AIについて調べてみると、意外に見かけるLLM（大規模言語モデル）。生成AIやChatGPTとの違いに戸惑う方も多いでしょう。そこで今回は、LLMの基本的な概念から仕組み、種類、さらには他のAI技術との違いまで、包括的に解説します。生成AIの導入を検討しているが、LLMとの違いがわからない自社のニーズに合った生成AIを選びたいが、選択基準がわからないLLMの仕組みや種類について詳しく知りたい1つでも当てはまれば、ぜひ下記ページから資料もダウンロードしてください！=>お役立ち資料はこちらからダウンロードLLMとはLLM（大規模言語モデル, Large Language Model）は、従来の言語モデルを拡張したモデルのことです。イメージしやすい例を挙げると、GPTやClaude、BERTなどが当てはまります。このLLMは、膨大な計算リソースと大量のデータを用いて学習され、数十億から数兆に及ぶパラメータを持つ巨大なニューラルネットワーク（人間の脳を模した構造）で構築されています。パラメータ数は、単純にいうと知識の数値です。数が増えると、モデルはより多くの「知識」を保持できるようになり、より複雑なタスクに対応できます。この規模の拡大により、人間の言語理解や生成に近い能力を獲得し、多様なタスクに対応できる汎用性を持つようになりました。では、このLLMはどのような構造になっているのでしょうか。ここで簡単に整理しておきます。LLMの構造LLMの基本的な構造は、自然言語処理を基盤として作られたニューラル言語モデルの大規模化です。この辺りの話は難しいため、簡単に階層を説明します。まず、人間の使う言葉をコンピュータが理解できるようにする「自然言語処理（NLP）」の一分野として、言語モデル群があります。この言語モデル群の中でも、ニューラルネットワークと呼ばれる人間の脳の働きを模したデータ処理を行えるのが、機械学習によって生まれた「ニューラル言語モデル」です。そして、このニューラル言語モデルに対し、どこに注目するべきかを動的に判断する仕組みである「注意機構（Attention mechanism）」を含めてさらに学習した「変換器モデル」がLLMの基盤です。ここで出てきた、言語モデルと変換器モデルだけ、改めて説明しておきます。言語モデルとは言語モデルとは、自然言語の統計的特性を数学的に表現したモデルのことです。単語や文章の出現確率を計算し、次に来ることが多い単語を予測したり、文章の自然さを評価したりします。機械翻訳や音声認識など、様々な自然言語処理タスクの基盤となっています。変換器モデルとは変換器モデルとは、入力テキストの各要素間の関連性を効率的に捉える機構を持つ深層学習モデルのことです。エンコーダとデコーダという2つの主要部分で構成され、テキスト内の単語や句の重要度を動的に調整しながら、文脈に応じた最適な出力を生成します。この仕組みにより、高度な言語理解と生成を可能にしています。少し乱暴ですが、言語モデルで予測しながら、変換器モデルで文脈に対応して最終出力を目指すものです。つまり、次の単語や文を高い精度で予測しながら、同時に広範囲の文脈を理解し、その文脈に基づいて適切な応答や生成を行うわけです。最後に、LLMの詳しい仕組みは、後ほどの項目でお伝えします。変換器モデル「Transformer」が現在のLLMの基盤LLMを支える変換器モデルにおいては、「Transformer」がよく採用されます。Transformerとは、2017年にGoogleの研究者らによって発表された深層学習アーキテクチャのことです。自己注意機構（Self-Attention）を用いて並列処理を可能にし、長距離の依存関係を効率的に学習できる特徴を持ちます。そのため、単に単語を予測するだけでなく、文章の深い意味や複雑な関係性を理解し、それに基づいて適切な応答や生成を行うことができます。これが、現代のLLMが示す「高い理解力」の本質です。この登場以降、自然言語処理の分野で急速に普及し、現在ではほとんどの最先端LLMの基盤技術となっています。LLMとその他のAIの違いLLM(大規模言語モデル)は、AIの世界で注目を集める存在ですが、他のAI技術とどう異なるのでしょうか。以下のベン図は、LLMと他のAI技術の関係性を視覚的に表現したものです。AIが最も広い概念で、その中に機械学習や生成AI、LLMなどの特化した技術が含まれます。階層構造にしてみると、以下のとおりです。上位の概念ほど広範で、下位に行くほど特定の技術や応用に特化していることが分かります。ここからは、以下にそれぞれの主な違いを簡潔に説明しておきます。AIとLLMの違いAI（人工知能）は、人間の知的行動を模倣する広範なシステムやプログラムを指します。