LLM(大規模言語モデル、Large Language Model)とは？意味をわかりやすく簡単に解説

LLM(大規模言語モデル、Large Language Model)とは

LLM(大規模言語モデル、Large Language Model)とは大量のテキストデータを学習し人間が使う自然言語を理解し生成するAIモデルです。質問応答や文章作成翻訳など幅広いタスクに対応できるためビジネスや研究分野で注目を集めています。

LLM(大規模言語モデル、Large Language Model)はTransformerと呼ばれる深層学習アーキテクチャを基盤としており大量のデータと高度な計算資源を活用することで高い性能を発揮します。学習データには書籍やウェブサイト記事など様々なテキストデータが含まれておりこれらのデータから言語のパターンや構造を学習します。

LLM(大規模言語モデル、Large Language Model)の登場によってAI技術は新たな段階に入り様々な分野での応用が期待されています。一方でLLM(大規模言語モデル、Large Language Model)には課題も存在しており、例えば、学習データの偏りによる不適切な生成や、大量の計算資源を必要とすることなどが挙げられます。

LLMの仕組み（アーキテクチャ）

「LLMの仕組み（アーキテクチャ）」に関して、以下を解説していきます。

• Transformerの構造
• 学習プロセス

Transformerの構造

TransformerはLLMの基盤となるアーキテクチャであり、Attention機構という仕組みを用いて入力テキスト中の単語間の関係性を捉えます。このAttention機構によって文脈を考慮したより自然な言語処理が可能になり、翻訳や文章生成などのタスクにおいて高い性能を発揮します。

TransformerはEncoderとDecoderという2つの主要な部分で構成されており、Encoderは入力テキストを解析して内部表現を生成し、Decoderはその内部表現から出力テキストを生成します。EncoderとDecoderはそれぞれ複数の層で構成されており、各層でAttention機構とFeed Forward Networkが適用されます。

学習プロセス

LLMの学習プロセスでは大量のテキストデータを用いてモデルのパラメータを調整し、言語のパターンや構造を学習させます。この学習には教師なし学習と呼ばれる手法が用いられ、モデルはテキストデータ中の単語の出現頻度や文脈から自動的に言語の規則性を学習します。

学習プロセスではまず大量のテキストデータをトークンと呼ばれる単位に分割し、各トークンにIDを割り当てます。次にモデルはトークン列を入力として受け取り、次のトークンを予測するタスクを繰り返します。この予測の誤差を最小化するようにモデルのパラメータを調整することで、モデルは言語の生成能力を獲得します。