人工知能について言えば、皆さんは大言語モデル（Large Language Model）について多く耳にしていることでしょう。LLMは、チャットGPT、ジェミニ、バードなど、生成型AI革命を推進するスーパーツールです。大言語モデル（LLM）は、強力なテクノロジーを活用してデータを処理し、アウトプットで応答を生成します。膨大なデータセットで訓練され、人間の言語やその他の複雑なデータを認識・解釈することが可能になります。LLMとは何か、その種類、仕組み、利点と限界について見ていきましょう。
大規模言語モデル（LLM）とは？
LLMは、機械学習、すなわちトランスフォーマーモデルと呼ばれるニューラルネットワークの一種を基盤としています。LLMは、さまざまなインターネットソースから収集した数百万ギガバイトに相当するテキストデータセットで訓練されています。これが「大規模」と呼ばれる所以です。LLMは「ディープラーニング」と呼ばれる機械学習の一種を使用しており、これにより文字、単語、文章の機能を総合的に理解することが可能になります。ディープラーニングの手法では、非構造化データの確率論的分析が行われ、ディープラーニングモデルが人間の介入なしにコンテンツ間の相違を認識します。
LLMは、開発者が訓練したい特定のタスクに合わせて、さらに微調整または即時調整することができます。その例としては、特定の応答の生成、質問の解釈、またはテキストの別の言語への翻訳などが挙げられます。しかし、「ディープラーニングと機械学習の違い」とは何でしょうか？
機械学習とディープラーニングの比較
機械学習技術の基本単位は、多くの場合単一のアルゴリズムですが、ディープラーニングには層状のニューロンがあります。機械学習は標準システム上で実行されますが、ディープラーニングはGPUを好みます。機械学習のトレーニング時間は、通常、より小さいデータセットで動作するため、高速です。一方、ディープラーニングはより大きなデータセットを必要とするため、データの複雑性によりトレーニング時間が長くなります。機械学習には手動機能がありますが、ディープラーニングは自動的に機能を学習し、抽出が高速です。
大規模言語モデル（LLM）の統計 2024
LLMに対する需要はかつてないほど高まっており、さまざまな業界がこのテクノロジーを通じてさまざまな状況での応用を見出すことに興味を示しています。LLMはチャットボットやAIアシスタントの主要なコンポーネントとなりつつありますが、組織はそれらを通じて業務を自動化しています。2024年には、LLMは人間の言語との連携において改善され、この製品の市場は減速する兆しを見せていません。
大規模言語モデルは2017年から存在しており、各バージョンはタスクの遂行と言語処理の面で改善されてきました。LLaMA、Bloom、GPT-3.5が示すように、これらのモデルは堅牢で正確な結果の提供により、LLM市場にブームを巻き起こしました。
2023年には、世界トップ5のLLM開発者が市場収益の88.22%を獲得しました。世界のLLM市場は、2030年には259.8億ドルに成長し、年平均成長率（CAGR）は79.80%になると予測されています。2025年までに、推定75億のアプリがLLMを使用し、デジタル作業の50%が自動化されるでしょう。
LLMはどのように機能するのでしょうか？
最新の LLM は、トランスフォーマーアーキテクチャで動作します。それ以前は、ニューラルネットワークがエンコーダー・デコーダーアーキテクチャに依存していたため、自然言語のモデリングは困難でした。このアーキテクチャは、時間とリソースを消費するメカニズムでした。並列コンピューティングには適しておらず、拡張性の可能性も限られていました。現在では、トランスフォーマーが従来のニューラルネットワークに代わるものとして、テキストや画像、音声などの他のタイプのデータを含むシーケンシャルデータを処理しています。
Transformerは、再帰型ニューラルネットワークや畳み込みニューラルネットワークで使用されているのと同じエンコーダー・デコーダーアーキテクチャを基に構築されており、テキストのトークン間の統計的な関係性を特定することを目的としています。これは、文章、段落、文書などのトークンを高次元ベクトル空間で表現する埋め込み技術によって実現されます。この空間における各次元は、言語の学習された特徴または属性に対応しています。
埋め込みプロセスはエンコーダーで実行され、大規模言語モデル（LLM）のサイズが非常に大きいため、これらの埋め込みを作成するには広範なトレーニングと膨大なリソースが必要となります。しかし、トランスフォーマーは、埋め込みプロセスが高度に並列化できるため、より効率的な処理が可能であり、従来のニューラルネットワークよりも優れています。この効率性は、アテンションメカニズムによって実現されています。
