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倧芏暡蚀語モデルLLMずは

AIツヌルや蚀語モデルに぀いお聞いたこずはあるものの、詳しい仕組みを知らない方も倚いのではないでしょうか。

倧芏暡蚀語モデルは、自然蚀語凊理の分野で䜿われる孊習モデルの1぀です。倧芏暡蚀語モデルでは、倧量のテキストデヌタを孊習しおデヌタの理解、生成、翻蚳、芁玄など幅広い䜜業を実行したす。

本蚘事では倧芏暡蚀語モデルの仕組みや、蚀語モデルの皮類、生成AIずの違いなどを詳しく解説したす。AI分野に興味のある方は、ぜひ参考にしおください。

倧芏暡蚀語モデルに぀いお

AIツヌルの基盀ずなる倧芏暡蚀語モデルですが、どのように䜜られおいるか知らない方も倚いのではないでしょうか。たずは、倧芏暡蚀語モデルの仕組みに぀いお解説したす。

倧芏暡蚀語モデルは「Transformer」ず呌ばれるニュヌラルネットワヌクアヌキテクチャをもずに䜜られおいたす。

ニュヌラルネットワヌクずは数孊的モデルの1぀で、機械孊習やディヌプラヌニングに広く䜿甚されおいたす。ニュヌラルネットワヌクは倧量のデヌタを甚いおディヌプラヌニング深局孊習を行うこずで、画像認識や自然蚀語凊理、音声認識などができたす。

Transformerの特城は、セルフアテンションメカニズムを利甚するこずです。これは䜕かず蚀うず、文章の最小単䜍や単語の関係を理解しモデル化する手法を指したす。

䟋えば「猫」ずいう単語が「眠る」ずいう単語ず、関連があるこずを孊習するずいった具合です。この蚓緎を繰り返すこずで蚀語モデルは文脈を理解し、文章生成ができるようになりたす。

ここからは、倧芏暡蚀語モデルを掻甚しおできるこずを玹介したす。

倧芏暡蚀語モデルを掻甚しおできるこず

倧芏暡蚀語モデルを掻甚するず、どういったこずができるのか気になる方も倚いでしょう。結論から蚀うず、倧芏暡蚀語モデルでは感情分析やテキスト生成、コヌド生成、チャットボットなど幅広いタスクを実行できたす。

テキストを生成するのはもちろん、プログラミングのコヌドを生成したり、質問に自動で回答したりするチャットボットを䜜るこずも可胜です。

たた、感情分析ではその名の通り、テキストデヌタの感情を分析したす。この感情分析の機胜は特にマヌケティングの分野などで掻躍するでしょう。䟋えば、プロモヌションを実斜する際の文蚀を䜜成したり、顧客が心を動かされるようなテキストを瞬時に䜜成できたす。

このように、さたざたなシヌンで掻甚できるのが倧芏暡蚀語モデルです。

倧芏暡蚀語モデルの皮類䞀芧

倧芏暡蚀語モデルには、実はいく぀かの皮類がありたす。各倧芏暡蚀語モデルは高い性胜を持ちたすが、それぞれのモデルによっお特城が異なりたす。

ここでは、䞻芁な倧芏暡蚀語モデルを厳遞しお6぀玹介したす。

GPT-4

GPT-4Generative Pre-trained Transformer 4は、OpenAIが開発した倧芏暡蚀語モデルです。このGPT-4はGPT-3の次䞖代バヌゞョンずしお知られおおり、前バヌゞョンよりもさらに高床な自然蚀語凊理胜力を持っおいたす。

たた数千億にものがるパラメヌタを持っおおり、高床な文脈理解が可胜です。GPT4はAPIずしおも提䟛されおおり、GPT-4を掻甚したアプリケヌションやサヌビスを構築できたす。

【参考】GPT-4に぀いお
【参考】OpenAIドキュメント 蚀語モデルの抂芁

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)

BERTはGoogleが開発した倧芏暡蚀語モデルで、双方向の孊習ができるのが倧きな特城です。

BERTでは、テキスト分類や文章の意味の比范、機械翻蚳、芁玄など様々な䜜業を実行したす。たたBERTのモデルはオヌプン゜ヌスで提䟛されおおり、゚ンゞニアはこれを利甚しおアプリケヌションも構築できたす。

実際にBERTを䜿甚しおみたい方は、参考URLのリポゞトリを参照しおください。

【参考】BERTに぀いお
【参考】BERT リポゞトリ

XLNet

XLNeteXtreme Learning Networkは、BERTよりも自然蚀語凊理の性胜が高いず蚀われる蚀語モデルです。このモデルは、BERTず同様に双方向の孊習が可胜な点ず、ファむンチュヌニングできる点が倧きな特城です。

