【動画でLLMをわかりやすく解説】アルゴリズムと活用事例、その他AI技術との違い、注意点を解説

日常的に使う方が増えているChatGPTなどの生成AIアプリですが、これらチャットボット型アプリで自然にAIとチャットで会話できているのはLLMの技術があるためです。

そこで今回は、LLMの基礎知識やアルゴリズム、その他のAI技術との違い、活用事例についてわかりやすく解説します

最新のLLMモデルやLLMを使う時の注意点も紹介しますので、ぜひ最後までごらんください。

▶︎Youtube動画で見たい方は前編・後編から

LLM（大規模言語モデル）とは｜3大要素とアルゴリズム

LLMとはLarge Language Modelsの略で、日本語に訳すと「大規模言語モデル」という意味です。

深層学習アルゴリズム※の一種で、テキストコンテンツを認識・分析・推測・生成できます。

※深層学習アルゴリズム：機械学習の一種で人間の脳構造をモデル化したニューラルネットワークによって情報の伝達や理解素する仕組みを指す。

LLMは、膨大なデータセットとそのデータの背景にあるパターンや規則性をを機械学習できるディープラーニング技術から構築されていて、実は、私たちの身近な場面でも活用が始まっています。

LLMが収集したテキストデータをニューラルネットワークの機能で処理しながら、複雑なパターンを学習していくのです。

このステップによって、LLMは各単語の意味や重要度、関連性を理解して、文章を生成できるようになります。

ここで気になるのが、「大規模」という点ですよね。ところですよね。

これまでChatGPTなどの生成AIには、コンピュータが人間の言葉を理解して処理できる自然言語モデル（NLP）※が搭載されていました。

※自然言語モデル：Natural Language Processingの略称であるNLPと呼ばれる場合もある技術で、人間が日常的に使用する自然言語をコンピューターが理解・処理する技術。チャットボットにおいて、AIと人間がコミュニケーションを取るために必要不可欠。

LLMはNLPと比べて、3大要素において優れています。

• 【計算量】＝システムが同時に処理できる能力値
• 【データ量】＝システムに入力されているデータ量
• 【モデルパラメータ量】＝システムの動作に影響を与える変数※の調整量