再帰型および畳み込み型ニューラルネットワークは、単に過去の単語のみに基づいて単語予測を行うため、予測が一方向になりますが、トランスフォーマーは、アテンションメカニズムを使用して、前後の単語の両方を考慮しながら双方向に単語を予測します。エンコーダーとデコーダーの両方に存在するアテンションレイヤーは、入力文の異なる単語間の文脈上の関係を把握することを目的としています。
大規模言語モデル（LLM）の種類
LLMの設計により、LLMは極めて柔軟で適応性の高いモデルとなっています。 独自開発およびオープンソースのLLMの数は急速に増加しています。 注意すべき点として、ChatGPTはLLMではなく、LLMを基盤として構築されたアプリケーションです。 人気のLLMには、BERT、PaLM2、LlaMa 2などがあります。 LLMのモジュール性により、以下のようなさまざまなタイプが生まれています。
- ゼロショットLLM：これらのモデルは、事前トレーニングの例を一切必要とせずにタスクを実行できます。例えば、LLMはテキスト内のこれらの単語の位置関係や意味関係を分析することで、新しいスラングを理解することができます。
- 微調整されたLLM：微調整されたモデルやドメイン特化型モデルは、特定のタスクやアプリケーションのパフォーマンスを向上させるために、専門データセットで追加のトレーニングを行います。例えば、カスタマーサポートの電話ややり取りで微調整されたモデルは、より効果的なカスタマーサービスチャットボットとなります。
- マルチモーダルモデル：マルチモーダルモデルは、音声、画像、テキスト、動画など、さまざまなモダリティから情報を処理し、理解することができます。これらのモデルは、これらのモダリティを、入力（ユーザーがモデルに提供するもの）または出力（ユーザーの指示に応じてモデルが生成するもの）として処理することができます。
大規模言語モデル（LLM）のトレーニング
トランスフォーマーのトレーニングには、事前トレーニングと微調整の2つのステップがあります。事前トレーニングの段階では、トランスフォーマーは主にインターネットをソースとする膨大なデータセットでトレーニングされます。非監督学習技術は、言語の統計的パターンの学習を支援します。この戦略は、トランスフォーマーの精度を向上させるためにトレーニングデータのサイズを増大させながら、モデルをより大きくします。しかし、モデルのサイズとトレーニングデータにより、事前トレーニングのプロセスは時間とコストがかかります。
LLMを微調整するには、目的や目標を特定する必要があり、それが使用するデータソースに影響します。LLMのトレーニングには多様なデータセットが必要であるため、使用できるようにデータを収集し、クリーンアップして標準化することが不可欠です。次に、LLMが単語や部分語を理解できるように、テキストをより小さな単位に分割するトークン化のプロセスが続きます。LLMは、文章、段落、文書の単語や部分語を理解することで、連続したデータの文脈を学習することができます。次に、トレーニングを処理するためのインフラストラクチャ（コンピュータまたはクラウドベースのサーバー）を選択する必要があります。トレーニングプロセスでは、学習率やバッチサイズなどのパラメータを設定する必要があります。微調整は反復的なプロセスであるため、個人がモデルにデータを提示し、その出力を評価し、結果を向上させるためにパラメータを調整し、モデルを微調整します。
このように2段階のトレーニングプロセスにより、LLMは無限のアプリケーションの基盤モデルとなり、単純なものから複雑なものまで幅広いタスクに適応できるようになります。
大規模言語モデルは何に使えるのか？
最新のLLMは、複数の自然言語処理タスクを実行するトランスフォーマーによって強化されています。人間が時間をかけて行うような多くのタスクを、LLMは短時間で実行することができます。LLMが実行できるタスクの例をいくつか挙げます。
- テキスト生成：ChatGPTのようなLLMは、長文、複雑な文章、人間が書いた文章を数秒で理解し生成することができます。
- 翻訳：LLMは複数の言語でトレーニングされているため、高度な翻訳作業を行うことができます。音声からテキストへの変換機能を持つChatGPTのウィスパーモデルは、タスクに応じて複数の言語に翻訳することができます。
