大規模言語モデル (LLM): その概要と仕組み

公開: 2024-06-17

急速に変化する人工知能 (AI) の分野では、大規模言語モデル (LLM) が急速に基盤テクノロジーになりました。この記事では、LLM とは何か、LLM がどのように機能するか、さまざまな用途、およびその利点と制限について詳しく説明します。また、この強力なテクノロジーの将来についての洞察も得られます。

大規模言語モデルとは何ですか?

大規模言語モデル (LLM) は機械学習の応用であり、データから学習し、データに基づいて意思決定を行うシステムの作成に焦点を当てた AI の一分野です。 LLM は、複数の層を持つニューラルネットワークを使用して大規模なデータセット内の複雑なパターンを認識し、モデル化する機械学習の一種であるディープラーニングを使用して構築されます。深層学習技術により、LLM は人間の言語の複雑なコンテキスト、セマンティクス、および構文を理解できるようになります。

LLM は、その複雑なアーキテクチャにより「大規模」であると見なされます。最大 1,000 億のパラメータを持ち、動作するのに 200 ギガバイトを必要とするものもあります。 LLM は、大規模なデータセットでトレーニングされた多層ニューラルネットワークにより、言語翻訳、多様なコンテンツ生成、人間のような会話に優れています。さらに、LLM は長い文書を迅速に要約し、教育的な指導を提供し、既存の文献に基づいて新しいアイデアを生み出すことで研究者を支援することができます。

大規模な言語モデルの仕組み

LLM のトレーニングデータ、トレーニングに使用されるメソッド、およびそのアーキテクチャを見ることで、LLM がどのように機能するかを理解できます。各要因は、モデルのパフォーマンスと何ができるかに影響を与えます。

データソース

LLM は大規模なデータセットでトレーニングされるため、モデルはコンテキスト関連のコンテンツを理解して生成できます。厳選されたデータセットは、特定のタスク向けに LLM をトレーニングするために使用されます。たとえば、法律業界の LLM は、正確で適切なコンテンツを生成できるように、法律文書、判例法、法令についてトレーニングを受ける可能性があります。多くの場合、生成されたコンテンツの公平性と中立性を確保し、機密性の高いコンテンツや偏ったコンテンツを削除するために、モデルがトレーニングされる前にデータセットが厳選およびクリーニングされます。

トレーニングプロセス

GPT (生成事前トレーニング済みトランスフォーマー) のような LLM をトレーニングするには、モデルがどのように言語を処理して生成するかを決定する数百万または数十億のパラメーターを調整する必要があります。パラメーターは、パフォーマンスを向上させるためにトレーニング中にモデルが学習および調整する値です。

トレーニングフェーズでは、グラフィックスプロセッシングユニット (GPU) などの特殊なハードウェアと大量の高品質データが必要です。 LLM はトレーニングのフィードバックループ中に継続的に学習し、改善します。フィードバックトレーニングループでは、モデルの出力が人間によって評価され、パラメーターの調整に使用されます。これにより、LLM は時間の経過とともに人間の言語の微妙な点をより適切に処理できるようになります。これにより、LLM のタスクの効率が向上し、低品質のコンテンツが生成される可能性が低くなります。

LLM のトレーニングプロセスは計算負荷が高く、大量の計算能力とエネルギーを必要とする場合があります。その結果、多くのパラメーターを使用して LLM をトレーニングするには、通常、多額の資本、コンピューティングリソース、およびエンジニアリングの人材が必要になります。この課題に対処するために、Grammarly を含む多くの組織は、ルールベースのトレーニングなど、より効率的でコスト効率の高い手法を研究しています。

建築

LLM のアーキテクチャは主に、注意と自己注意と呼ばれるメカニズムを使用して文内のさまざまな単語の重要性を比較検討するニューラルネットワークの一種であるトランスフォーマーモデルに基づいています。このアーキテクチャによって提供される柔軟性により、LLM はより現実的で正確なテキストを生成できます。

トランスフォーマーモデルでは、文内の各単語に、文内の他の単語にどの程度影響を与えるかを決定する注意の重みが割り当てられます。これにより、モデルは、一貫性のある文脈上適切なテキストを生成するために重要な、単語間の長期にわたる依存関係や関係を捉えることができます。

トランスフォーマアーキテクチャには、セルフアテンションメカニズムも含まれており、モデルが単一シーケンスの異なる位置を関連付けて、そのシーケンスの表現を計算できるようになります。これは、モデルが一連の単語またはトークンのコンテキストと意味をよりよく理解するのに役立ちます。

LLM の使用例

LLM は、強力な自然言語処理機能を備えているため、次のような幅広い用途に使用できます。

会話型の対話
テキストの分類
言語翻訳
大きな文書の要約
書かれたコンテンツの生成
コード生成

これらの強力なアプリケーションは、次のようなさまざまなユースケースをサポートします。

顧客サービス:顧客と自然言語で会話し、質問に答え、サポートを提供できるチャットボットと仮想アシスタントを強化します。
プログラミング:コードスニペットの生成、コードの説明、言語間の変換、デバッグおよびソフトウェア開発タスクの支援。
研究と分析:大量のテキストから情報を要約および統合し、洞察と仮説を生成し、文献レビューと研究タスクを支援します。
教育と個別指導:パーソナライズされた学習体験を提供し、質問に答え、個々の生徒のニーズに合わせた教育コンテンツを生成します。
クリエイティブアプリケーション:テキストプロンプトや説明に基づいて、詩、歌詞、ビジュアルアートなどのクリエイティブコンテンツを生成します。
コンテンツ作成:記事、ストーリー、レポート、スクリプト、その他の形式のコンテンツの作成と編集。