※変数：AIモデルが学習や推測する際に使用する変化する値（情報）

これらの要素をNLPよりもパワーアップさせたことによって、人間を上回る情報処理と自然な会話が可能になりました。

（参照：OpenAI｜Scaling laws for neural language models）

LLMが回答を生成するまでの仕組み・プロセス

LLMが入力されたプロンプト※から回答を生成するまでのプロセスを紹介します。

※プロンプト：IT分野において、AIやシステムに指示を与える動作もしくは指示そのもの自体を指す

①プロンプトをトークンに分解する

まずLLMがプロンプトを理解すると、トークンと呼ばれる最小単位に分解し、コンピューターシステムがより分かりやすいように変換します。

入力テキスト［What］→トークン変換後［"W", "h", "a", "t"］

これによって、長い文章でも事前にインプットしていた規則性によってシステムがプロンプト正確に理解・分析できるという訳です。

②蓄積データからプロンプトと同じトークンデータを収集する

次に、プロンプトに含まれるトークンと同じトークンを含むデータを集めて、その関連性を計算します。

さらに並行して、トークンから特徴点を抽出して、次のトークンを予測する点もポイントです。

③回答を生成する

収集した特徴点やルールを集約して、プロンプトに適した回答と次に予測される質問を生成できます。

Google検索画面の「AIによる概略」や「関連する質問」も、このLLMのアルゴリズムによって導き出されているのです。

LLMとその他AI技術の違い

LLMはチャットボットAIアプリに欠かせない技術ですが、似た性質を持つその他のキーワードについても併せてチェックしておきましょう。

LLMと機械学習の違い

LLMを一言で表すと、「超ハイスペックな自然言語モデル」と言えますが、よく混同されるのが「機械学習」というキーワードです。

機械学習とは、コンピューターが大量のデータからルールやパターンを自動的に学習して、その結果を基にデータ予測や分析、分類をする技術を指します。

機械学習はデータから自ら学習させるのに対して、LLMは入力されたデータと蓄積された正答データから学習します。

それぞれに違いがあるというよりも、LLMは機械学習の一種と言えます。

LLM技術を利用した生成AIは機械学習の応用編で、画像認識や音声認識など、これまでの機械学習モデルでは対応できなかったタスクもこなせるようになりました。

LLMとChatGPTなど生成AIの違い

LLMと生成AIも似た性質を持ちますが、厳密には違いがあります。

ChatGPTやGeminiなどの生成AIは、LLMやその他技術を応用してコンテンツを生成できるシステムを指し、LLMはテキストの理解や生成に特化した技術を指します。

そのため、生成AIは画像や動画、音声コンテンツを作れますが、LLMはそれができません。

つまり、LLMは生成AIが使う技術のうちの1つということです。

ちなみに、ChatGPTはOpenAIが開発したLLM「GPT-4.0」が用いられており、GeminiはGoogleが開発したLLMである「BERT」が搭載されています。

それぞれ特徴が異なり、例えばChatGPTに搭載されているGPT-4.0は、他のLLMと比べて人間とスムーズに会話のやり取りをできる点や文脈やその背景まで理解して自然な文章を生成できる点が特徴です。

LLMとRAGの違い

LLMと機械学習や生成AIは明らかな違いがあるというよりも深く関連している技術ですが、LLMと明らかに特徴の異なる技術がRAGです。

RAGはRetrieval Augmented Generationの略で、日本語に訳すと検索拡張生成という意味になります。

これだけではどのような技術が分かりにくいですが、簡単にいうとインターネット上に存在する外部データから関連する情報を取り出して、それをLLMに渡してより正確な回答を生成できるシステムです。

最新の生成AIは、LLMとRAGのコラボレーションによってユーザーが求める回答を導き出しています。

LLMとVLMの違い

VLMとはVision-Language Modelの略で、言語データだけ扱えるLLMとは違って、言語と画像の両方を認識できます。

そのため、VLMは画像に含まれる内容を言語化したり、逆に言語から画像を生成したりすることが可能です。

ChatGPTやGeminiには、LLMと併せてVLMも搭載されているので、プロンプトに合うAI画像を生成できて、さらに画像に関する質問にも答えられます。

例えば、ChatGPTに「この犬の画像を人間に変えて」とプロンプトを入力すると、犬の画像を認識してデータベースから人間の画像を生成し、さらに「この画像にある枝の本数は？」と聞くことも可能です。

LLMで“できること”と活用事例

LLMは言語分野に特化しており、チャットボット型AIを通じて以下の作業が可能です。

• • 文章やコードの生成
• • 文章やコードのバグチェックと修正
• • 文章の要約とデータ抽出
• • 他言語への翻訳
• • 質疑応答やチャットなど会話のやり取り
• ・カスタマーセンターなどでの問い合わせ対応
• ・社内の情報検索システム

また、先ほど紹介したRAGとVLMを組み合わせると、最新情報の分析や画像・動画・音声データも生成できます。

そのため、研究開発や論文作成などの学習支援、マーケティングや市場分析など、実務的な作業を広範囲でバックアップできます。

それ以外にも、ふと気になったことを気軽に聞けるAI検索にもLLMが用いられているなど、幅広いシーンでLLMは私たちの生活に溶け込んでいます。

最新のLLMモデル

便利で頼もしいLLMモデルは、世界中でたくさんの企業が開発を進めていて、日々進化し続けています。

ここで主な最新LLMを紹介します。

OpenAI・GPT-4.0

OpenAIが2023年にリリースしたGPT-4.0は、一つ前のGPT-3.5と比べると、英語以外の言語の理解レベルや生成する文章の精度がアップしていて、日本語の文章もかなり自然になりました。