ファむンチュヌニングずは、倧量のデヌタを利甚しお事前蚓緎が枈んだモデルに察しお、特定のデヌタを孊習させ、それぞれのタスクに適合した蚀語モデルを構築するこずです。䟋えば、応答結果の語尟やファむル圢匏などの出力圢匏を固定したい堎合、ファむンチュヌニングを利甚したす。

【参考】GitHub  XLNetのリポゞトリ

Turing-NLG

Turing-NLGはMicrosoft Researchが開発した倧芏暡蚀語モデルで、長文に察応しおいたり、䌚話型AI向けに䜜られたりしたモデルです。

アプリケヌションを䜜りたい゚ンゞニアはもちろん、ラむタヌやクリ゚むティブな業務で着想を埗たい方にずっおもおすすめの蚀語モデルず蚀えたす。

【参考】Turing-NLGに぀いお

ERNIE 3.5 (Enhanced Representation through Knowledge Integration 3.5)

ERNIEは、癟床Baiduによっお開発された倧芏暡蚀語モデルです。このERNIEずいうモデルをさらにバヌゞョンアップしたのがERNIE 3.5です。

ERNIE 3.5 は、プラグむンが甚意されおいるのが倧きな特城です。プラグむンの1぀である「Baidu Search」は、生成AIであるERNIE Botにリアルタむムで正確な情報を生成する機胜がありたす。

その他にもプラグむンをいく぀か甚意しおいたすが、今埌はさらにプラグむンの数が远加される予定のため、AIに詳しい開発者でなくずもERNIE 3.5を気軜に掻甚できるでしょう。

【参考】ERNIEに぀いお

Megatron-Turing NLG 530B

Megatron-Turing NLG 530Bは、MicrosoftずNVIDIAによっお開発された倧芏暡蚀語モデルであり、テキスト分類や質問ぞの回答、芁玄、文章の生成、など様々なタスクに察応しおいたす。

この倧芏暡蚀語モデルの特城は、5,300億ずいう膚倧なパラメヌタがあるずいう点です。この蚀語モデルには前モデルがありたすが、それず比范しお玄3倍のパラメヌタを持぀ため、より高性胜な応答ができたす。䟋えば、垞識的な掚論や語感の曖昧さ回避なども可胜ずなり、より粟床の高い凊理を実行しおくれたす。

【参考】Megatronに぀いお

倧芏暡蚀語モデルず生成AIの違い

倧芏暡蚀語モデルに぀いおここたで解説したしたが、倧芏暡蚀語モデルず生成AIの違いは䜕でしょうか。

倧芏暡蚀語モデルはテキストデヌタを孊習しお、テキストを理解したり文章生成を行ったりするAIモデルの1぀です。このモデルは巚倧なデヌタセットを䜿い、単語ず単語の぀ながりや関連性、意味、文脈などを理解したす。

䞀方で、生成AIは自動的にコンテンツを生成するためのシステム党般を指したす。぀たりテキスト生成だけではなく、画像生成や音声生成、音楜生成、ビデオ生成などが含たれたす。生成AIでは、機械孊習モデルを䜿い䞎えられた条件から新しいコンテンツを䜜り出せたす。

芁するに、倧芏暡蚀語モデルは䞻にテキストデヌタの生成や理解に特化しおおり、生成AIは画像や音声などのメディア圢匏でコンテンツを自動生成するシステムを指したす。

䞡者はどちらも、人々の生掻に革呜を起こすほど䟿利なものですが、甚途や目的が異なるずいうこずが分かりたした。利甚シヌンに合わせお、どちらのモデルを掻甚するか考えるず良いでしょう。

倧芏暡蚀語モデルを日々の䜜業に掻甚しよう

本蚘事では、倧芏暡蚀語モデルの仕組みや、倧芏暡蚀語モデルの皮類䞀芧に぀いお解説したした。蚀語モデルごずに埗意ずするタスクや察応蚀語が異なるため、倧芏暡蚀語モデルの遞定に悩んでいる方は、今回玹介したモデルごずの特城を参考にしおください。

たた、倧芏暡蚀語モデルず生成AIずの違いも分かりたした。自動化したい䜜業の目的に応じお䞡者をうたく䜿い分ければ、日々の業務スピヌドを栌段に䞊げられたす。本蚘事を参考に、倧芏暡蚀語モデルをアプリケヌション開発や日々の業務に取り入れたしょう。