大規模言語モデル（LLM）とは？事例と将来性をやさしく解説！
人工知能が世界的に活用される今の時代、関連するテクノロジーとして大規模言語モデルが注目されています。大規模言語モデルとは、大量の言語データを分析して、その結果を踏まえたやり取りや文章生成を実現するものです。AIチャットなどの根底にはこの大規模言語モデルが利用されています。
重要なテクノロジーではありますが、難易度の高いものであり、理解できている人は少ないでしょう。今回はこれからの時代でさらに利用される、大規模言語モデルとは何かを解説し、事例や将来性についても併せて解説します。
大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）とは
大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）は、自然言語処理（NLP）の分野で使用される人工知能モデルの一種です。まずは、どのようなテクノロジーであるのか理解を深めていきましょう。
大規模言語モデルの概要
大規模言語モデルは、インターネットなどの膨大なテキストデータを学習し、言語のパターンや意味を捉えるテクノロジーです。言語データの前処理、トークン化、埋め込み表現への変換などのステップを経て学習する、いわばビックデータ解析のような考えだと理解すると分かりやすいでしょう。学習プロセスでは、テキスト内の単語やフレーズの予測をおこない、これによって言語の構造や文法を獲得する仕組みです。
また、トランスフォーマーアーキテクチャと呼ばれる、大規模言語モデルの基盤となる概念があります。これを活用することで、文中の単語間の関係を効率的に学習できることが、大規模言語モデルの特徴です。また、学習することによって、モデルは文脈に応じた単語やフレーズの生成が可能となります。
大規模言語モデルは、一度学習させると、さまざまなタスクに適用することが可能です。例えば、AIと会話したり何かしらアイデアを出してもらえるようになります。ただ、用途によって求められる知識などが異なるため、事前学習されたモデルでも、特定のタスクに合わせて微調整が必要です。この微調整まで終わらせることでモデルが完成し、新しい要件に対しても迅速に適応したり目的を達成したりできるようになります。
なぜ大規模言語モデルが注目されているのか
近年、大規模言語モデルが注目されている理由はいくつかあります。
まず、大規模言語モデルは、自然言語処理に関するテクノロジーの中でも顕著な性能を示しています。例えば、大規模言語モデルは従来のアプローチに比べて、より自然で正確な言語生成が可能という結果が出ているのです。この結果を踏まえ、幅広い用途で使用されるようになりました。
また、大規模言語モデルは、一般的に多言語に対応できるテクノロジーです。この特徴があることで、翻訳や多言語データを扱う処理でも対応できるようになっています。今まで主流だった自然言語処理よりも、言語の壁を越えた処理に強みがあるから普及しているのです。特に、グローバルなコミュニケーションやビジネスの場で採用される傾向にあります。
ただ、大規模言語モデルが注目されていますが、限界もあるため注意しなければなりません。例えば、倫理的な問題や、モデルが学習データから得たバイアスによって出力内容に事実と異なる点が含まれる可能性があります。他にも、現時点のテクノロジーでは、モデルがどのようにして結果を生成しているかを証明することが難しい状況です。生成の過程を明確にできないことは、大規模言語モデルの大きな課題と考えられています。
大規模言語モデルの用途
大規模言語モデルは幅広い活用方法が考えられます。それらの中でも主な用途と考えられるものをピックアップすると以下のとおりです。
機械翻訳
幅広い言語に対応できるテクノロジーであるため、機械翻訳の分野で非常に効果的です。ある言語から別の言語への翻訳にあたって、文法や語彙、文化的ニュアンスまでも考慮できるようになります。過去の翻訳手法と比較すると、大規模言語モデルはより自然で正確な翻訳だと考えましょう。
また、リアルタイムでの翻訳にも対応できるため、ビジネスや旅行など「その場で翻訳してほしい」という要望にも対応できます。過去の翻訳手法でもリアルタイムに近い翻訳を実現できていましたが、大規模言語モデルが活用されることで、さらにスピードアップしています。
質問への応答
大規模言語モデルは、質問応答システムの開発に活用されています。例えば、ユーザーからの質問に対して、関連性の高い情報や回答を生成するものです。これは、カスタマーサポートやオンライン教育、情報検索などの分野での活用が進められています。迅速かつ効率的に質問へ回答することが可能です。
また、大規模言語モデルと音声認識を組み合わせたモデルも注目されています。例えば、スマートスピーカーやスマートフォンのアシスタント機能などです。音声を文字に変換することで、大規模言語モデルが適用できるようになり、音声入力を利用した質問への回答にも対応できます。
文章生成
文章生成は、大規模言語モデルの重要な用途で、近年特に利用されている用途でもあります。与えられたテーマや指示に従って、文章や記事を生成するものです。人間に近い文章を生成できることにより、コンテンツ制作の効率を高め、時間とリソースを節約できます。
ただ、現在の技術では生成された文章の品質には若干の問題がある状況です。例えば、適切な単語の選択ができなかったり、不適切な語尾が選択されてしまうことがあります。また、倫理的な問題を考慮できていない場合があり、人間の最終チェックは避けられません。
特に、日本語は大規模言語モデルに学習させるデータ量が英語より少ないという問題があります。これが「人間らしい文章の生成」に悪影響を与えているのです。これから学習データが増えれば改善される可能性がありますが、まだまだ大規模言語モデルだけで、文章生成を処理しきれません。
要約
文章を生成するだけではなく、長いテキストから要約を作成する用途でも利用可能です。長文を大規模言語モデルで要約してもらえれば、ユーザーは効率的な情報収集を実現できるでしょう。短時間で必要な情報だけを手に入れられるようになるのです。
