AIの存在が身近になり、LLMという言葉を聞いたことがある方も増えてきています。
LLMとは、大量の自然言語処理の分野で使用されるモデルのことです。有名なモデルだと、ChatGPTやBing、Bardなどが挙げられます。
この記事では、LLMとはどのようなものか、またLLMがどのように活用されているのかを詳しく解説します。
生成AIや機械学習との違いに付いても解説するので、LLMについてよく分からないという方はぜひご参考ください。
LLM（大規模言語モデル）とは？
LLM（Large Language Models）とは、自然言語処理の分野で使用されるモデルのことです。
主に、大量のテキストデータを学習してトレーニングしています。
トレーニングを繰り返すことで、自然なテキスト生成や感情分析、質問応答などの対応に活用しており、人間の代わりになる働きを実現が可能です。
LLMが注目されている理由
LLMが注目されている理由は、これまでのAI技術では実現が難しいとされていた、人間との自然な対話ができるようになったからです。
まだ、完璧とはいえませんが、人間の言語能力に匹敵するようになり、高度なやり取りも可能になりつつあります。
人間の役割をLLMをつかってAIで実現できることから、新たな労働力として期待されつつあるでしょう。
LLMとAI関連用語の違いは？
LLMのほかに、最近よく耳にする「生成AI」や「機械学習」といった言葉もあるかと思います。
どの用語も、AI関連用語として使われていますが、具体的にLLMとどう関係するのか見ていきましょう。
LLMと生成AIの違い
LLMは、大量のテキストデータを学習して、テキスト生成や感情分析など、主にテキストが中心のタスクをこなしていくモデルです。
一方で、生成AIは画像や音声、動画など全体的なAI技術の総称で、テキストだけではなく、画像や音声、動画などクリエイティブなものを生成できます。
LLMは、生成AIの一部であり、とくに自然言語処理に特化しているモデルといえるでしょう。
生成AIは、新しい情報やアイデアをAIが生成する技術のことで、さまざまなデータタイプの生成が可能です。
身近な例だと、ChatGPTやStable Diffusionなどが生成AIにあたります。
LLMと機械学習の違い
機械学習は、統計学などを用いてコンピュータにデータを学習させる技術のことです。
データを繰り返し学習することによって、予測や判断をすることができるようになります。
LLMは、機械学習モデルの一種で、同じく大量のテキストデータを学習し、新しい文章を生成したり回答したりとテキストデータに特化した技術です。
大規模言語モデル（LLM）でできること
LLMでは、下記のようなことができます。
- 文章の作成
- 文章の要約
- 文章の分類
- 質問に対する回答
- 情報の検索
- プログラムのコードチェック
- 翻訳
- 画像の作成
- 音楽の作成
など、テキストはもちろん、クリエイティブな面でも可能になりつつあります。
LLMを活用したモデル例
LLMを活用したモデル例として、下記のようなものが挙げられます。
- GPT-3
- GPT-4
- MPT-7B
- Llama
- Alpaca
- Vicuna
- LaMDA
LLMの種類のなかでも、とくに馴染みがあるのはGPT-3です。このモデルはChatGPTに搭載されていることで話題となり、高い性能を持ちます。
GPT-4は、GPT-3よりもさらに精度が高いLLMで、より高度に画像や文章を理解し、アウトプットするのが特徴です。
大規模言語モデル（LLM）の課題
AI技術のなかでも最先端のLLMですが、まだまだ課題も持ち合わせてます。
とくに注意したいのが、著作権や倫理観に問題のある内容を学習して生成する可能性があることです。
例えば、正しくない情報や誇張した言葉などを使って、ユーザーのプライバシー侵害を引き起こすおそれがあります。
LLMは、高性能な回答を生成しますが、必ずしも合っていているわけではありません。間違った回答をした場合は、人間の手で修正する必要がありますし、問題が発生した場合には対応する必要があります。
今後は、より正しい情報を確実に抽出するための技術向上が期待されるでしょう。
大規模言語モデルは何に活用されている？
LLMは、テキスト生成や文書要約、質問応答などの自然言語処理や検索結果の精度向上、ユーザーとの対話やカスタマーサポートなどさまざまな事例に活用されます。
最近では、コード生成や開発支援などの自動プログラミングや医療分野でも活躍しており、今後ますます幅広い分野で活用されるでしょう。
LLMを活用した事例
