げられます。学習するための膨大なテキストすべての情報を精査できないため、LLM（大規模言語モデル）が実在しない情報や事実を生成してしまう可能性が出てしまうのです。そのため、LLM（大規模言語モデル）を利用する際には回答を鵜呑みにはせず、人間の手で正確性を確認することが求められます。
次に、学習データの偏りによるバイアスもLLM（大規模言語モデル）の課題です。LLM（大規模言語モデル）は膨大なテキストデータをベースに学習しますが、学習対象のデータの質や偏りは回答結果に大きく影響します。例えば、学習対象のデータが英米圏の情報源に依存している場合、アジアやアフリカなどの文化や価値観の知識は相対的に乏しくなってしまうのです。こうした学習データの偏りが顕著であると、得られる回答に特定の視点や価値観に基づくバイアスが生じてしまう恐れがあります。そのため、LLM（大規模言語モデル）を利用する際にはベースとなっているデータの質や多様性にも注意を払って、回答内容に偏りが生じていないかもチェックするようにしましょう。
注意点
LLM（大規模言語モデル）の注意点としては、セキュリティ対策が挙げられます。例えば、外部提供のクラウドサービス型のLLM（大規模言語モデル）を利用する場合、社内で適切に管理や監視は実施できません。そのため、LLM（大規模言語モデル）の利用方法によっては、重大なセキュリティリスクをもたらす可能性があるのです。例えば、学習データに個人情報や機密情報が含まれていた場合、情報漏洩のリスクが高まってしまいます。そのため、LLM（大規模言語モデル）を利用する際には機密情報を入力しないなど、セキュリティ対策を意識した活用が重要です。
セキュリティ対策に関連して、プロンプトインジェクションも問題視されています。プロンプトインジェクションとはユーザーが悪意のあるプロンプトをLLM（大規模言語モデル）に入力して、本来であれば禁止されている機能の実行や不適切な内容の回答をさせる攻撃手法のことです。プロンプトインジェクションをされてしまうと、企業の秘密情報や個人情報の流出やデマ情報の拡散などのリスクが発生します。対策としては、入力できるプロンプトの制限や出力結果のフィルタリングなどが有効です。利便性の高いLLM（大規模言語モデル）ですが、悪用されないように注意を払うようにしましょう。
LLM（大規模言語モデル）の活用例
まず、LLM（大規模言語モデル）ができることは多岐にわたります。代表的なものを以下にまとめてみました。
● 質問への回答
● テキスト生成
● 文章の要約
● 感情分析
● 機械翻訳
● 文章の分類
● 文章の言い換え
● キーワードの抽出
● コード生成
● プログラムのバグチェック
LLM（大規模言語モデル）ではプロンプトと呼ばれる指示を送る入力内容次第で、上記のような多様な出力が可能です。代表的なサービスとしては、AIチャットとして欠かせない存在になっているChatGPTやGeminiなどが挙げられます。実際に、ChatGPTやGeminiにさまざまな質問をしてみた方も多くいらっしゃるのではないでしょうか。
こうした利便性の高いLLM（大規模言語モデル）ですが、仕事においても活用の幅が広いです。例えば、カスタマーサポートにLLM（大規模言語モデル）によるAIチャットボットを導入すれば、顧客対応の自動化を進められます。オペレーターの負担軽減やコスト削減を実現できるだけでなく、24時間対応により顧客満足度の向上も期待できるでしょう。ほかにも、アプリケーション開発の進め方も変わります。LLM（大規模言語モデル）はコード生成やバグ検出を得意としているので、開発の効率と品質を向上させることが可能です。開発者はクリエイティブな業務に集中できるようになるので、開発コストの削減や生産性のアップも期待できます。
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LLM(大規模言語モデル)をマーケティングに活用しよう
LLM(大規模言語モデル)はマーケティング活動においても活用が期待できます。例えば、以下に挙げるようなマーケティング活動にLLM(大規模言語モデル)を活用することが可能です。
● 顧客へのアンケート結果の分析
● 社内外への連絡文書の半自動作成
● 感情分析を使用して購入後の行動把握
● マーケティングキャンペーンのためのメールテキストの作成
● 広告や広報資料に載せるテキストの候補作成
● 競合分析の補助
LLM(大規模言語モデル)は、インターネット上の膨大なデータから即時にお客さまの意見や動向の分析が可能です。加えて、お客さまのパターンを認識して、データ同士を独自に接続することに長けています。そうしたLLM(大規模言語モデル)の特徴やできることを上手に組み合わせると、お客さまが求めているサービスや必要としている製品を的確に把握できるようになります。また、市場全体のトレンドや競合他社の動向も同時に分析できるため、より戦略的な意思決定も可能です。
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まとめ
LLM（大規模言語モデル）は大量のテキストデータの学習で、人間のように自然な文章を生成したり、質問に答えたりすることができる言語モデルです。活用の幅も広く話し相手になってもらえるだけでなく、テキスト生成やプログラムのバグチェックなどでビジネスでの活用も広がっています。ただし、現状としてLLM（大規模言語モデル）には内容の正確性やセキュリティ対策など課題もあるため、問題点を認識したうえで活用することが重要です。LLM（大規模言語モデル）を上手に活用して、日々の生活やビジネスの課題を解決してみてはいかがでしょうか。
