2024.11.29

LLM（大規模言語モデル）とは？文章を作成する仕組みや種類について解説

著者株式会社SHIFT　マーケティンググループ

Introduction

LLM（大規模言語モデル）は、ビジネスの世界でも大きな注目を集めています。質問をすると、まるで人間が返したかのような回答が返ってくるChatGPTなどの開発に、LLMは不可欠です。

しかし、実際にLLMとはどのような働きで人間が操る自然言語を理解するのか、どのような場面で使われているのかなどは、意外と知られていないかもしれません。

ここでは、LLMとは何か、どのような仕組みで文章を理解して生成しているのか、どのような場面で活躍しているのかなどについて解説します。

※2024年11月7日時点の情報に基づいて制作しています。

LLM（大規模言語モデル）とは？

ここでは、LLMが具体的にどのようなものなのかをご説明します。

言語を理解したうえで、文章を作成できる生成AIモデル

LLMとは、自然言語処理を行うための言語モデルで、大規模なデータと高度なディープラーニング技術を用いているのが大きな特徴です。

OWASP 大規模言語モデルアプリケーションリスクトップ10 チームの『LLM AI サイバーセキュリティとガバナンスのチェックリスト』によると、以下のように定義されています。

LLM（大規模言語モデル）

大規模言語モデル（LLM）は、人間と同じように文章を理解し、かつ、文章を作り出すことができる生成AIモデルの一種です。

人間の言葉を理解してやりとりを行うために、言語モデルと呼ばれる技術が用いられています。そのなかでも、膨大なデータと高度なディープラーニング技術を採用したのが、LLMです。

従来の言語モデルと比較すると、コンピュータが処理する計算量、入力されるデータ量、ディープラーニングに必要なパラメータ量の3つの要素が大幅に強化されました。その結果、従来よりも高度な言語理解が可能になっています。

そもそも「言語モデル」とは？

まるで人間と話しているかのように言語を理解し、解釈・生成するために必要なのが、言語モデルです。

言語モデルとは、人間が発する文章のなかに、特定の単語がどれくらい出現するかという確率をモデル化した技術です。大量のテキストデータを学習して、どの単語がどれくらいの頻度で出現するか、ある単語のあとにどのような単語がつづくかを予測します。

たとえば、「私が好きな食べ物は」という文章のあとには「ラーメンです」「トマトです」などの単語がつづく確率が高く、「虫です」「お皿です」などがくる確率は低いです。このような判断を重ねていく言語モデルの仕組みによって、AIは人間の言語を理解して予測ができます。

従来の言語モデルとの違い

LLMは従来の言語モデルと比較すると、コンピュータが処理する計算量、入力されるデータ量、ディープラーニングに必要なパラメータ量が大幅に強化されました。これにより、高度な自然言語処理が可能になっています。

LLMと混同されやすい技術・サービスとの比較

ここでは、LLMと混同されやすい技術やサービスとの違いについて解説します。

NLP（自然言語処理）との違い

NLPもLLMと同様に、人間が発する言語を理解・解釈・生成するための技術ですが、LLMよりも広範な分野を指す言葉です。NLPは言語の理解だけでなく、感情の分析、機械翻訳、文章の要約などの分野も扱います。

そのため、LLMはNLPの一部ともいえます。

自然言語処理についてはこちらもご覧ください。
＞＞自然言語処理（NLP）とは？仕組みやできること、活用事例、課題について解説のページへ

ChatGPTとの違い

ChatGPTとは、米国のOpenAI社が開発した生成AIサービスであり、その言語モデルがGPTというLLM（大規模言語モデル）です。ChatGPT はLLMの仕組みで、高度な言語理解や言語生成を行っています。ChatGPTは生成AIのサービス名であり、その技術を実現するためにLLMを応用しているという関係です。

ChatGPTについてはこちらもご覧ください。
＞＞ChatGPTとは？GPT-4oができること、メリット・注意点をわかりやすく解説のページへ

LLMが言語を理解し、文章を作成する流れ

LLMが言語を理解して解釈したあと、文章を作成する際はどのような流れになっているのか、その仕組みをご説明します。

①トークン化

入力されたテキストデータを、最小単位のデータであるトークンに分割します。英語の場合は、単語や句読点がトークンです。

②ベクトル化

最小単位にトークン化されたデータを、コンピュータが処理しやすいように数値化し、ベクトルに変換します。データを数値化することで、コンピュータが情報を解析できるようになります。

③ニューラルネットワークを通した学習

ニューラルネットワークは、LLMの中心部で多層構造になっており、各層でデータが変換されます。ここで入力されたデータを抽出し、単語の出現確率、単語間の関係性、文脈などを考慮して学習していきます。

