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、人間のような言語を理解、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、膨大なパブリックドメインのデータでトレーニングされ、数百万または数十億のパラメーターで生成されるため、生成されるテキストは人が書いたかのように聞こえます。

LLM は、コンピューターと人間言語との相互作用を処理する AI の一分野である自然言語処理 (NLP) のより広い領域で利用されます。NLP は、人間の言語を分析、理解、生成するために使用され、テキスト、音声、その他のコミュニケーション・フォームを機械が読み取って解釈できるようにします。

LLM は、ChatGPT、Google Bard、Jasper など、今日最も使用されているテキスト中心の生成 AI (生成 AI) ツールの基盤となる強力な基盤として機能します。最近の生成 AI の急成長と商業投資の増加の大部分は、トランスフォーマー・モデル・アーキテクチャーの利用可能性、アテンション・メカニズムや最適化技術などの新しいアルゴリズムの革新、TensorFlow や PyTorch などのオープンソース・フレームワークのアクセシビリティーなど、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。

大規模言語モデルと生成 AI の比較

一般的に言えば、生成 AI とは、文章、画像、動画、音声など、コンテンツの生成や作成に使用される AI ソリューション を指します。LLM は、生成 AI の専門的なサブセットであり、自然言語処理技術を使用してテキストを分析して作成することに重点を置いています。

LLM は、生成 AI ソリューションの実現において、多くの場合、基本的な役割を果たします。ここでは、ユーザーと AI モデル間のメカニズムとして使用され、システムがユーザーの入力プロンプトを理解し、適切なコンテンツ出力を提供できるようにします。

言語モデルが重要な理由は何ですか？

大規模な言語モデルと小規模な言語モデルにより、AI は人間と対話できます。チャットボット、AI アシスタント、自動文字起こしサービスなど、多くの AI イノベーションを支えています。LLM により、AI システムは人間の意図を理解し、正確に対応できるようになります。

LLM は、大量の書かれたコンテンツを人間よりもはるかに高速に処理できるため、文書のレビューや法的リサーチなどの分野で強力なツールとなっています。この高度な分析能力により、LLM は、さまざまなユースケースと業界において、意思決定の向上をサポートし、生産性を最大限に高めることができます。

大規模言語モデルのメリット

LLM を実装する企業は、以下のような多くのメリットを得ることができます。

• 業務の合理化: LLM により、反復的なルーチンタスクを自動化し、従業員の生産性を高め、効率性を向上させ、コストを削減するのに役立ちます。
• 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と嗜好に関する重要なインサイトを明らかにし、既存製品の改善方法や新製品が必要かどうかについて推奨事項を提供できます。
• ビジネスインサイト: LLM を活用した NLP は、非構造化ビジネスデータからインサイトを迅速かつ正確に分析して抽出できるため、企業はデータ主導の意思決定を迅速に下し、反復的なタスクを自動化し、競争優位性を獲得する機会を特定できるようになります。
• スケーラビリティーと柔軟性: LLM は、大量のデータを処理するためにスケールアップできるため、複数のアプリケーションに利用できます。さらに、LLM は基礎モデルであるため、トレーニングと微調整を通じてタスク固有のモデルを構築する優れた出発点となります。

LLM のメリットは、ビジネスを超えて広がります。また、LLM が企業で実装され、LLM ベースのアプリケーションが簡単に利用可能になると、ユーザーは大きなメリットを得ることができます。

• ユーザー体験の向上: LLM は新しいインサイトを浮き彫りにし、製品やサービス向けにより直感的なインターフェイスを作成し、お客様が使いやすく理解しやすいものにします。
• カスタマーサービスの向上: LLM は、顧客の問い合わせをより自然な言語で理解し、対応するチャットボットや仮想アシスタントを構築するために使用できます。これにより顧客サービスの効率性と効果が向上します。
• パーソナライズされた推奨事項: LLM は、顧客の嗜好と行動を分析し、製品とサービスについてパーソナライズされた推奨事項を提案できます。
• 情報へのアクセスの容易さ: LLM は、自然言語で検索できるようにすることで、顧客が必要な情報を見つけることを容易にします。