既にChatGPTに搭載されているので、皆さんも一度は使ったことがあるかもしれません。

高い言語理解能力と生成能力が特徴で、文章作成や翻訳、会話形式の質疑応答、コーディングなど、幅広い分野に対応しています。

また、画像入力機能も加わりました。

Google・PaLM

GoogleのAIチャットボットであるBERTやGeminiに搭載されているPaLMも、最新LLMのうちの1つです。

最新版は2023年に発表されたPaLM2で、機械学習能力・情報処理能力が高く、質疑応答や文脈を踏まえた文章読解、推論を得意とします。

さらに、文章の生成だけではなくコーディングや計算などにも優れている点もポイントです。

サイバーエージェント・OpenCALM

日本語に特化している最新LLMとして注目されているのが、サイバーエージェントが開発したOpenCALMです。

OpenCALMは最大級の国産LLMで、日本語のテキストデータによって機械学習するので、他のLLMよりもさらにナチュラルな日本語の文章を生成できます。

LLMのデメリットと使う時の注意点

最新のLLMはかなり精度の高い回答を生成できますが、使うときに注意しなくてはいけないデメリットや欠点があります。

曖昧なプロンプトでは求める回答が出ない

LLMの文章理解能力はまだまだ人間と同レベルとは言えません。

そのため、指示が曖昧だと期待通りの回答が生成されないので注意しましょう。

主語・目的語・述語・目的語などをきちんと入れて、箇条書きを取り入れるなど、プロンプトを工夫するとイメージ通りの回答を得られる可能性が高まります。

同じ質問でもプロンプトの文章を変えると違う回答が生成されるケースもあるので、コツをつかむまでは同じ質問でも指示を変えて何度か試してみましょう。

回答に誤情報が含まれる可能性がある

LLMは不明確な情報でも機械学習機能によって“それっぽく”文章にまとめられてしまいます。

生成された回答を流し読みしただけでは、誤情報に気が付きにくいので注意しましょう。

また、フェイクニュースやブログなど個人的な見解を参照するケースは珍しくありません。

そのため、生成された回答は必ずファクトチェックしましょう。

最近はRAGの技術によって回答に情報引用元のリンクが提示されるので、そちらの確認を習慣づけることをおすすめします。

回答にバイアスや偏見が含まれる可能性がある

LLMの機能を悪用して、バイアスのかかった偏見が含まれるサイトや記事を大量に作り、それをインターネット上で拡散するケースが報告されています。

LLMが生成した回答を二次利用する際には、公的かつ中立的な内容であるか客観的に確認するステップが必要です。

ジャンルによって得意・不得意が分かれる

LLMはデータの学習量によって回答の精度や安定性が左右されます。

そのため、現時点ではニッチな分野や専門性の高い情報に関する回答生成はあまり得意ではありません。

定期的なアップデートが必要

LLMモデルのバージョンアップによって、回答の品質は変化します。

アップデートせずに古いバージョンを使い続けていると、回答を生成するスピードが落ちたり、情報の正確性が落ちたりする可能性があるので注意してください。

まとめ

LLMとは、テキストデータに特化した「超ハイスペックな自然言語モデル」で、今日の生成AIにおいてベースとなる技術のうちの1つです。

ChatGPTやGeminiなど皆さんがよく利用するチャットボット型生成AIアプリにも、LLMとRAG・VLMなどの技術が集約されています。

ただし、使う際にはメリットだけではなくデメリットも事前に把握しておきましょう。

生成AIを使った情報検索は、近い将来、スタンダードになるはずです。

ユーザー側はAI検索のメリットとデメリットを踏まえてうまく活用するスキルが求められ、ホームページで情報発信する企業側はAI検索で情報を引用されるためのSEO対策が必要になります。

過去の動画では、AI時代のSEO対策について詳しく紹介していますので、気になる方はぜひチェックしてください。

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