大規模言語モデル（LLM）とは何か、そしてそれがあなたにどのような影響を与えるか

ChatGPT のような生成 AI は世界を席巻していますが、その背後にある秘密の要素である大規模言語モデル (LLM) は以前から存在していました。LLM はますます洗練され、テクノロジーとの関わり方を根本的に変える勢いにあります。この記事では、LLM とは何か、どのように機能するか、そして最終的にエンドユーザーである私たちにどのような影響を与えるかについて詳しく説明します。

大規模言語モデルとは何ですか?

OpenAI の GPT-3.5 などの大規模言語モデルは、複雑な人工知能システムを表しています。これらは、入力として提供される人間のようなテキストを理解するだけでなく、それに応じてテキストを生成するように設計されています。

機械学習の原理に基づいて構築された LLM は、トランスフォーマー モデルに依存しています。トランスフォーマー モデルは、人間の脳と同様の方法でコンピューターにデータを処理するように指示するように設計されたニューラル ネットワークの一種です。これらのニューラル ネットワークの動作原理には、生物学的ニューロンに見られる構造を彷彿とさせる階層化されたノードが含まれます。

LLM はデータ駆動型の強力な人材です。効果的に機能するために、多くの例を使ってトレーニングを受けます。このデータにより、人間の言語のニュアンスやその他の複雑な情報を理解し、解釈できるようになります。

今日の多くの LLM は、インターネットから取得したデータセットを使用するトレーニング手順を受けていますが、この方法は諸刃の剣になる可能性があります。データの品質は、LLM が自然言語をどれだけうまく学習できるかに直接影響します。プログラマーは、LLM が正確で偏りのない知識を獲得できるように、高品質のデータセットをフィルタリングして選択するという大きな課題に直面する可能性があります。

大規模言語モデルは、データ駆動型の組織にとって画期的なものです。その大きな可能性は、膨大な量の情報の処理と生成にあります。新しいモデルは、リアルタイムでその場での応答を作成することに優れており、ペースの速い環境に最適です。

メリットはそれだけではありません。LLM は堅牢で適応性の高い基盤の上に構築されているため、組織内の特定のニーズに対応するためにカスタマイズできます。最も優れている点は、LLM が常に学習し、進化していることです。より多くのデータを入力したり、パラメータを調整したりすると、LLM の精度と機能が向上し、ますます価値のある資産になります。

生成AIとLLMの違い

最近、「生成 AI」という言葉がよく使われていますが、それとは何でしょうか。また、LLM とは何が違うのでしょうか。

生成 AI は、新しいコンテンツを生成できる人工知能モデルの総称です。これらのモデルはテキストやその他のメディアを生成するように設計されており、大規模言語モデルはテキストに特化しています。

大規模言語モデルはどのように機能するのでしょうか?

大規模言語モデルでは、複数の段階を含む複雑なアプローチが使用されます。

事前トレーニング

LLM は、データによる教師なしトレーニングにおいて、特別な指示は与えられません。代わりに、入力されたデータを単純に処理し、情報内のパターンと関係性を自律的に識別できるようにします。

このようにして、LLM は言語の基本的な理解を発達させ始めます。この段階で、LLM は個々の単語の意味と、それらが互いに相互作用して文を形成する方法を学習できます。さらに、モデルは与えられたコンテキストに基づいて、同じ単語の異なる意味を区別し始めます。

この徹底したトレーニング計画の結果、LLM は数多くのユースケースを満たすことができ、基礎モデルという称号を得ています。多様な目的のためにテキストを生成する能力は、ゼロショット学習と呼ばれています。

微調整

ゼロショット学習は優れた汎用性を提供しますが、多くの場合、開発者や企業は大規模な言語モデルからより具体的なパフォーマンスを求めています。ファインチューニングは、このニーズに対応します。ファインチューニングでは、教師あり学習段階が導入され、モデルは特別なトレーニングを受け、対象の概念をより正確に識別する能力が強化されます。これにより、ゼロショット学習の一般的な機能を超えるレベルの制御とカスタマイズが可能になります。

微調整の手法はいくつかありますが、最も一般的なのは教師あり微調整です。転移学習は別のアプローチを提供しますが、すべての微調整方法は技術的には転移学習の一種であることに注意することが重要です。この特定のプロセスでは、事前トレーニング済みモデルを微調整の開始点として使用します。事前トレーニング済みモデルは同様のタスクですでにトレーニングされており、この知識を新しいタスクに転送できます。

人間の学習による強化

人間のフィードバックによる強化学習 (RLHF) は、人間の入力をトレーニング プロセスに統合することで、LLM を強化する有望な手段となります。このアプローチにより、LLM は人間の評価者からのフィードバックに基づいてリアルタイムで学習および適応し、言語生成機能を改良してユーザーの期待にさらに応えることができます。

人間のフィードバックからの強化学習を活用することで、大規模言語モデルはさまざまな言語関連のタスクにおいてより高いレベルの洗練性と有効性を実現し、幅広いアプリケーションやドメインのユーザーにメリットをもたらします。

LLMについて知っておくべきこと

大規模言語モデルがより利用しやすくなることで、テクノロジーや情報と私たちがやり取りする方法は全体的に大きく変化しています。これらのモデルにより、ユーザーは複雑なインターフェースを操作したり、馴染みのないコマンドを学習したりすることなく、日常的な言語を使用してシステムやアプリケーションを操作できるため、より直感的で自然なコミュニケーションが可能になります。

LLM は、電子メールの作成やコードの生成から、クエリへの回答、テキストの翻訳など、さまざまな用途に利用できます。さらに、検索エンジンは LLM を利用して、検索結果の関連性とコンテキストを強化します。

企業にとって、大規模な言語モデルは業務の効率化と顧客体験の向上に役立ちます。これらの AI システムは膨大な量のデータを分析して顧客の感情を測定し、それに応じてマーケティング戦略を調整できます。さらに、LLM により、基本的な顧客サービス タスクを処理するチャットボットの開発が可能になり、人間のエージェントがより複雑なタスクに集中できるようになります。

LLM の台頭は、ショッピング体験をパーソナライズすることで、e コマースにも革命をもたらしています。顧客は利便性と関連性の高い製品の提案を切望しており、LLM はまさにそれを実現する鍵となります。企業はこれらのモデルを活用して、パーソナライズされたコンテンツ、推奨事項、およびサービスをキュレートできます。

メリットは明らかです。顧客満足度の向上、エンゲージメントの向上、そして最終的には売上の増加です。Spotify が Discover Weekly サービスを通じてユーザーの視聴習慣に基づいてカスタム プレイリストを作成する方法や、Netflix がユーザーの好みに基づいて映画の提案をカスタマイズする方法にそれが反映されています。

LLM は進化を続け、さまざまなアプリケーションやサービスと統合することで、ユーザーに前例のない知識と能力を与え、デジタル時代における仕事、学習、交流の方法を変革します。

AI は急速にその範囲を広げており、考えられるほぼすべての業界でアプリケーションが登場しています。たとえば、教師であれば、これらの AI ツールを使用して授業を充実させることができます。また、フリーランサーであれば、会議を記録し、メモを取り、何時間ものコンテンツを要約する AI 会議アシスタントを雇用することができます。

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