大規模言語モデル (LLM) とは？

大規模言語モデルとは？

大規模言語モデル (LLM) は、人間が話すような言語を理解、翻訳、生成するために設計されたディープラーニング・モデルです。LLM は、数百万または数十億のパラメーターを持つ膨大な量のパブリックドメインのデータでされており、生成された文章が人間が書いたように読めるものになります。

LLM は、コンピューターと人間言語の間のやり取りを扱う人工知能 (AI) の一分野である自然言語処理 (NLP) の広範な領域で使用されています。NLP は、人間の言語を分析、理解、生成する目的で使用され、機械が文章、音声、その他のコミュニケーションの形式を読み、解釈できるようにします。

LLM は、ChatGPT、GoogleBard、Jasper など、今日最も使用されている文章中心の生成 AI (GenAI) ツールの背後にある基盤的な動力源として機能しています。最近の生成 AI における利用の拡大と商業的投資の大部分は、トランスフォーマー・モデル・アーキテクチャーの可用性、注意メカニズムや最適化テクニックなどの新たなアルゴリズムにおけるイノベーション、TensorFlow や PyTorch などのオープンソース・フレームワークへのアクセシビリティなど、大規模言語モデルにおける技術的進歩に起因しています。

大規模言語モデルのメリット

LLM を実装する企業は、次のような多くのメリットを得ています。
 

• 業務の合理化：LLM により、繰り返し発生する日常的なタスクの自動化が可能になり、従業員の生産性の向上、効率性の向上、コストの削減に役立ちます。
• イノベーションと製品開発の加速：LLM は消費者のフィードバックや好みに関する重要な洞察をもたらし、既存の製品の改善方法や新しい製品が必要かどうかについて提言できます。
• ビジネスインサイト：LLM を搭載した NLP は、非構造化ビジネスデータを迅速かつ正確に分析・抽出し、企業によるデータ主導の意思決定をより迅速にしたり繰り返しタスクを自動化したりすることで、競争優位性を得るチャンスを特定するのに役立ちます。
• スケーラビリティーと柔軟性：LLM は、大量のデータを処理できるため、スケールアップでき、複数のケースに適用できます。さらに、LLM は基礎モデルであるため、訓練と微調整を通じてタスク固有のモデルを構築するに当たりまたとない出発点となります。

LLM のメリットは、ビジネスを超えて広がっています。LLM を企業で実装し、LLM ベースのアプリケーションが常時利用可能になると、ユーザーには大きなメリットももたらされます。
 

• ユーザー体験の向上：LLM は、新しい洞察を浮かび上がらせ、製品やサービスにおいてより直感的なインターフェイスを作成できるため、顧客にとって使いやすく理解しやすいものになります。
• 顧客サービスの改善：LLM は、より自然な言語で顧客からの問い合わせを理解した上で対応できるチャットボットや仮想アシスタントを作成でき、顧客サービスの効率と有効性を向上させられます。
• パーソナライゼーションの推奨事項：LLMは顧客の好みや行動を解析でき、製品やサービスにおける推奨事項をパーソナライズした形で作成できます。
• 情報へのより簡単なアクセス：LLM は、自然言語によるクエリ（質問文）を使用して情報を検索できるようにすることで、顧客が必要な情報をより簡単に取得できるようにします。

大規模言語モデルの仕組み

大規模言語モデルは、ディープ・ニューラル・ネットワークを使用して文章の処理と生成を行います。数百万または時には数兆の言葉でされ、そこからデータのパターンや構造を見出し、一から人間が書くような文章を作成することを学びます。

LLM は、トランスフォーマーと呼ばれるディープラーニング・アーキテクチャーに基づいています。トランスフォーマーは、モデルが並列的に入力シーケンスを処理することを可能にし、従来のニューラル・ネットワークと比較してパフォーマンスと速度を向上させます。トランスフォーマーは、LLM が文脈に関連した一貫性のある出力を処理するための鍵となる多層的な自己注意機構を基盤としています。自己注意機構により、モデルは異なる言葉の重要性を順番に検討し、その間の関係を記録できます。