一方、LLMは膨大なテキストデータから言語パターンを学習し、高度な言語理解と生成を行う特化型モデルです。AIを人間に例えるなら、LLMは豊富な知識を持つ司書のような存在といえるでしょう。AIが多様な能力を持つ人間全般を表すのに対し、LLMは言語に特化したエキスパートです。生成AIとLLMの違い生成AIは、新しいコンテンツ（テキスト、画像、音楽など）を創造する能力を持つAIの一種です。この場合、芸術家や作家に例えられるでしょう。対して、LLMは主にテキストデータを扱い、言語理解と生成に特化しています。生成AIが多様な形式のコンテンツを生み出す幅広い能力を持つのに対し、LLMはテキストという特定の領域で深い知識と高度な処理能力を発揮します。ChatGPTとLLMの違いChatGPTは、OpenAIによって開発された特定のLLMの実装例です。接客係や情報デスクの担当者に似ています。LLMが言語モデルの一種類を指す概念であるのに対し、ChatGPTはその概念を具現化した製品の1つです。つまり、ChatGPTはLLMの特性を活かしつつ、対話に特化した機能や制約を加えることで、より使いやすく、安全な形で提供されているものです。機械学習とLLMの違い機械学習は、アルゴリズムと統計モデルを使用してコンピュータに特定のタスクを学習させるAIの一分野です。人間に例えるなら、学生です。LLMは機械学習の一種ですが、特に自然言語処理に特化し、膨大なデータと計算リソースを用いて学習を行います。機械学習が様々な種類のデータや問題に適用できる汎用的な手法であるのに対し、LLMは言語データに特化した高度な学習モデルと言えます。ファインチューニングとLLMの違いファインチューニングは、事前学習されたモデルを特定のタスクや少量のデータに合わせて再調整する手法です。より特化した知識を持つ、例えば専門家や熟練工です。LLMがベースとなる大規模な言語モデルそのものを指すのに対し、ファインチューニングはそのLLMを特定の目的や領域に適応させる技術です。つまり、LLMという基礎的な知識や能力を持つモデルを、より専門的なタスクに特化させる過程がファインチューニングとなります。LLMの導入や活用方法について、専門家が徹底的にアドバイス。弊社では、AIの可能性を最大限に引き出す支援を提供しています。【図解】LLMの仕組みLLM(大規模言語モデル)の仕組みを理解することは、生成AIの選択や導入を検討する上で、適切なモデルを選んだり、性能の最適化を狙ったりするために重要です。ここでは、テキスト生成AIを例に、その処理の流れを以下に分けて解説します。トークン化埋め込みTransformer層出力層サンプリングデコード繰り返しトークン化まず、入力されたテキストを意味のある最小単位に分割します。この過程をトークン化と呼びます。単純に言えば、「こんにちは、世界」という文章は、「こんにちは」「、」「世界」というトークンに分割するといった具合です。主に、AIがテキストを効率的に処理するために行われます。埋め込み次に、各トークンを数値のベクトルに変換する、埋め込みを行います。例として、「こんにちは」というトークンは[0.1, 0.5, -0.2]のような数値の配列で表現されます。この過程により、AIは言葉の意味や関係性を数学的に扱えるようになり、より深い言語理解が可能です。よく、生成AIの界隈で出てくるトークン数は、この数値のことです。Transformer層ここでは、自己注意機構を用いて各トークンの表現を更新します。この際、「銀行」というトークンの意味は、文脈によって「金融機関」や「川岸」と変わります。「どういうこと？」と感じた人がほとんどだと思います。2024年7月の時点で、まだ多くのLLMは、日本ではなく海外から日本向けに提供されているサービスです。そのため、銀行は日本の金融機関でありながら、英語での「bank（例：the right bank of a river.）」としても扱われ「川岸」の意味を持つということです。Transformer層は、周囲のトークンを考慮しながら、異なる各トークンの意味を適切に調整します。〜 of a river：「これは川岸だ」お金を借りて〜。：「こっちは銀行だ」その結果、上記のように文脈に応じた高度な言語理解を実現しています。出力層そして、Transformer層で処理された情報をもとに、次に来ることが多いトークンの確率分布を計算します。「今日の天気は」という入力に対して、「晴れ」「雨」「曇り」などの確率を算出するといった具合です。この過程により、AIは文脈に沿った適切な単語を選択する準備が整います。