- 感情分析：マーケティングチームはLLMを使用して、コンテンツ作成のワークフローとマーケティング活動を加速させることができます。LLMは、ネットワーク上のコメント、レビュー、記事がポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルであるかを理解し、分類することができます。
- オートコンプリート：LLMは、重要なメールやメッセージの作成などのタスクのオートコンプリートに使用できます。
大規模言語モデルの利点
LLMは、データエンジニアや一般ユーザーに多くのメリットをもたらします。 一定の限界や課題はありますが、一般的に幅広い質問やリクエストに対して非常に正確な回答を提供します。 LLMは多用途であり、広告、マーケティング、eコマース、教育、金融、ヘルスケア、人事、法務など、さまざまな分野でイノベーションを推進することができます。 継続的な改善を目的として設計されたLLMは、トレーニングを重ね、頻繁に使用することで、より正確になり、使用事例も拡大します。LLMのトレーニングや微調整は、必要なリソースが組織内に揃っていれば比較的容易です。
さらに、LLMはシステムの拡張性を高め、組織がアプリケーションを現在のニーズに合わせて適応させ、進化させることを可能にします。LLMにより、開発者は新しい機能や性能をアプリケーションに簡単に追加することができます。LLMは入力データから素早く学習し、徐々にパフォーマンスを向上させていきます。柔軟性により、LLMを組織内のさまざまなタスクやユースケースに適用することができ、応答時間が短いことから効率的なパフォーマンスが保証されます。
大規模言語モデルの限界と課題
LLMの明確な利点がある一方で、ユーザーはいくつかの課題と限界を認識しておく必要があります。大きな問題の1つはバイアスであり、LLMはトレーニングに使用されるデータに存在するバイアスを反映します。もう1つの懸念は同意であり、特に著作権のあるアート、デザイン、コンセプトの複製を行う場合、ユーザーの同意なしにデータを基にシステムをトレーニングすることの倫理について、現在も議論が続いています。開発および運用コストも莫大な額に上り、プライベートなLLMの構築と維持には数百万ドルの費用がかかるため、ほとんどのチームはGoogleやOpenAIなどの企業が提供するLLMに頼らざるを得ない状況です。さらに、2022年以降は「グリッチトークン」の台頭が懸念されています。これらのプロンプトはLLMの誤作動を引き起こすように設計されているためです。
幻覚もまた限界の1つであり、LLMが不完全なデータや不十分な微調整によるトレーニングを行うことで、事実と異なるコンテンツを生成してしまう。さらに、LLMはトレーニングやメンテナンスに多大な電力を消費し、温室効果ガス排出量にも寄与するため、環境への影響も甚大である。セキュリティもまた重大な問題であり、LLMが受け取るものはすべてその後のアウトプットに影響を与える可能性があるため、組織は機密データや極秘データをLLMに無料で提供することは避けるべきである。
結論
LLMは現在の生成型AIの急成長を牽引しており、その潜在的な用途は広範にわたるため、データサイエンスを含むあらゆる分野が、将来的にLLMの導入による影響を受ける可能性が高いでしょう。
可能性が無限である一方で、リスクや課題も無限です。LLMの変革的な性質は、AIが労働市場や社会のさまざまな側面に将来的に与える影響についての議論に火をつけました。この重要な議論は、関わる利害が重大であることを踏まえ、集団的かつ断固として取り組まれる必要があります。
よくある質問（FAQs）
GPTとLLMの違いは何ですか？
GPTモデルは、入力や指示に応じて、意味があり文脈的に関連性のあるテキストを生成するように設計されています。しかし、LLMはより幅広い大規模言語モデルのカテゴリーを包含しており、GPTモデルもその一部です。
LLMはAIですか？
LLMは、人間のようなテキストを生成できるAI技術の大幅な進歩を表しています。自然言語処理を使用して特定のタスクを実行できる高度なツールです。しかし、真の知性は持ち合わせていません。
LLMはなぜ高価なのか？
開発者は、大規模言語モデル（LLM）を訓練することができますが、これは非常に高価になる可能性があります。LLMの訓練には、強力なGPUと大量のデータが必要です。このようなインフラはクラウドサービスによって提供されますが、モデルのサイズやトレーニング時間によって、数百万ドルの費用がかかることもあります。
LLMは教師あり学習か教師なし学習か？
LLMは、特定のタスクに関連するデータセットでトレーニングを行うことで、そのタスクに微調整することができます。LLMのトレーニングは、主に教師なし学習、半教師あり学習、自己教師あり学習によって行われます。