優れた大規模言語モデルとは？

質の高い LLM の作成は、読み込ませられ訓練の素材となるデータセットを起点とします。データセットが多様で包括的であるほど、LLM はより文脈に関連した人間が書くような文章を生成できるようになります。

通常、多様で包括的な訓練データセットは、モデルを開発する個人や企業が提供する記事、ウェブサイト、書籍、その他の文章リソースなど、インターネット上のさまざまなソースからデータを抽出して構成されます。

インターネット全体から訓練データを調達することにおいて懸念となることの1つに、誤解を招く、あるいは偏った文章を LLM が生成するリスクがあることが挙げられます。LLM は読み込ませられる訓練データに基づいて学習するため、偏った情報が存在する場合、LLM が生成した文章がその偏見を引き継ぐ可能性が高くなります。

LLM の応答の質を向上させるために役立つプロセスとして、人間のフィードバックからの強化学習 (RLHF) があります。RLFH では、モデルが応答を生成した後、人間がその応答をレビューし、品質スコアを付けます。答えの質が低い場合、人間がより優れた応答を書きだします。

その後、人間が提供する応答はすべて訓練データセットにフィードバックされ、質の高い応答とはどのようなものかについてモデルを再訓練します。

さらに、検索拡張生成 (RAG) の登場と採用により、LLM によるより正確で適切な AI 応答の提供に役立っています。RAG 手法では、基盤となる大規模言語モデルをナレッジベース (多くの場合、企業固有の独自データ) に接続し、適時性がありコン文章からして関連のある情報を注入します。

大規模言語モデルの活用方法

大規模言語モデルは、企業、専門家、普段使いのユーザーによってさまざまな方法で活用されています。OpenAI による GPT (生成事前訓練済みトランスフォーマー) などの人気の LLM は、インターネットからの膨大なかつ多様なデータセットでされており、タスク固有の訓練を行う必要がなく、次に挙げる幅広いタスク用途でしばしば使用されています。
 

• 質問への回答
• 文書や文章の要約
• 表とグラフの解釈
• 物語や詩など、クリエイティブなコンテンツを生成
• 言語の翻訳

また、企業では、次の上げるものを例に業界全体で特殊なタスク固有のための利用にあたり LLM を微調整した上で実装することもできます。
 

• 自動車：LLM は、ドライバーや旅客のために生成 AI アシスタントを搭載する次世代車両の開発に当たって不可欠な構成要素となります。
• 顧客サービス：LLM は、顧客サービスを自動化するために使用されています。例えば、企業では、顧客からの問い合わせを理解し、人間のように対応できるチャットボットを実装できます。これにより、応答時間の短縮、効率の向上、顧客満足度の向上を実現できます。
• 教育：教育分野では、コンテンツのパーソナライズ、ほぼリアルタイムのフィードバックの提供、コーチングとスキル開発指導に LLM を活用した生成 AI が活用されています。
• エネルギー：エネルギー分野ではLLM を搭載した GenAI が活躍しており、チャットボットおよび企業固有のパーソナル・アシスタントの提供による共感性の高い顧客体験の実現、最適な電力網構成のシミュレーションと生成、さまざまな需要シナリオや停電対応戦略のテスト、新しいエネルギー源の統合計画、メンテナンス予定のための高度な分析のユースケースの高度な分析に必要となる多彩な情報源からのデータの解釈および分析を行っています。
• 金融サービスと銀行業務：LLM は銀行業務や金融業務で広く使用されており、大量の取引データの処理、不正の検出と防止、リスクの軽減において活躍しています。また、金融ニュース記事やソーシャルメディアへの投稿を分析することでセンチメントを見定め、株価の予測、また AI チャットボットや金融アシスタントを顧客向けに導入したりするためにも活用されています。
• 政府機関：LLM を活用した生成 AI は政府機関でも使用され、ユーザーのニーズをより的確に理解することでより多くの文脈情報の提供が可能になるため、パーソナライズされた AI チャットボット体験を実現したり、オフィス、研究室、現場における自動化と十分な情報に基づいた意思決定を実現してもいます。
• ヘルスケア：ヘルスケア分野においては、LLM は電子健康記録などの医療文書の処理と分析に使用され、重要な情報を抽出して患者ケアの改善に役立てられています。また、レポートの作成や医療処置の提案も可能です。
• 製造業：GenAI 搭載チャットボットとセルフサービス・ポータルにより、顧客サポートの質を向上させ、オペレーターによる通話対応を減らし、従業員が別の業務に充てられる時間を最大化しています。また、LLM は、コミュニケーション、マーケティング・キャンペーン、メールのパーソナライズにより、顧客体験の向上にも活用されています。
• メディアとエンターテインメント：LLM は、大量のコンテンツとデータを分析し、パーソナライズされた推奨事項の作成、コンテンツ作成の改善、オーディエンスの行動の理解の向上に活用されています。