サンプリング出力層で計算された確率分布に基づいて、次のトークンを選択します。この際、LLMによって単純にもっとも確率の高いトークンを選ぶ方法や、確率に応じてランダムに選ぶ方法などがあります。「晴れ」が60%、「雨」が30%、「曇り」が10%の確率だった場合、「晴れ」を選ぶ可能性がもっとも高くなるイメージです。もちろん、「空は曇りで」という言葉があれば、雨や曇りの確率が高くなるはずです。デコードデコードでは、選択されたトークンを人間が理解できるテキストに変換します。[0.1, 0.5, -0.2]というベクトルが「こんにちは」というテキストに戻されるといった具合です。数字は仮想のものですが、もっと複雑な文章にすると、以下のとおりです。["LL", "M", "は", "非常", "に", "複雑", "です", "。"][1024, 2048, 15, 3072, 20, 4096, 30, 5]この過程があることではじめて、AIの生成した内容が人間にとって読みやすい形になります。繰り返し生成されたトークンを新たな入力として加え、プロセスを繰り返します。「今日の天気は晴れ」と生成された後、「晴れ」を新たな入力として加え、「です」などの次のトークンを生成します。この繰り返しにより、長文や複雑な文章を生成できる、というのがLLM（テキスト生成AIの場合）の仕組みです。生成AIの導入を検討しているが、LLMとの違いがわからない自社のニーズに合った生成AIを選びたいが、選択基準がわからないLLMの仕組みや種類について詳しく知りたい1つでも当てはまれば、ぜひ下記ページから資料もダウンロードしてください！=>お役立ち資料はこちらからダウンロード【国内外】代表的なLLMの種類は7つここまで紹介したLLM(大規模言語モデル)は急速に進化しており、様々な企業や研究機関が独自のモデルを開発しています。そして、国内外の主要なLLMは、以下の7つが挙げられます。GPT：OpenAIBERT：GooglePaLM：GoogleLlama：Metatsuzumi：NTTELYZA LLM for JP：ELYZAClaude：AnthropicGPT：OpenAIGPT（Generative Pre-trained Transformer）は、OpenAIが開発したLLMの代表格です。Transformerアーキテクチャを基盤とし、自然言語処理タスクで優れた能力を発揮します。GPTシリーズは更新され続け、GPT-3からGPT-4、さらにGPT-4oへと進歩を遂げています。このLLMの進歩で目を見張るのは、処理可能なトークン数の拡大です。GPT-3.5では4,097トークンが上限でしたが、GPT-4では32,768トークンと約8倍に増加しました。この拡張により、より長文の処理や複雑なタスクへの対応が可能となり、ビジネス応用の幅も広がったことも人気を博した理由でしょう。BERT：GoogleBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、2018年にGoogleが発表した自然言語処理モデルです（※）。従来の単方向モデルとは異なり、BERTは文脈の双方向性を考慮し、より深い言語理解を実現しました。わかりにくいかもしれませんが、要するに左から右だけで読むのではなく、右からも読み込むということです。この特性により、質問応答や感情分析など、多様なタスクで高い精度を示します。BERTの登場は、LLMの発展に大きな影響を与え、現代の自然言語処理技術の基盤となった技術でもあります。※1：[1810.04805] BERT：Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language UnderstandingPaLM：GooglePaLM（Pathways Language Model）は、Googleが2022年4月に発表した大規模言語モデル（LLM）です。エンコーダとデコーダを用いた変換器モデルを採用し、高度な言語理解と生成能力を実現しています。簡単にいうと、エンコーダで入力を理解し、デコーダで新しいテキストを生成する仕組みです。BERTでのアプローチは、エンコーダ層のみでした。なお、2023年のGoogle I/Oでは、さらに進化したPaLM 2を発表しています。PaLMは、多言語対応や複雑なタスク処理など、幅広い用途に対応できる汎用性の高いLLMとしても名高いモデルです。Llama：MetaLlama（Large Language Model Meta AI）は、2023年2月にMetaが発表したLLMです。