大規模言語モデル(LLM)とは?仕組み・活用例・課題を解説!

大規模言語モデル(LLM)とは?仕組み・活用例・課題を解説!

Chat GPTをはじめとするチャットボットの仕組みに欠かせない大規模言語モデル(LLM)。 この記事では、

・LLMの仕組みや具体例
・LLMの活用例

について解説します。LLMを理解することで、チャットボットの有効な活用方法が分かります。チャットボットに関する知識を深めたい方は、ぜひ参考にしてください。

大規模言語モデル(LLM)とは?

LLMは「Large Language Model(ラージ ランゲージ モデル)」の略称で、大規模言語モデルと呼ばれることもあります。LLMとは、大規模なデータセットを用いた機械学習によって精度を高めた自然言語処理モデルのことです。

ディープラーニングによって訓練されたLLMは、様々な用途で活用されます。テキストの生成や文章の要約をはじめ、質問への回答や翻訳、文法の修正といったタスクを処理することが可能です。

名称に大規模とついているものの、規模の大小に関する明確な定義はありません。昨今人気が高まっているChatGPTには、GPT-3やGPT-4というLLMが利用されています。

LLMの将来性

LLMは将来性が高い技術のひとつです。現時点でも実用性の高い技術として幅広い分野で活用していますが、さらに改善の余地が残されています。

今後、より大規模で高性能なモデルが開発され、テキストの理解や生成といった自然言語処理の精度が向上する見込みです。人間のような自然な対話や、前後の文脈を考慮した返答などができるLLMの登場が期待されています。

ただし、LLMの技術向上に伴い、倫理やプライバシーの問題が起きる可能性には注意が必要です。権利侵害などのトラブルを防ぎ、LLMを安全に活用できる体制の整備が求められています。

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LLMの仕組み

LLMが様々な自然言語タスクに適用できるようになるまでの手順は次の通りです。

1.テキストデータの収集と前処理

まず、LLMの学習に使用するための大量のテキストデータを収集します。収集したデータをコンピュータが理解できる形式に変換する前処理も行います。主な前処理は、テキストを文ごとや単語ごとに分割するトークン化や、文の区切りなどを表す特殊トークンの追加などです。

2.ベクトルへの変換

文や単語をコンピュータが理解できる数値に変換するために、ベクトル化と呼ばれる処理を行います。分野や単語のトークンを数値に変換することで、コンピュータによる分析が可能です。

3.ニューラルネットワークモデルの構築

画像参照:[Attention Is All You Need Figure 1: The Transformer – model architecture.]

トークンのベクトルを入力として、次に続くトークンを予測するようなニューラルネットワークモデルを構築します。LLMでは、Transformerと呼ばれる仕組みをベースとしてモデルを構築することが一般的です。

4.自然言語タスクへの適用

トレーニングされたLLMは、翻訳や文章の生成、質問への回答といった自然言語タスクに適用されます。

主要なLLMの紹介

LLMはこれまでに数多くの種類が開発されてきました。主要なLLMは次の通りです。

Transformer

Transformerは、大規模言語モデルが生まれるきっかけとなったLLMです。Transformerが持つディープラーニングの仕組みは、様々な大規模言語モデルのベースになっています。

Transformerの詳細については下記の記事を参考にしてください。

◆Transformerとは?AI機械学習の仕組みを解説 https://udemy.benesse.co.jp/marketing/transformer.htm

BERT

BERTはGoogleによって開発された言語モデルです。双方向学習と呼ばれる手法により、自然言語処理の性能を向上させています。

BERTの詳細については下記の記事を参考にしてください。

◆BERTとは何か?Googleが誇る最先端技術の仕組みを解説!https://udemy.benesse.co.jp/data-science/chatgpt-bard.html

GPT-3、GPT-4

GPT-3およびGPT-4は、OpenAI社が開発した言語モデルです。文章の生成や質問への応答など、高度な自然言語処理タスクを実行できます。GPT-3やGPT-4はChatGPTに使用されています。

ChatGPTの詳細については下記の記事を参考にしてください。

◆対話型AI「ChatGPT」と「Bard」の違いは?特徴や性能を解説!https://udemy.benesse.co.jp/data-science/ai/bert.html

現在のLLMの課題とは?

現在も開発が進められているLLMには、いくつかの課題も残されています。今後解決が期待されている主な課題は次の通りです。

虚偽の内容を生成する可能性がある

LLMによって生成される文章の内容は、必ずしも正しいとは限りません。大規模言語モデルの学習元に誤った情報が含まれていた場合、LLMで生成された文章の中に虚偽の内容が含まれることがあります。

言語モデルによって嘘が生成されてしまう現象はハルシネーションや幻覚と呼ばれ、問題視されています。

機密情報が引き出される可能性がある

LLMを利用した生成系AIへの指示(プロンプト)によっては、機密情報を引き出すことが可能です。悪意のあるプロンプトを入力し、LLMを通じて機密情報を取得する行為はプロンプトインジェクションと呼ばれます。

プロンプトインジェクションによる被害を防ぐには、機密性の高い情報を生成系AIに入力しないようにするなどの対策が必要です。

学習データの偏り

大量の情報源によって訓練されたLLMは、学習データに偏りが生じている場合があります。学習元に特定のトピックや文化に関する情報が多く含まれていた場合、大規模言語モデルが生成する文章にもバイアスがかかってしまうリスクがあります。

膨大な計算コスト

大規模言語モデルの学習や運用には、計算を行うためのリソースとして多くのコンピュータと、それらを稼働させるためのエネルギーが必要です。必要最小限の電力消費となるように、エネルギー効率の向上が期待されています。

言語によって精度が異なる

使用する言語によって精度が異なる点も、LLMが抱える課題のひとつです。大規模言語モデルはテキストデータをもとに学習を行うため、参照元のボリュームによって精度に違いが生じます。現状では英語で使用した場合の精度が高い傾向があります。

LLMの活用例

膨大な学習データによってトレーニングされたLLMは、様々な自然言語処理タスクに活用されます。

例えば、テーマや読者像などを設定して指示をするだけで、文章を自動で生成することが可能です。また、WebサイトやPDFファイルなどのテキストを読み込み、要約することもできます。

分からないことについて対話形式で質問できるため、知らない分野を学習する際にもLLMが便利です。そのほか、翻訳や文章の自動校正などにもLLMが利用できます。

大規模言語モデルを用いたツールの活用方法をより詳しく知りたい方は、下記の記事も参考にしてください。

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https://udemy.benesse.co.jp/career/chatgpt.html

まとめ

大規模言語モデル(LLM)とは、膨大な量のテキストデータをもとに学習を行い、自然言語処理のタスクを自動化する技術です。文章の作成や翻訳、質疑応答などを行う生成系AIの多くは、LLMの仕組みを活用しています。AIの技術に興味がある方は、LLMについてより詳しく学んでみてはいかがでしょうか。

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作成者: 我妻 幸長 Yukinaga Azuma(人工知能(AI) / 生成AI / ディープラーニング / 機械学習)

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レビューの一部をご紹介

評価:★★★★★
コメント: 講座を通して、ChartGPTを利用するチャットボットの可能性について、理解することができました。わかりやすい丁寧な講義で最後まで聴講することができました。ありがとうございました。

評価:★★★★★
コメント: chat botの構築を通して、Open AIのAPI keyを実際に使用することが出来るのはとても魅力的だったと思います。

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