【目次】
LLM（大規模言語モデル）とは自然な受け答えや会話、高精度な処理を可能とする言語モデル
LLM（大規模言語モデル）の仕組み
LLM（大規模言語モデル）の活用例と注意点
LLM（大規模言語モデル）のまとめ
LLM（大規模言語モデル）とは自然な受け答えや会話、高精度な処理を可能とする言語モデル
LLM（大規模言語モデル）とは、Large Language Modelsの略称で、膨大な量のデータとニューラルネットワーク（人間の脳の神経ネットワークを模倣したモデル）を用いて大量のデータからパターンや特徴を学び、高度なタスクを実行する「ディープラーニング（深層学習）技術」により構築された言語モデルです。
言語モデルとは、文章や単語の出現確率を用いてモデル化したものを指し、文章作成などの自然言語処理で用いられています。特定の単語に続く可能性の高い単語は何か、どのくらいの頻度で出現するかなどを予測します。
言語モデルのうち、データ量（入力される情報量）、計算量（コンピューターの処理する仕事量）、パラメータ数（ディープランニング技術で確率計算をおこなう際の係数量）の3要素を大規模化したものを指すのが、LLM（大規模言語モデル）です。膨大なデータから言語の規則やパターンを深く理解し、文章の予測、生成をおこなうため、大規模言語モデルは人間に近い自然な受け答えや流暢な会話、自然言語を用いたさまざまな処理を高精度で行うことが可能なため、世界中で注目を集めています。
生成AIとの違い
テキスト、画像、音声、動画などのコンテンツを自動生成できるAI技術の総称が「生成AI」です。LLM（大規模言語モデル）は、生成AIの一種ですが、画像、音声、動画の生成は不可能です。
関連記事：シンギュラリティはいつ起こる？意味やAIによる影響、2045年問題を解説
機械学習との違い
機械学習とは、アルゴリズムを使って、ある特定の分野に絞り、コンピューターに大量のデータを与えてパターンを学習させ解析することで、その中に規則性や関係性を見つけ出し新たなデータに対して予測や判断をさせる手法を指します。機械学習はAIを支える技術の一つですが、開発者があらかじめすべての動作を決める必要はないですが、コンピューターが自ら判断してすべての規則性や関係性を見つけ出すのではなく、データのどこに注目するべきかについては人間が事前に判断し、設定する必要があります。LLM（大規模言語モデル）は、機械学習の一種、入力データと正解データのペアを用いて学習を行う「教師あり学習」を用いて開発されています。そのなかでもLLM（大規模言語モデル）はテキストデータを集中的に学習させた言語モデルで、入力したテキストデータと、そのテキストデータの要約や翻訳などの正解データを用いて学習をします。
関連記事：アノテーションとは？意味や必要性、AI機械学習に必要な作業を解説
LLM（大規模言語モデル）の仕組み
LLM（大規模言語モデル）は、大きく2つのプロセスを経て文章を生成します。1つ目が、膨大なテキストデータセットを用いた「事前学習（Pre-Training）」で、2つ目が最適化するための「微調整（Fine-Tuning）」です。一例として、５つのステップを経て生成される例を紹介します。
Step1: トークン化（Tokenization）
入力された文章をコンピューターが単語や記号などの処理可能な最小単位に分解します。
Step2: 文脈理解（Contextual Understanding）
単語の順番や文脈に基づいて、文章の意味を理解します。文章中の代名詞や指示詞が指す単語を特定する技術である「共参照解析」や文章中の単語間の依存関係を分析する技術である「依存関係解析」などの技術を用いて、単語間の関係性を分析（入力された文章内における各トークンとの関連性を計算）して文脈を理解します。
Step3: エンコード（Encoding）
文脈を理解したうえで、単語や文章をコンピューターが計算できるよう、数値データに変換（ベクトル化）します。LLM（大規模言語モデル）で基本的に利用されている仕組みであるTransformerと呼ばれるニューラルネットワークアーキテクチャを用いて単語間の関係性を考慮したベクトルを生成します。
Step4: デコード（Decoding）
エンコードで生成されたベクトルを単語や文章に変換し、入力された文章に対する適切な応答や単語を予測します。
Step5: 確率出力（Output）
生成された単語や文章の出現確率を計算して最も高い確率、つまり最適な単語や文章を選び、テキストデータとして出力します。
LLM（大規模言語モデル）の活用例と注意点
LLM（大規模言語モデル）の活用には、いくつか注意が必要です。最新情報の取得、正否判断、感情や倫理に基づいた判断、高度な専門性が求められるタスクにおけるLLM（大規模言語モデル）の性能は、まだ低いので注意が必要です。例えば、フェイクニュースと事実の見分けや、著作権で保護されているコンテンツかどうかの確認はできないため、アウトプットされるものの信ぴょう性、正確性は疑わしいものであることを念頭においておく必要があります。LLM（大規模言語モデル）を活用する際には、特性を正しく理解し、ハルシネーション（AIが虚偽の情報を出力する現象）や著作権侵害、情報漏洩などのリスクがあるという想定をもち、社内ガイドラインの策定および従業員への周知徹底などの対策を徹底したうえで活用しましょう。
LLM（大規模言語モデル）が高い性能を発揮するのは、文章の要約、質問への回答、データの抽出、翻訳、プログラミングコードの生成やバグチェック、指定されたデータのレポート作成といったタスクです。これらのタスクにLLM（大規模言語モデル）を活用することは、業務の効率化やコスト削減、人手不足などの課題解決などにつながります。LLM（大規模言語モデル）は、マンパワーと組み合わせて、リスクマネジメントをしっかりすれば、カスタマーサポートやマーケティング、システム開発業務など様々なビジネスシーンで有効活用できるでしょう。
LLM（大規模言語モデル）のまとめ
以下に、LLM（大規模言語モデル）とその活用例についての要点をまとめます。
・LLM（大規模言語モデル）とは、Large language Modelsの略称で、膨大なデータとニューラルネットワーク（人間の脳の神経ネットワークを模倣したモデル）を用いて大量のデータからパターンや特徴を学び、高度なタスクを実行する「ディープラーニング（深層学習）技術」により構築された言語モデルを指す。
・「事前学習（Pre-Training）」と「微調整（Fine-Tuning）」の大きく2つのプロセスを経て文章を生成する。
・LLM（大規模言語モデル）はカスタマーサポートやマーケティングなどさまざまなビジネスシーンで活用できるが、ハルシネーション（AIが虚偽の情報を出力する現象）や著作権侵害、情報漏洩などのリスクもある。
(免責事項) 当社（当社の関連会社を含みます）は、本サイトの内容に関し、いかなる保証もするものではありません。 本サイトの情報は一般的な情報提供のみを目的としており、当社（当社の関連会社を含みます）による法的または財務的な助言を目的としたものではありません。 実際のご判断・手続きにあたっては、本サイトの情報のみに依拠せず、ご自身の適切な専門家にご自分の状況に合わせて具体的な助言を受けてください。