【AIの基礎を学ぶ（7）】大規模言語モデル（LLM）

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さて、今日はAIを学んでいくと、必ずや耳にするであろう「大規模言語モデル（LLM）」について学んでいきましょう。

LLMは「Large Language Model」の略称で、大規模なデータを使い、ディープラーニングで学習・構築した言語モデルのことを言います。

言語モデルとは、人間の言語を、単語の出現確率でモデル化したもので、それが「大規模」になった「大規模言語モデル」のおかげで、GPTやBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）のような文章生成AIの精度が格段に向上しました。まるで人間のような自然な会話ができるようになったのもLLMのおかげです。

従来からあった「言語モデル」と仕組み自体は変わっていないのですが、大規模言語モデルによる学習により、直接教えていないこともできるようになったことは、飛躍的な進化といえます。膨大なテキストデータで学習させ、モデルを調整することで、文章の要約や感情分析、翻訳、穴埋め問題など高度な文脈理解や解釈、さらにはコーディングや計算などのタスクにも活用できるようになりました。

LLMの開発においては、多種多様なデータセットを用いて事前学習が行われます。膨大なテキストデータから、単語やフレーズの出現パターンを学習し、検証用データでテストをします。結果を見ながら、ファインチューニングと呼ばれるパラメータの微調整が行われ、モデルが最適化されます。

LLMは、パラメータ数がある程度を超えてくると、急激に高性能に進化すると言われていました。マルチタスクをこなせるような現象を「汎化」と呼びますが、まさに現在のLLMは、従来では考えられないような「創発的能力」が備わってきています。

LLMで有名なものは、OpenAIのGPT（GPT-3、GPT-3.5、GTP-4）、Google Researchの「PaLM」、DeepMindの「Gopher」、Rinnaの「日本語GPT」などがあります。GPT4-oも先日発表されましたが、今後ますます開発競争は激化し、進化し続いていくことでしょう。

MetaStep（メタステップ）では最新の「GPT4-o」の記事なども情報を発信していますので、あわせてお読み頂ければと思います。

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