大規模言語モデルの課題

LLM の使用は、企業とユーザーに大きなメリットをもたらしますが、見過ごせない課題とリスクをもたらします。

• バイアス: LLM は、バイアスを持つ可能性のある既存のデータに基づいてトレーニングされ、そこから学習します。したがって、LLM はこれらのバイアスを継承し、その後生成されるテキストにそれを拡散させる可能性があります。
• トレーニングによる環境影響: 大規模な LLM をトレーニングするには、長期的に有害な環境影響を残す可能性のある、大規模なコンピューター・リソースが必要です。例えば、Google が導入した Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) などの一般的な LLM を GPU でトレーニングすると、自動車 5 台が寿命で排出する量と同じくらいの CO2 を排出することが分かっています。¹これらの影響を軽減し、AI をより持続可能性にするために、また、AI を活用してビジネス・サステナビリティーの取り組み全体を向上させるために取り組んでいます。
• 解釈可能性: 現在、LLM の意思決定プロセスを理解し、それがどのように成果に到達するかを解釈することは困難です。これは、LLM の複雑さと大規模性、トレーニング対象のデータセットのサイズと多様性、現在のところ成熟した説明ツールの不足など、多くの要因によるものです。ただし、AI コミュニティでは、AI モデルの透明性と説明可能性を向上させるための取り組みが進行中です。
• AI の責任ある利用: AI の利用におけるさらなる課題として、倫理的および社会的影響が挙げられます。AI イノベーションのリーダーたちは、透明性、包括性、説明責任を備えた責任ある AI の実践を追求し、AI が社会に及ぼす潜在的な影響について心を配り、AI の進歩が継続的に地域社会を向上させることを確実にするために、協力して取り組んでいます。

大規模言語モデルの仕組み

大規模な言語モデルは、ディープ・ニューラル・ネットワークを使用してテキストを処理して生成します。これらは、時には数百万または数兆の単語で訓練され、データのパターンと構造を見つけることを学び、人間のような新しいテキストを作成します。

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・アーキテクチャーをベースとしています。トランスフォーマーにより、モデルは入力シーケンスを並列に処理できるようになり、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が向上します。トランスフォーマーは、複数レイヤーの自己注意機構に基づいています。これは、LLM がコンテキストに関連し、かつ一貫した出力を処理するために不可欠です。自己注意機構により、モデルは異なる単語の重要性を評価し、それらの関係を記録することができます。

優れた大規模言語モデルとは？

高品質な LLM の構築は、データセットに触れ、訓練されることから始まります。データセットが多様で包括的であればあるほど、LLM は文脈に即した、人間らしいテキストを生成する能力が向上します。

多様で包括的なトレーニング・データセットは、通常、モデルを開発する個人や企業によって提供されるテキスト、ウェブサイト、書籍、その他のテキストリソースなど、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ます。

インターネット全体からトレーニング・データを調達する際の懸念事項の 1 つは、LLM が誤解を招いたり、バイアスのかかったテキストを生成するリスクがあるということです。LLM は、トレーニング・データに基づいて学習するため、バイアスのかかった情報が存在する場合、LLM で生成されたテキストがそのバイアスを受け継ぐ可能性が高くなります。

人間のフィードバックからの強化学習 (RLHF) は、LLM の応答の質を向上させるのに役立つプロセスです。RLFH では、モデルがレスポンスを生成した後、人間がその回答を確認し、品質を評価します。回答が質の低い場合、人間がより良い回答を導き出します。その後、人間が提供したすべての回答をトレーニングにフィードバックし、高品質な回答についてモデルを再トレーニングします。

さらに、検索拡張生成 (RAG) の出現と採用により、LLM がより正確で関連性の高い AI 対応を提供できるよう支援しています。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、最新かつ文脈に適した関連情報を取り込みます。

大規模言語モデルのトレーニング方法

LLM をトレーニングするには、特に多くのパラメーターを使用するモデルでは、かなりの量のデータと大きなコンピューティング・パワーが必要です。LLM の目的とするユースケースに応じて、幅広いデータを含む汎用データセットと、単一の目的やトピック領域に特化した比較的小規模なデータセットでトレーニングすることができます。多くの場合、組織は、基礎モデルとしても知られている、より汎用的な LLM からスタートし、独自のドメイン特化型のデータに基づいてトレーニングすることで、ニーズに合わせて微調整できます。

LLM のトレーニング・データセットは、通常、書籍、記事、ウェブサイト、科学研究、その他の文書を含む大規模なテキスト・コレクションです。これらは、モデルが人間の言葉を理解し、正確で人間らしい応答を生成するのに役立ちます。通常、LLMトレーニングは、パブリック・クラウドやハイパフォーマンス・データセンターなどの高度なデータセンター環境で実施され、専用 AI アクセラレーションの形で極端な演算能力を提供できます。

大規模言語モデルの使用方法

大規模な言語モデルは、企業、専門家、一般的なユーザーによって、さまざまな方法で利用されています。OpenAI の Generative Pre-trained Transformer (GPT) などの人気の LLM は、インターネットから取得した膨大な多様なデータセットでトレーニングされてきました。つまり、タスク固有のトレーニングなしで、幅広いタスクを完了するために頻繁に使用されています。企業は、LLM を微調整して実装し、業界全体で専門的なタスクに特化したアプリケーションを実行することもできます。

テキスト生成

LLM は、メール、概要、マーケティング資料など、さまざまな種類のビジネスや個人向けコミュニケーションの初期ドラフトをユーザーからの指示に応じて作成することで、生産性の向上に役立ちます。多くの業界において、LLM は、コミュニケーションとマーケティング・キャンペーンをパーソナライズし、エンゲージメントを高めることで顧客体験を向上させるために使用されています。

