コードから会話へ：LLMはどのように機能するか？

大規模言語モデル（LLM ）は、人間のようなテキストを理解し、生成することができる高度な生成AIシステムである。これらのモデルは、インターネットから収集された数百万ギガバイトのテキストデータで訓練されているため、人間の言語を認識し、解釈することができます。LLMを搭載した ChatGPTのようなLLMを搭載したイノベーションは有名になり、ジェネレーティブAIをより身近なものにした。 

世界のLLM市場は2034年までに856億ドルに達すると予想されており、多くの企業がビジネス機能全体でLLMを採用することに注力している。

この記事では、大規模な言語モデルがどのように機能するのか、そして様々な業界におけるその応用例を探ります。始めよう！

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大規模言語モデルの進化

大規模言語モデルの歴史は数十年に及び、研究のブレークスルーと魅力的な発見に満ちている。核となる概念に入る前に、最も重要なマイルストーンをいくつか探ってみよう。

ここでは、LLMの発展における重要なマイルストーンを簡単に紹介しよう：

• 1960s:ジョセフ・ヴァイツェンバウムは、最初のチャットボットのひとつであるELIZAを作った。パターンマッチングという、システムがユーザーの入力からキーワードを検出し、それに応じて応答する方式を採用し、基本的な会話をシミュレートした。

• 1990s: リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）は、テキストや音声のような連続したデータを処理するために開発された。RNNは過去の入力を記憶することができたが、長いシーケンスの処理に苦戦したため、この問題を処理するためにLong Short-Term Memory（LSTM）ネットワークが開発された。

• 2014:よりシンプルで高速なLSTMとしてGated Recurrent Unit（GRU）が導入された。同じ頃、AIがシーケンスの最も重要な部分に焦点を当て、より良く理解することを可能にするアテンションメカニズムが開発された。

• 2017: Transformerは、マルチヘッドアテンションと並列処理を用いた新しいテキスト処理方法を導入した。RNNとは異なり、シーケンス全体を一度に分析できるため、より高速で、文脈の理解に優れている。

2018年以降、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）やGPT（Generative Pre-trained Transformer）のようなモデルは、トランスフォーマーを使って、情報が前にも後ろにも流れる双方向処理を導入している。これらの進歩により、自然言語を理解し生成する能力が大幅に向上した。

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LLMの仕組み

LLM（大規模言語モデル）がどのように機能するのかを理解するためには、まずLLMとは一体何なのかを明確にすることが重要だ。 

LLMは基礎モデルの一種で、膨大なデータセットで訓練された汎用AIシステムである。これらのモデルは特定のタスク用に微調整が可能で、人間の文章を模倣した方法でテキストを処理・生成するように設計されている。LLMは、最小限のプロンプトから予測を行うことに優れており、人間の入力に基づいてコンテンツを作成 するジェネレーティブAIで広く使用されている。LLMは、文脈を推測し、首尾一貫した適切な回答を提供し、言語を翻訳し、テキストを要約し、質問に答え、創造的なライティングを支援し、さらにはコードを生成したりデバッグしたりすることができる。

LLMはとてつもなく大きく、何十億ものパラメータを使って動作する。パラメータとは、学習中にモデルが学習する内部重みのことで、受け取った入力に基づいて出力を生成することができる。一般的に、パラメータが多いモデルほど優れた性能を発揮する傾向がある。

人気のあるLLMの例をいくつか紹介しよう：

• GPT-4o:2024年5月にリリースされるGPT-4oは、OpenAIの最新マルチモーダルモデル。テキスト、画像、音声、ビデオ入力を処理できる。
• クロード 3.5:2024年6月にAnthropic 、クロード3.5が発表された。クロード3.5はクロード3シリーズをベースとし、自然言語処理と問題解決能力を向上させている。
• ラマ3世:2024年4月にリリースされたMetaのLlama 3シリーズには、最大700億のパラメータを持つモデルが含まれています。これらのオープンソース・モデルは、その費用対効果と様々なベンチマークにおける強力なパフォーマンスで知られています。 
• ジェミニ 1.5:Google DeepMindによって2024年2月に発表されたGemini 1.5は、テキスト、画像、その他のデータタイプを扱うことができるマルチモーダルモデルである。

LLMの主な構成要素

大規模言語モデル（LLM）には、ユーザーのプロンプトを理解し、それに応答するために連携するいくつかの重要なコンポーネントがある。これらのコンポーネントのいくつかは、レイヤーに編成されている。各レイヤーは、言語処理パイプラインの特定のタスクを処理する。 

例えば、エンベッディング層は単語を細かく分解し、単語間の関係を特定する。 

これを基に、フィードフォワード層がこれらの断片を分析し、パターンを見つける。同様の方法で、リカレント層はモデルが単語の正しい順序を保つようにする。 

もう一つの重要なコンポーネントは、アテンション・メカニズムである。これは、モデルが入力の最も関連性の高い部分に集中するのを助け、重要性の低いキーワードやフレーズを優先することを可能にする。例えば、「The cat sat on the mat（猫はマットの上に座った）」をフランス語に翻訳する場合、アテンション・メカニズムにより、モデルは「cat」を「le chat」に、「mat」を「le tapis」に揃え、文の意味を保持します。これらのコンポーネントが段階的に連動して、テキストを処理・生成する。 

