LLM

A Large Language Model（LLM）とは、人間の言語を理解して生成するように設計された人工知能（AI）プログラムです。これは、質問に答えたり、記事を書いたり、情報を要約したり、会話したりできる「インテリジェントな」テキストツールです。生成AIプラットフォームのChatGPT、LLaMA、Geminiなどは、LLMを使用してユーザーのプロンプトに人間のような応答を提供します。

LLMの仕組み

LLMは、テキストの入力を「トークン」と呼ばれる小さな単位に分解します。トークンは、単語または単語の一部です。次に、モデルはニューラルネットワークと呼ばれる複雑なシステムを使ってこれらのトークンを分析し、トレーニングの過程で「学習した」内容に基づいて、パターンや関係を探します。LLMは、書籍、記事、Webサイトなどから集めた大量のテキストを使ってトレーニングされます。モデルは、事実、文法、人々がコミュニケーションを取るときによく使う表現を学習します。

LLMにプロンプトを与えると、学習したパターンを使って、次に来るべきテキストを1語ずつ予測します。これにより、短い回答から長い論文、さらにはコンピューターのソースコードまで、さまざまなものを生成できます。人間のような出力が得られるため、LLMはチャットボット、仮想アシスタント、翻訳ツールなど、さまざまなアプリケーションで使用されています。

LLMが「大規模」である理由

LLMの「大規模」は、モデルのトレーニングに使われる膨大な量のデータと、モデル内部にある膨大な数のパラメーターの両方を指します。パラメーターの数は数十億、場合によっては数兆に及びます。これらのパラメーターは、モデルが言語について判断するのに役立ちますが、そのためには多くの処理能力も必要です。

LLMは強力ですが、限界もあります。たとえば、間違いを犯したり、正確ではない情報を提供したりすることがあります。また、その出力には、トレーニングデータに含まれる偏りが反映される場合もあります。そのため、生成AIサービスから受け取った重要な情報は再確認し、出力に使われた参照元も確認することをおすすめします。