では、ここからは具体的にLLMを活用した事例について見ていきましょう。
代表的な5つの事例をご紹介します。
①チャットボット
チャットボットとは、ユーザーが質問したことに対して自動的に返答ができるシステムのことです。
従来のように、カスタマーサポートへの問い合わせをメールや電話でサポートする場合、24時間の対応が難しかったり、返答に時間がかかったりとユーザーの満足度の向上が難しいとされていました。
LLMを活用することで、24時間対応可能なチャットボットが実現され、人件費を削減しながらサポート業務の質もキープすることに成功しています。
また、チャットボットの精度は、質問を繰り返すことによって、回答の質が上がってきます。より、回答の精度が高くなってくることから、顧客満足度の向上にも繋がるでしょう。
②文章の自動生成
LLMによる文章の自動生成も企業に大きく役立っています。
例えば、ビジネスの会議やレゼンテーションでの報告書の要約をしたり、質問したことに対して適切な情報を検索して回答を出したりと、文章で情報を収集する際に利活用されています。
知りたい情報が瞬時に把握できるので、パフォーマンス向上に繋がるでしょう。
③クリエイティブ制作
LLMが文章やイラストを作成することで、人間のクリエイティブな作業を効率化できます。
画像作成やキャッチコピーなど、LLMを利用することによってヒントを得られるため、効率化につながるでしょう。
今までは、人間の手によって、動画作成や画像の作成をしてきましたが、作業できる人材が限られていたため、なかなかハードルが高い作業でした。
しかし、LLMを通して、クリエイティブな制作も簡単になり、誰でも扱えるようになったため、よりクリエイティブ制作に挑戦しやすくなったといえるでしょう。
④ソフトウェア開発
LLMは、ソフトウェア開発でも役立っています。
コードのバグ検出やセキュリティ問題の特定、簡単なコードの作成も可能なため、エンジニア業務の効率化に繋がっているでしょう。
簡単な業務はLLMに任せて、エンジニアはより高度なタスクに集中できるため、無駄なタスクを減らせるのもメリットといえるでしょう。
⑤オペレーション業務
LLMは、チャットだけではなく、音声を使ったオペレーション業務にも役立っています。
例えば、カスタマーサービスの自動音声や電話を使った自動予約システムなどです。
よくある質問はLLMに任せて、クレームや質問が高難易度なものは人間が対応するなど、業務の分担ができることから、人件費の削減に貢献しています。
LLMによって今後期待されること
実際のLLMの活用事例を紹介しましたが、ここからはLLMによって今後期待されることを見ていきましょう。
今は実験的に始めている企業も多いですが、これからは実用化される可能性が高く、私たちの生活でAIとの繋がりがより深くなると予想されます。
①教育分野での活用
LLMは、教育分野での活用が期待されています。
例えば、LLMに現状の理解度を伝えるだけで、自分に最適な教材や参考資料を提供してくれるなど効率のよい学習方法が期待できるでしょう。
また、学習を進めていくうちに、興味を持った分野について、補足説明やより高度な関連項目などを提案してくれるようになるので、どんどん深く学ぶことができます。
今までは、専門の教師の役割だったものでも、LLMによって誰でも学ぶことが可能になるでしょう。
②データの質の向上
LLMを活用することで、データの質の向上が期待されています。
LLMは、テキストデータを処理し、言語のパターンや文脈を理解する能力に優れており、不適切なデータを自動的に検出が可能です。
また、不足している情報を推測してデータの補完ができるため、課題となっているデータの完全性を高めることも期待できます。
大規模言語モデルの柔軟性と洞察力を活用することで、今後、データの品質向上に貢献する様々な手法が開発されていくでしょう。
③セキュリティ面の強化
これまで課題となっているセキュリティ面の強化は、今後のLLMにおいて大いに期待できる部分です。
例えば、ソフトウェアやシステムのコードを分析して、潜在的なセキュリティ上の脆弱性を検出したり、ソースコードの解析やセキュリティログの調査をしたりと、複雑なセキュリティ問題の特定の活用に注目されています。
また、大量のセキュリティデータを解析し、異常を検知して攻撃パターンの予測にも役立つでしょう。
LLMは、既にセキュリティに関連する多くの領域で活用されつつあり、今後は著作権や倫理観に基づいた回答ができる可能性があります。
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