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大規模な言語モデルの例

LLM にはさまざまな形状やサイズがあり、それぞれに独自の強みと革新性があります。以下に、最もよく知られているモデルのいくつかについて説明します。

GPT

Generative pre-trained Transformer (GPT) は、OpenAI によって開発された一連のモデルです。これらのモデルは、人気のある ChatGPT アプリケーションを強化し、一貫性のある文脈に関連したテキストを生成することで知られています。

ジェミニ

Gemini は、Google DeepMind によって開発された LLM スイートであり、長時間の会話にわたってコンテキストを維持できます。これらの機能と大規模な Google エコシステムへの統合により、仮想アシスタントやカスタマーサービスボットなどのアプリケーションがサポートされます。

ラマ

LLaMa (Large Language Model Meta AI) は、Meta によって作成されたオープンソースのモデルファミリです。 LLaMa は、限られた計算リソースで効率的かつパフォーマンスが向上するように設計された小型のモデルです。

クロード

Claude は Anthropic によって開発された一連のモデルであり、倫理的な AI と安全な展開に重点を置いて設計されています。情報理論の父であるクロードシャノンにちなんで名付けられたクロードは、有害なコンテンツや偏ったコンテンツの生成を回避する機能で知られています。

LLM の利点

LLM は、複数の業界に次のような大きな利点をもたらします。

ヘルスケア: LLM は、医療レポートの草案を作成し、医療診断を支援し、パーソナライズされた患者とのやり取りを提供できます。
財務: LLM は分析を実行し、レポートを生成し、不正行為の検出を支援できます。
小売: LLM は、顧客からの問い合わせや製品の推奨事項に即時に応答することで、顧客サービスを向上させることができます。

一般に、LLM には次の機能を含む複数の利点があります。

ライティング、データ分析、顧客サービスとのやり取りなどの重要な日常的なタスクを自動化し、人間が創造性、批判的思考、意思決定を必要とするより高いレベルのタスクに集中できるようにします。
迅速に拡張し、追加の人的リソースを必要とせずに大量の顧客、データ、またはタスクを処理します。
ユーザーのコンテキストに基づいてパーソナライズされたインタラクションを提供し、よりカスタマイズされた関連性の高いエクスペリエンスを実現します。
多様で創造的なコンテンツを生成し、新しいアイデアを生み出し、さまざまな分野でイノベーションを促進する可能性があります。
正確で状況に応じた翻訳を提供することで言語の壁を越え、異なる言語や文化を超えたコミュニケーションとコラボレーションを促進します。

LLM の課題

LLM にはさまざまな利点があるにもかかわらず、応答精度、偏り、大規模なリソース要件など、いくつかの重要な課題に直面しています。これらの課題は、LLM に関連する複雑さと潜在的な落とし穴を浮き彫りにしており、この分野で進行中の研究の焦点となっています。

LLM が直面する主な課題は次のとおりです。

LLM はトレーニングデータ内のバイアスを強化および増幅し、有害な固定観念や差別的なパターンを永続させる可能性があります。この問題を軽減するには、トレーニングデータを慎重にキュレーションし、クリーニングすることが重要です。
LLM が出力を生成する理由を理解することは、モデルの複雑さと意思決定プロセスの透明性の欠如により困難な場合があります。この解釈可能性の欠如により、信頼と説明責任に関する懸念が生じる可能性があります。
LLM のトレーニングと運用には大量の計算能力が必要であり、コストとリソースが大量に消費される可能性があります。 LLM のトレーニングと運用に必要なエネルギー消費による環境への影響も懸念されています。
LLM は、説得力はあるものの、実際には不正確または誤解を招く出力を生成する可能性があり、適切に監視または事実確認を行わないと誤った情報を広める可能性があります。
LLM は、テキストデータのパターン認識を超えた、ドメイン固有の深い知識や推論能力を必要とするタスクに苦労する場合があります。

LLM の将来

LLM の将来は有望であり、生産量の偏りを軽減し、意思決定の透明性を高めることに焦点を当てた研究が進行中です。将来の LLM は、より洗練され、正確になり、より複雑なテキストを生成できるようになると期待されています。

LLM における主な潜在的な発展には次のようなものがあります。

マルチモーダル処理: LLM はテキストだけでなく画像、音声、ビデオも処理および生成できるようになり、より包括的でインタラクティブなアプリケーションが可能になります。
理解と推論の強化:抽象的な概念、因果関係、現実世界の知識についての理解と推論の能力が向上すると、よりインテリジェントでコンテキストを認識した対話が可能になります。
プライバシーを備えた分散型トレーニング:プライバシーとデータセキュリティを維持しながら分散型データソースで LLM をトレーニングすると、より多様で代表的なトレーニングデータが可能になります。
バイアスの削減と出力の透明性:これらの分野で研究を続けることで、LLM が特定の出力を生成する理由をより深く理解できるようになるため、LLM が信頼でき、責任を持って使用されることが保証されます。
ドメイン固有の専門知識: LLM は特定のドメインまたは業界に合わせて調整され、法的分析、医療診断、科学研究などのタスクに特化した知識と能力を獲得します。

結論

LLM は明らかに有望で強力な AI テクノロジーです。それらの能力と限界を理解することで、それらがテクノロジーや社会に与える影響をより深く理解できるようになります。これらのテクノロジーの可能性を十分に理解するために、機械学習、ニューラルネットワーク、および AI のその他の側面を探索することをお勧めします。