要約の対象は多岐にわたり、ニュース記事や研究論文、ビジネスレポートなどを要約できます。大規模言語モデルは数多くの文章から学習しているため、どのような文体でも要約できるのです。特定の用途に特化した要約ツールは今までも見られましたが、汎用性の高いツールは大規模言語モデルがあってこそといえます。
ただ、要約において「どの部分が重要であるのか」の判定は大規模言語モデルだけでは不可能です。例えば、文章中の人物名が特に重要なのか、場所が特に重要なのかは判定できません。結果、重要な情報が要約によって欠落してしまう可能性があり、情報の正確性には注意が必要です。
大規模言語モデルを活用した4つの事例
上記で解説したとおり、大規模言語モデルはいくつもの用途に利用できます。続いては用途を踏まえて、どのような使い方の事例があるのかも紹介します。
感情分析
大規模言語モデルを活用すると、感情分析のツールを実装できます。自然言語処理とは無関係なイメージがあるかもしれませんが、感情分析は大規模言語モデルによって支えられるのです。
一般的に、感情分析ではテキスト内の感情や意見を特定し、肯定的、否定的、中立などのカテゴリを決定します。事前にカテゴリを細分化しておくと、選択されている言葉や言葉尻から感情を分析できる仕組みです。
感情分析は、企業がアンケートやクレームなどの内容を分析するために利用されます。例えば、利用者からのフィードバックや製品レビューを大規模言語モデルで分析し、製品やサービスの改善に役立てるのです。今までは人間が内容を読み解いていましたが、大規模言語モデルであればこれらは自動化できます。
他にも、SNSや口コミサイトへの投稿などを監視して、ブランドの評判や顧客満足度を把握することも可能です。大規模言語モデルを活用すれば、精度の高い感情分析が可能となるため、マーケティングやカスタマーサポートに役立てられるのです。
チャットボット
大規模言語モデルを活用したチャットボットは、多くの人に利用されています。メディアでも連日取り上げられる「ChatGPT」を中心に「BIngのAI」や「Notion AI」など、いくつもの製品が公開されている状況です。チャットボットは質問への回答など個人のサポート、業務支援、エンターテインメントの提供など、幅広い用途で使われています。
チャットボットの事例で注目したいことは、大規模言語モデルがユーザーと自然に会話して、人間のように質問へ回答したり、情報を提供したりできることです。また、依頼内容を汲み取って、タスクを処理することもできます。チャットボットには大規模言語モデルを採用していないものもあり、それらと比較すると精度には大きな違いがあります。
また、大規模言語モデルは多言語対応できるため、このモデルを採用することで複数言語に対応することが可能です。言語ごとにチャットボットを構築しなくとも、大規模言語モデルを採用した1つのツールだけで対応できるようになりました。
専門的な文章の修正
専門的な文章の校正や修正に、大規模言語モデルを活用する事例があります。例えば、学術論文や技術文書、法律文書などの専門的な文章から誤りを検出したり修正したりするのです。大規模言語モデルは、学習データから言語パターンや表現を学習するため、専門的な用語や文脈でも自動的に修正できます。
さらに、大規模言語モデルを用いた校正ツールは、それ以外のテクノロジーによる校正ツールよりも柔軟性が高いことが特徴です。つまり、専門家ではなくても専門的な文章の品質を高めることができます。最終的なファクトチェックは人間が対応するしかありませんが、大きなサポートとなってくれることは間違いありません。
大規模言語モデルの将来性は未知数
最後に大規模言語モデルの将来性について解説します。現時点では未知数の部分も多いため、この記事では将来性を考察する形で解説します。
大規模言語モデルの需要は高い
繰り返しですが、大規模言語モデルの需要は近年急速に高まっています。特に、ビジネスや教育など、効率的なコミュニケーションや情報処理が求められる状況で積極的な活用が進んでいる状況です。また、機械翻訳や自動要約、チャットボットなど、個人が自分の疑問を解決するためのツールが大規模言語モデルで実装されるケースも増えています。
このように需要が高まっている背景には、従来のテクノロジーでは困難であった問題を解決できることがあるでしょう。大規模言語モデルによって、革新的なサービスや製品の開発を実現できるようになったため、需要が高まっているのです。
これからもさらに大規模言語モデルを活用したサービスが導入されると考えられ、それに伴って需要が高まると考えられます。つまり、大規模言語モデルやそれを扱うエンジニアの将来性は明るいでしょう。ただ、急速に発展を遂げているテクノロジーであり、今後、どのような変化が起こるかは未知数でもあります。
学習データの不足が懸念される
大規模言語モデルの性能は、大量の学習データに依存しています。ただ、現時点では、この学習データが不足するのではないかと懸念されているのです。世の中には大量のデータがありますが、学習に適したものは不足してしまうかもしれません。
もし、十分なデータが得られないと、モデルの性能が低下したり、学習が不十分になるでしょう。特に、珍しい言語や専門的なトピックについては、これらの分野で大規模言語モデルの機能を十分に発揮できません。将来的には万能な大規模言語モデルの登場が期待されていますが、現実的には難しい部分があるのです。
ここからは予想となりますが、大規模言語モデルは、最終的に分野ごとに特化したものになるでしょう。すべての言語、事柄を学習させることは現実的ではなく、特定の分野を深掘りして活用する将来が思い描かれます。
まとめ
大規模言語モデルについて解説しました。注目を集めている様々なAIを支える技術であり、これからさらに発展するでしょう。今以上に、大規模言語モデルを活用したサービスやツールが登場すると予想されます。
重要なテクノロジーではありますが、学習データの不足が予想されるなど、課題が多い状況です。これからさらにテクノロジーが発展しなければ、頭打ちになってしまう可能性もあります。これからどのような進化を遂げるのかは、常に注目しなければなりません。
