LLM（大規模言語モデル）とは？活用方法やAIの課題も解説
ChatGPTをはじめとするAIの新時代が訪れています。
そこで、よりよく活用するにあたって「そもそもどういったものなのか」という基本的なことを理解することが重要となります。
今回は、ChatGPTなどのAIであるLLM（大規模言語モデル）の活用方法、これからのAIの課題を解説しますので、ぜひ最後まで読んでご参考になさってください。
基礎を理解することが重要なのはAIにおいても同じです。
AIの得意な領域、人間の得意な領域を把握してAIに使われるのではなく、AIと共存する道をひらきましょう。
INDEX
LLM(大規模言語モデル)とは
LLM（大規模言語モデル：Large Language Model）とは、膨大な量のテキストデータを学習させた言語モデルのことです。
自然言語処理（NLP）の分野で使用される深層学習モデルの一種であり、その主な目的は、人間のような自然な言語生成や理解を実現することです。
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言語モデルとは
言語モデルとは、人間の言語を単語の出現確率を用いてモデル化したAIのことで、大量のテキストデータから、各単語が現れる確率を学習します。
例えば、あるテキストデータに「今日は晴れです」に似た文章が100回出現したとすると、そのデータから「今日」の次に「は」が現れる確率は99%、次に「晴れ」が現れる確率は1%というような学習をしていきます。
基本的にはこの確率分布を用いるのですが、大規模なデータを学習していることで、現在ではテキスト生成だけでなく様々なことができるようになっています。
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自然言語処理（NLP）とは
自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）とは、人間が日常的に使っている言葉である「自然言語」をコンピュータで処理・分析する技術のことです。
端的に言うと、コンピュータに「ことば」を教える技術です。
自然言語は、人間のコミュニケーションにおいて重要な役割を果たしているものの、自然言語は曖昧で複雑なため、コンピュータで処理することは容易ではありませんでしたが、LLMにより実現しました。
LLMに期待されること
LLMは、従来の機械学習モデルが価値を発揮していた特定タスクの効率化・自動化という限定的な活用領域を超えることができます。
可能なタスクが多岐に渡りすぎて曖昧な表現になってしまいますが「収益機会の最大化」や「個別化された顧客体験の提供」など、本当に多岐に渡るビジネス価値を生み出すことが期待されています。
LLMの仕組み
LLMは、ニューラルネットワークの一種である”Transformer”と呼ばれるアーキテクチャに基づいて構築されています。
Transformerは、単語やフレーズ間の関係性を学習することを得意としており、LLMはこれにより、自然言語の生成を高い精度で行うことができます。
ニューラルネットワークとは
ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経回路網を模した数理モデルです。
人間の脳は、数多くの神経細胞が相互につながって、複雑な処理を行っていますが、ニューラルネットワークは、この神経細胞のつながりを数式的に表現したものです。
ニューラルネットワークは、入力層、中間層（隠れ層）、出力層の3つから構成されており、以下のような役割があります。
- 入力層：データが入力される
- 中間層（隠れ層）：入力層から受け取ったデータを処理する
- 出力層：処理結果を出力する
ニューラルネットワークもやはり、大量のデータから学習することで、特定のタスクを実行するようになります。
例えば、画像認識のニューラルネットワークは、大量の画像データから画像の特徴を学習し、新しい画像を見た時でも、その画像が何であるかを判別することができます。
LLMの活用方法
LLMは、さまざまなタスクに応用することができます。以下のことはその一例です。
テキスト生成
LLMを使用して、自然言語の文章やコードを生成することができます。
例えば、ブログ記事や解説文を自動生成したり、プログラミング言語で書かれたコードを生成したりすることができます。
翻訳
LLMを使用して、自然言語を翻訳することができます。
例えば、日本語の文章を英語に翻訳したり、英語の文章を日本語に翻訳したりすることができます。
さらに、英語や日本語に限らず、様々な言語に対応できます。
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質疑応答
LLMを使用して、自然言語の質問に対して回答することができます。
例えば「今日の天気はどうですか？」や「東京から大阪まで電車で行くにはどうすればいいですか？」などの質問に回答することができます。
要約
LLMを使用して、自然言語の文章を要約することができます。
長い論文やニュース記事を要約したり、会議の内容を要約したりすることができ、業務を効率化できます。
LLMの課題
LLMは、非常に強力で魅力的な技術ですが、いくつかの課題もあります。
代表的な例を2つ挙げます。
バイアス
課題の一つは、学習データに含まれるバイアスがLLMに反映されてしまう可能性があるということです。
バイアスとは、偏見や先入観のことです。
元々は人間が皆持っているもので、思考や判断に特定の偏りをもたらす思い込みや、得られる情報が偏っていることによる認識の歪みのことを指します。
例えば、自分の出身地や出身校、好きな芸能人などの影響で、特定の対象に対して偏った評価をしてしまうことがあります。
LLMを学習させるデータセットに偏見や差別的な表現が多く含まれていれば、LLMは差別的な表現を生成するリスクが高くなります。
適切でない生成をする可能性がある
もう一つの課題は、LLMが生成する内容の品質が保証されていないということです。
LLMは、学習データに基づいた統計から確率的に内容を生成するため、必ずしも正確な内容を生成するとは限りません。
LLMの生成するものは、あくまで統計と確率の話です。
間違う確率も当然に含まれます。
そのため、LLMが生成した内容を検証することが重要です。
LLMの未来
LLMはまだ新しい技術であり、その可能性は未知数です。
しかしLLMは、自然言語処理の分野の垣根を超えた、大きな革新をもたらす可能性を秘めています。
さまざまなタスクに応用することができるので、ビジネスや社会に大きなインパクトを与えることが期待されています。
その時に、上記の課題をしっかりと認識しておくことが大切です。
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まとめ
LLMは、膨大な量のテキストデータを学習させた言語モデルのことです。
自然言語から入力されたテキストから多岐にわたる出力結果の生成を高い精度で行うことができ、さまざまなタスクに応用することができます。
LLMは、まだ新しい技術であり、その可能性は未知数ですが、世界中のビジネスや社会に多大なインパクトを与えると期待されています。
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