パラメーター数が7B（70億）から65Bまでの複数のバージョンがあり、GoogleのPaLM-540Bに匹敵する性能を持ちます。特筆すべきは、Llamaはオープンソースとして公開されていることです（WordPressのようなもの）。そのため、研究者や開発者が自由にモデルを改良し、様々な用途に適用できます。さらに、2023年7月には性能を向上させたLlama 2がリリースされ、商用利用も可能になりました。そのため、Llamaは自社のニーズに合わせてカスタマイズできる柔軟性と、高い性能を兼ね備えたLLMと言えます。tsuzumi：NTTtsuzumiは、2024年3月25日にNTTがリリースした日本発の大規模言語モデル（LLM）です。世界トップレベルの日本語処理性能を誇りながら、軽量化を実現した点が特徴的です。2024年3月時点で70億パラメータの軽量版と、6億パラメータの超軽量版の2種類が提供されています。ChatGPT3.5の3550億と比較すると少ないですが、この軽量性により、1GPUやCPUでの高速な推論を可能とし、導入コストの削減にも貢献します。さらに、マルチモーダル機能や柔軟なチューニング機能を備えており、様々な業務に適応できる汎用性も兼ね備えている点もポイントです。日本語に特化したLLMであることを踏まえると、非常に優秀でしょう。ELYZA LLM for JP：ELYZAELYZA LLM for JPは、2024年6月にELYZAが発表した日本語に特化した大規模言語モデル（LLM）です。先に触れたMetaの「Llama 3」をベースに開発された2つのモデル、700億パラメータの「Llama-3-ELYZA-JP-70B」と80億パラメータの「Llama-3-ELYZA-JP-8B」が、2024年7月調査時点での現行モデルです。パラメータ数は少ないですが、前者はGPT-4を超える日本語生成能力を達成し、後者はGPT-3.5turboを上回る性能を示した優れものです。このモデルは、日本語処理に優れた性能を発揮し、企業向けに提供されています。Claude：AnthropicClaudeは、Anthropic社が2023年3月にリリースした大規模言語モデル（LLM）です。具体的なパラメータ数は公表されていませんが、その性能は業界トップクラスと評価されています。特に注目すべきは、最新モデルのClaude 3 Sonnetが、GPT-4を超える新たなモデルであるGPT-4oの性能をも上回っていることです。Claudeは、独自のAI憲法による高い倫理性能を有し、ハルシネーションの発生が少ない特徴も持ちます。では、実際にLLMは何に利用できるのでしょうか？次で詳しく見ていきましょう。生成AIの導入を検討しているが、LLMとの違いがわからない自社のニーズに合った生成AIを選びたいが、選択基準がわからないLLMの仕組みや種類について詳しく知りたい1つでも当てはまれば、ぜひ下記ページから資料もダウンロードしてください！=>お役立ち資料はこちらからダウンロードLLMの主な用途LLM(大規模言語モデル)は、その高度な言語理解と生成能力により、多様な分野で活用されています。主な用途には、以下のようなものがあります。カスタマーサポートの自動化文章の自動生成学習支援システムリアルタイム翻訳メール自動返信音声アシスタント創作支援例えば、カスタマーサポートの自動化では24時間対応が可能になり、文章生成では高品質なコンテンツを迅速に作成できます。また、リアルタイム翻訳やメール自動返信は、グローバルビジネスの円滑化に役立ちます。自社のニーズに最適な生成AIを選択するには、この用途を考慮しつつ、各モデルの特性を慎重に評価することが大切です。LLMの利活用で残された課題LLM(大規模言語モデル)の活用には多くの可能性がありますが、同時にいくつかの重要な課題も存在します。代表的な課題は、以下の5つです。セキュリティリスクハルシネーションプロンプトインジェクションデータの偏り - バイアス学習データの不同意この課題を理解し、適切に対処することが、生成AIの効果的な導入と運用には不可欠です。セキュリティリスク生成AIの利用には、データ漏えいや不正アクセスなどのセキュリティリスクが伴います。特に、機密情報や個人情報を扱う場合、モデルへの入力や出力の管理を行わなくてはなりません。また、AIの生成した内容が意図せず機密情報を含む可能性もあります。このリスクを軽減するためには、厳格なアクセス制御、データの暗号化、定期的なセキュリティ監査などの対策が必要不可欠です。ハルシネーションハルシネーションとは、AIが事実と異なる情報を自信を持って生成してしまう現象のことです。