コンテンツの要約

LLM は、長い文書の要約や、文書やデータの集合体を作成するために頻繁に使用されます。例えば、医療分野では、LLM は、電子カルテなどの医療テキストを処理・分析し、患者の健康状態や治療パターンに関するレポートを医療提供者に作成するために使用されています。

教育分野において、LLM を活用した生成 AI は、生徒やクラスのテストと課題の成績を分析した要約とともに、教師と管理者向けに独自のインサイトとして提供することができます。

金融サービス企業は、LLM を使用して金融ニュース記事やソーシャルメディアの投稿を分析し、センチメントを把握し、株価に関する予測を立てています。

AI チャットボット

LLM により、AI チャットボットはユーザーのプロンプトに人間のような言語で応答できます。

製造業、銀行、エネルギーセクターなど、業界全体で、企業が AI 対応チャットボット、企業固有のパーソナル・アシスタント、セルフサービス・ポータルを導入し、カスタマーサポートと満足度を向上させる一方で、対面通話を減らして従業員の時間を最大限に活用し、効率を向上させます。

コード生成

既存のコードベースと文書からパターンを学習することで、LLM はコードを作成することによって開発者の生産性を向上させるために使用できます。この情報に基づいてトレーニングされた場合、LLM は自然言語のプロンプトや仕様に基づいて関数、クラス、プログラム全体を生成できます。

情報取得

チャットボット、カスタマー・サービス・システム、コンテンツ要約ツールなど、多くの LLM アプリケーションの中核となっているのは、クエリに応答して異なるシステムから情報を検索して取得する機能です。

人気の高い検索エンジンでは、LLM を使用して、クエリの回答の有効性と関連性を向上させます。RAG データベースに接続された内部検索エンジンを導入している企業の従業員は、会社のコンテンツ・アセット・ライブラリー全体を迅速に検索し、関連性の高いリソースを取得できます。

大規模言語モデルの例

現在、絶えず進化している AI を取り巻く環境において、銀行を支えるチャットボットから、携帯電話経由でリアルタイムで翻訳を行う AI アシスタントまで、LLM の例は、あらゆる場所で見られます。

現在最も重要な LLM の多くは、実験や統合にすぐに利用できます。最も人気のあるモデルは次のとおりです。

• OpenAI による AI を活用した会話モデルである ChatGPT は、LLM を使用して幅広いトピックに関する情報を提供します。
• BERT は Google が導入した言語モデルで、マシンがテキストを理解し、処理する方法を大幅に変えることで知られています。
• T5 (テキストからテキストへの転送トランスフォーマー) は Google AI が開発したもので、テキストベースのアプリケーション向けの強力で汎用性の高い言語モデルです。
• Meta AI が開発した Llama は、スケーラビリティーと効率性を念頭に設計されたオープンソースの LLM ファミリーです。
• XLNet は、Google とカーネギーメロン大学が開発した強力な言語モデルで、自然言語処理タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。

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、急速に変化しているように、LLM の未来も進化しています。研究者は、現在の限界と課題に基づいて、LLM を改善する新しい方法を絶えず模索しています。以下に重点的に取り組んでいる分野をいくつか紹介します。

• 効率性の向上: LLM がサイズ、複雑性、機能において拡大を続けるにつれて、エネルギー消費量も増加します。研究者は、それらをより効率的にする方法を開発し、計算要件を軽減し、環境に与える影響を軽減しています。
• バイアスを減らす: バイアスは複雑で継続的な課題であるため、研究者はバイアスを減らすため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、データセットの厳選と多様化、業界と学術界のパートナーシップを構築し、ベスト・プラクティスとツールをシェアすること、ユーザー調査の実施と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りバイアスを特定し、モデルを反復的に改善すること、バイアスのかかったコンテンツを検出してフィルタリングする手法の導入が含まれますが、これらに限定されません。
• 新しいタイプのアーキテクチャーの模索: 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、それらのモデルを事前にトレーニングし、だれもが利用・微調整できるように取り組んでいます。

大規模言語モデルの管理

LLM は、規制ガイドラインに準拠し、責任ある AI 原則に沿って開発、導入、使用を慎重に管理する必要があります。

LLM ガバナンスを成功させるには、フレームワーク、ポリシー、倫理ガイドラインを慎重に作成する必要があります。これらのガバナンス・ポリシーは、トレーニングに適切なデータのみが使用されることを保証する、モデルの精度と透明性の検証、クラウドとオンプレミスを問わず、適切に保護されたインフラストラクチャーですべての AI ワークロードを実行するなど、組織が重要な考慮事項を管理するのに役立ちます。LLM ガバナンスには、モデルが公平で偏りのない対応を実現するための措置も含まれます。