大規模言語モデル（LLM）とは？
LLM（Large Language Models、大規模言語モデル）は、膨大なテキストデータとディープラーニング（深層学習）技術を活用して構築された、テキスト生成に特化したAIモデルです。LLMは、テキスト生成、質問応答、翻訳、要約といった自然言語処理タスクに強みを持っており、生成AIの一部として位置づけられます。
生成AIとLLMの関係
- 生成AI: テキスト、画像、音声、動画など、さまざまなコンテンツを生成するAI技術全般を指します。生成AIには、文章生成を得意とするLLMのほか、画像生成モデル（例: DALL-E）や音声合成モデルなども含まれ、多様なデータ形式に対応しています。
- LLM: 生成AIの中で、特にテキスト生成を目的に訓練されたモデルです。大量のテキストデータを基に訓練されており、自然な文章の生成、複雑な質問への回答、文脈の理解など、高度な言語処理を得意とします。
LLMの特徴
LLMは、従来の言語モデルに比べて「データ量」「計算量」「パラメータ量」のいずれも大規模で、次のような特徴があります：
- データ量: 膨大なテキストデータを学習し、より多くの文脈やパターンを理解します。
- 計算量: 高性能な計算リソースで処理され、精度の高いモデルが構築されています。
- パラメータ量: 数十億から数千億ものパラメータを持つため、複雑な文脈理解が可能です。
LLMの開発は、特に「Transformer」と呼ばれるディープラーニングアーキテクチャの登場によって加速しました。これにより、LLMは文脈に基づく精度の高いテキスト生成が可能になり、さまざまな業務支援に活用されています。
LLMの用途
LLMは、人間のような自然な応答や文章生成を行えることから、次のような用途に広く活用されています：
- カスタマーサポート: 顧客からの質問に自動で対応し、24時間体制のサポートを実現します。
- 文章の作成: マーケティング、ブログ、SNS投稿などの生成に利用され、ライティング業務を効率化します。
- 文章の校正・要約: 文法チェックや文章の要約を行い、校正作業を支援します。
- 翻訳: リアルタイムでの多言語対応を可能にし、翻訳業務を支援します。
- プログラムのバグチェック: コードのバグチェックやデバッグ支援にも活用され、開発効率を向上させます。
LLMは生成AIの一部として、特にテキスト生成に強みを持つため、自然言語を扱う幅広い場面での活用が期待されています。また、近年ではGPT-4のように、テキストだけでなく画像や音声も扱えるマルチモーダルモデルも登場し、さらに多様な用途での活用が進んでいます。