大規模言語モデルの課題

LLM の使用は、企業やユーザーに大きなメリットをもたらす一方で、見過ごせない課題とリスクも見られます。
 

• バイアス：AI モデルが訓練され学習するデータには、偏見が含まれている可能性があります。そのため、LLM がこうした偏見を受け継ぎ、その後の生成する文章でさらに伝播させる可能性があります。
• 訓練による環境への影響：大規模な LLM の訓練には膨大な計算リソースが必要となり、潜在的に環境に対し継続的かつ有害な影響を残す可能性があります。例えば、Google が導入したトランスフォーマーにおける双方向エンコーダー表現 (BERT) など、GPU での単一かつ一般的な LLM の訓練では、自動車 5 台が生涯で排出する量に相当する二酸化炭素を排出することが示されています¹。これらの影響の軽減を目指し、AI をよりサステナブルにするとともに、AI を活用した全体的なビジネスのサステナビリティの改善が取り組まれています。
• 解釈可能性：現状では、LLM の意思決定プロセスを理解し、出力としてまとめられるその手順を理解するのは困難となっています。これは、LLM の複雑な性質と規模、訓練されるデータセットのサイズと多様性、そして現時点で成熟した説明可能性ツールが不足していることなど、多くの要因に起因しています。一方で、AI コミュニティでは AI モデルの透明性と説明可能性の向上に向けた努力が進められています。
• 信頼できる AI 使用: AI の使用に関するその他の課題として、倫理的および社会的な影響が挙げられます。AI イノベーションのリーダーは、透明性が高く包括的で説明責任を備えた信頼できる AI の実践の追求に協力し合って取り組んでおり、AI の潜在的な影響についてマインドフルネスを養い、AI の進歩がコミュニティを向上させ続けていくように取り組んでいます。

大規模言語モデルの未来

AI テクノロジーの未来が進化し急速に変化しつつあるのと同じく、LLM の未来もまたしかりです。研究者は、現状の制限と課題に基づき LLM を改善する新たな方法を常に模索し続けています。以下、重点的に取り組まれている分野を紹介します。
 

• 効率性の向上：LLM の規模、複雑さ、機能の拡大が続くにつれて、エネルギー消費も増大することになります。研究者は、より効率的な方法を開発し、計算に必要な要件と環境に与える影響を押し下げようとしています。
• 偏見の低減：この問題は複雑かつ継続的な課題であり、研究者は偏見の低減に多面的なアプローチを採用しています。このアプローチには、データセットのキュレーションと多様化、業界と学界のパートナーシップの形成によるベストプラクティスとツールの共有、ユーザー調査の実施および多様なユーザーグループからのフィードバックの収集による偏見の特定と反復的モデルの改良、そして偏見のあるコンテンツの検出とフィルタリングの手法の実装などがあります。
• 新しいタイプのアーキテクチャーの探索：大企業は、新しい LLM アーキテクチャーを積極的に研究しており、これらのモデルの事前訓練を行うことで誰もが使用および微調整できるよう取り組んでいます。