モデルの学習データに含まれない情報や、複雑な推論が必要な場合に特に発生しやすくなります。この問題は、重要な意思決定や正確性が求められる場面で深刻な影響をおよぼす可能性があります。対策として、生成された情報の検証プロセスの確立や、人間による監督の導入が必要です。プロンプトインジェクションプロンプトインジェクションは、悪意のあるユーザーがAIシステムに不適切な指示を含む入力を送り、意図しない動作を引き起こす攻撃手法です。攻撃により、機密情報の漏えいや有害なコンテンツの生成などを引き起こす可能性があります。この脅威に対処する方法には、入力のサニタイズ（無害化）、プロンプトの構造化、そしてAIの出力に対する厳格なフィルタリングなどが挙げられます。データの偏り- バイアスLLMのAIモデルは、学習データに含まれる偏りやバイアスを反映してしまう傾向もあります。特定の集団に対する差別的な出力や、偏った意思決定につながりかねません。この問題に対処するには、多様性を考慮した学習データの選択、バイアス検出ツールの使用、そして定期的なモデルの評価と調整が重要です。公平性と倫理性を確保することは、AIの社会的受容性を高める上でも不可欠です。学習データの不同意AIモデルの学習に使用されるデータの中には、著作権者や個人の同意を得ていないものを含めてしまうリスクもあります。この際、法的リスクや倫理的問題を引き起こすでしょう。この課題に対処するためには、データの出所を慎重に確認し、必要な許諾を得るプロセスを確立することが重要です。また、オプトアウトの仕組みや透明性の確保も、信頼性の高いAI開発には欠かせません。このように、LLMの活用には多くの課題がありますが、適切な対策を講じることで効果的に活用できます。弊社と共に、セキュリティやバイアス、ハルシネーションなどの問題に対処し、AIの可能性を最大限に引き出しましょう。LLMに関するFAQ最後に、LLMに関するFAQの回答を紹介します。なぜ日本語LLMが必要なのか？LLMとRAGの違いは何ですか？なぜ日本語LLMが必要なのか？日本語は複雑な文法構造と豊かな表現力を持つ言語で、海外製のAIモデルでは、この言語の特性を十分に捉えきれないからです。よく、AIっぽいという表現が出てくるのも、この英語から日本語に変換し、特性が反映されていないからとも考えられます。日本特有の文化的背景や慣用表現を理解し、適切な精度で処理するためには、日本語に特化したLLM（大規模言語モデル）が不可欠です。日本語LLMであれば、より自然で効果的な言語処理を実現できると考えられています。LLMとRAGの違いは何ですか？LLMは、学習済みの知識を基に情報を生成します。一方、RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、ユーザーの入力に応じて外部データソースから関連情報を検索し、それをLLMに提供してから回答を生成します。つまり、LLMが既知の情報を元に回答するのに対し、RAGは最新、または特定のデータを参照しながら回答を作成する点が違いです。RAGの方が、より正確で最新の情報を提供できることが多く、特定のドメインや変化の激しい分野での利用に適しています。トランスフォーマーとLLMの違いは何ですか？トランスフォーマーは、自己注意機構を備えたエンコーダーとデコーダーで構成される特定のニューラルネットワークアーキテクチャです。一方、LLMはこのトランスフォーマーアーキテクチャを基盤として構築された、大規模な言語モデルを指します。まとめると、トランスフォーマーはLLMの基礎となる技術であり、LLMはその技術を用いて大量のデータで学習された結果として生まれた高度な言語処理システムということです。トランスフォーマーが設計図なら、LLMは完成した建物に例えられるでしょう。まとめ国内外の代表的なLLM（大規模言語モデル）には、GPT、BERT、PaLM、Llama、tsuzumi、ELYZA LLM for JP、Claudeなどが挙げられます。このLLMは、業務自動化から支援まで、幅広い分野で活用されており、企業の業務効率化や顧客満足度向上に貢献しています。しかし、セキュリティリスク、ハルシネーション、プロンプトインジェクション、データの偏り、学習データの不同意など、いくつかの重要な課題も存在します。適切に対処しながら、LLMの力を最大限に活用するためには、専門的な知識と経験が不可欠です。NOVEL株式会社のAIコンサルティングサービスは、貴社の状況を詳細に分析し、最適なLLMの選定から導入、運用までをサポートいたします。ぜひ、お問い合わせください。