LLMのさまざまな種類

どのLLMも基本的な構成要素は同じだが、特定の目的に合わせて構築し、カスタマイズすることができる。以下は、さまざまなタイプのLLMとそのユニークな機能の例です：

• ゼロショット・モデル:これらのモデルは、特に訓練されていないタスクを処理することができる。新しいプロンプトを理解するために学習した一般的な知識を使用し、追加のトレーニングを必要とせずに予測を行います。
• 微調整モデル:ファインチューニングされたモデルは、一般的なモデルをベースに、特定のタスクのためにさらにトレーニングされたものです。この追加トレーニングにより、特殊なアプリケーションに非常に効果的に対応できるようになります。
• マルチモーダルモデル:これらの高度なモデルは、テキストや画像など複数のタイプのデータを処理・生成することができる。テキストとビジュアルを組み合わせて理解する必要があるタスクのために設計されています。

自然言語処理とLLMの関係

自然言語処理（NLP）は、機械が人間の言語を理解し、それを扱うのを助けるものであり、一方、生成AIは、テキスト、画像、コードなどの新しいコンテンツを作成することに焦点を当てている。大規模言語モデル（LLM）は、この2つの分野を結びつけるものだ。LLMは、言語を理解するためにNLP技術を使用し、人間のようなオリジナルの応答を作成するためにジェネレーティブAIを適用します。この組み合わせにより、LLMは言語を処理し、創造的で意味のあるテキストを生成することができ、会話、コンテンツ作成、翻訳などのタスクに役立ちます。NLPとジェネレーティブAIの両方の長所を融合させることで、LLMは機械が自然で直感的に感じられる方法でコミュニケーションすることを可能にします。

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様々な業界におけるLLMの応用

LLMとは何か、LLMがどのように機能するのかを説明したところで、LLMの可能性を示すさまざまな業界での使用例を見てみよう。

リーガルテックにおけるLLMの活用

AIモデルは法律業界を変革しつつあり、LLMは弁護士にとって、法律文書の調査や起草といった作業をより迅速に行えるようになった。LLMは、法律や過去の判例などの法律テキストを素早く分析し、弁護士が必要とする情報を見つけるために使用することができる。LLMはまた、契約書や遺言書などの法的文書の作成を支援することもできる。 

興味深いことに、LLMは調査や起草に役立つだけでなく、法令遵守を確保し、ワークフローを合理化するための貴重なツールでもある。組織はLLMを使用して、潜在的な違反を特定し、それらに対処するための推奨事項を提供することで、規制に準拠することができます。契約書をレビューする際、LLMは重要な詳細を強調表示し、リスクやエラーを特定し、変更を提案することができます。

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小売業とEコマースLLMによるAI搭載チャットボット

LLMは、過去の購入履歴、閲覧習慣、ソーシャルメディア活動などの顧客データを分析し、パターンや傾向を見つけることができる。これは、パーソナライズされた推奨商品の作成に役立つ。LLMと統合されたアプリケーションは、商品の選択、カートへの追加、チェックアウトの完了など、商品の購入を通して顧客をガイドすることができる。 

その上、LLMベースのチャットボットは、製品、サービス、出荷に関する一般的な顧客からの問い合わせに対応することができる。これにより、カスタマーサービス担当者はより複雑な問題に対応できるようになる。その好例が、アマゾンの最新AIチャットボット「ルーファス」だ。これはLLMを使って商品レビューの要約を生成する。ルーファスはまた、偽のレビューを検出し、顧客に服のサイズオプションを推奨することができます。

研究と学術におけるLLM

LLMのもう一つの興味深い応用は教育分野である。LLMは学生のために練習問題や小テストを生成し、学習をよりインタラクティブなものにすることができる。 

LLMを学校の教科書と微調整することで、生徒が自分のペースで学習し、難しいと思うトピックに集中できるよう、個人に合わせた学習体験を提供することができる。また、教師はLLMを活用することで、作文やテストなど生徒の課題を採点することができ、時間を節約して他の指導に集中することができる。 

さらに、これらのモデルは教科書や学習教材をさまざまな言語に翻訳することができ、生徒が母国語で教育コンテンツにアクセスできるよう支援する。

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大規模言語モデルの長所と短所

LLMは、自然言語を理解し、要約や翻訳などのタスクを自動化し、コーディングを支援することで、多くの利点を提供する。異なるソースからの情報を組み合わせたり、複雑な問題を解決したり、多言語でのコミュニケーションをサポートしたりすることができるため、さまざまな業界で役立ちます。 

しかし、誤った情報を広めるリスクや、現実的ではあるが虚偽の内容を作成することに対する倫理的な懸念、重要な部分において時折不正確な部分があるなどの課題もある。さらに、1台のモデルをトレーニングすると自動車5台分の二酸化炭素を排出する可能性があるなど、環境への影響も大きい。このような制約と利点のバランスをとることが、責任を持って使用するための鍵となる。

要点

大規模な言語モデルは、機械が人間のようなテキストを理解し、作成することを容易にすることで、生成AIの使用方法を再構築しています。文書作成、製品の推奨、パーソナライズされた学習体験の作成など、法律、小売、教育などの業界がより効率的になるのに役立っている。 

LLMは、時間の節約や作業の簡素化など多くの利点を提供する一方で、正確性の問題、倫理的懸念、環境への影響といった課題も伴う。これらのモデルが改善されれば、私たちの日常生活や職場でさらに大きな役割を果たすことになるだろう。

詳しくはGitHubリポジトリをご覧ください。自動運転車や 農業におけるAIアプリケーションについては、ソリューションページをご覧ください。🚀