④文脈（コンテキスト）理解

ニューラルネットワークでテキストデータの文脈、背景などを把握したのち、文脈理解を行います。たとえば、「橋」と「箸」のように同じ音の言葉でも、文脈からどちらのことを指しているかを判断するなどです。

⑤デコード

人間が理解できる自然な言語にデータを変換します。これまで処理していたベクトルデーターを修正し、出現確率の高い単語やフレーズを使って、自然な言葉にして出力します。

LLMを構築する技術

LLMには、さまざまな技術が活かされています。ここでは、LLMを語るうえでなくてはならない重要な技術について、解説します。

機械学習・ディープラーニング

機械学習とはAIの一部分であり、大量のデータを与えると、データの特徴を特定して学習する仕組みです。一方、ディープラーニングは、機械学習の一種です。ニューラルネットワークを用いて学習することで、一般的な機械学習よりも高度な学習ができます。

機械学習についてはこちらもご覧ください。
＞＞機械学習とは？AIやディープラーニングとの違い、活用事例などを解説のページへ

ファインチューニング

ファインチューニングとは、特定の分野を扱いやすいようにモデルを微調整していくことです。特定の用途、分野のデータセットを用いてモデルを訓練することで、扱いたい分野に強いモデルにできます。

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークとは、人間の脳の神経細胞である「ニューロン」に模した構造をもつモデルのことです。多層構造になっており、各層でデータを処理していくことで、複雑な学習を行うことが可能です。

トランスフォーマーモデル

トランスフォーマーモデルとは、LLMで使用される、特定の種類のニューラルネットワークのことです。トランスフォーマーモデルは文脈を学習できるため、人間の言語特有のあいまいな解釈の理解が可能になります。

よく利用されているLLMの種類

LLMには、さまざまな種類があります。ここでは、世界的にも認知度の高いLLMをご紹介します。

GPT-4o

GPT-4oは、2024年5月に登場したOpenAI社が開発したGPTシリーズのモデルです。従来のモデルと比べると、計算効率やテキスト生成能力が大幅にアップしています。また、テキスト、画像、音声など複数の形式のデータを一度に処理できる、マルチモーダル機能を備えています。

ChatGPTにも利用されているモデルであり、今後もLLMの主流となるでしょう。

GPT-4oについてはこちらもご覧ください。
＞＞GPT-4oとは？GPT-4から進化した点、機能別のアップデート内容を解説のページへ

BERT

Google社が開発したLLMです。トランスフォーマーアーキテクチャが採用されており、大量のテキストデータを用いて事前学習が行われています。

BERTの大きな特徴は、文脈表現の学習を一方向から行うのではなく、双方向からの学習が可能という点です。これにより、文脈理解の能力が格段に向上しました。

LLaMA

Meta社が開発したLLMで、15兆個ものトークンによって学習が行われているため、精度が高く汎用性に優れています。また、処理速度がはやいため、リアルタイムの応答や大量のデータ処理なども得意です。

LLMの活用場面

ここでは、LLMがビジネスシーンで、どのように活用されているのかをご紹介します。

・チャットボット
チャットボットは、企業サイトのカスタマーサポートなどで役立ちます。従来は特定のワード、定型文などに反応して決まった回答を返すチャットボットが主流でしたが、LLMを活用することで、より人間らしい対話が可能になります。

・コンテンツの作成
企業サイトに掲載する記事やブログ、ニュースレターなどを、LLMを用いて作成することも可能です。LLMを活用すれば、短期間でコストを抑えてコンテンツ作成ができるでしょう。

・マーケティング戦略や市場調査
企業が商品やサービスを開発する際や、新しい市場に参入する際などには、市場調査を十分に行ってマーケティング戦略を立てる必要があります。その際にLLMを活用すれば、インターネット上の膨大なデータから、消費者のニーズやトレンドなどを分析することが可能です。

・コードの生成、バグの検出
プログラミング作業においてコードを生成したり、バグ検出作業を行わせたりするAIシステムの開発も可能です。LLMの技術をプログラミング作業に活用することで、作業の質の向上やコストカットにつながります。

まとめ

この記事では、LLMとは何か、どのような仕組みで文章を理解して生成しているのか、どのような場面で活躍しているのかなどについて解説しました。LLMは、従来の言語モデルよりも大幅に進化し、ChatGPTなどの生成AIサービスにはなくてはならない技術です。

しかし、LLMなどのAI技術をビジネスに活用するためには、専門的な知識や技術が必要になるでしょう。ビジネスに最新のAI技術を活用したい場合は、SHIFT のAIに関する豊富な専門知識をお役立てください。

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