【ITニュース解説】Article 1 : Intro to Gen AI ,LLMS and LangChain Frameworks(Part B)

大規模言語モデル（LLM）は、単に情報を保存するデータベースとは異なり、人間と自然な対話を行ったり、長い文章を要約したり、外国語に翻訳したり、さらにはプログラミングコードを記述したりと、知的なタスクを実行できるAIシステムである。これは、入力された文脈を深く理解し、それに続く最も可能性の高い単語や文章を予測する能力に基づいている。例えば、ビジネスの現場では報告書の草稿作成、会議議事録の要約、マーケティング用コンテンツの大量生成などに活用され、コストと時間の削減に貢献する。

現代のLLMのほとんどは、「Transformer」と呼ばれるアーキテクチャを基盤としている。この技術は、従来のモデルが文章を単語一つずつ順番に処理していたのに対し、文章全体を並行して読み込み、各単語が文中の他のどの単語と強く関連しているかを同時に判断する点に特徴がある。この仕組みを実現するために、いくつかの重要な要素が組み合わさっている。まず「埋め込み（Embeddings）」によって、単語はそれぞれの意味を捉えた数値のまとまりであるベクトルに変換される。次に「位置エンコーディング（Positional Encoding）」が、単語の順序に関する情報をベクトルに付加する。Transformerの中核をなすのが「自己注意機構（Self-Attention）」であり、これにより各単語は文脈に応じて他の単語への注意の度合いを決定する。この機構を複数並列で実行し、文法や意味など多様なパターンを捉えるのが「マルチヘッドアテンション（Multi-Head Attention）」である。これらの処理を経て、最終的な出力層が次に続く最も適切な単語を予測し、これを繰り返すことで自然な文章が生成される。

LLMは、その構造と用途によっていくつかの種類に分類される。一つは「デコーダのみ」のモデルで、これは文章生成、対話、コーディングを得意とするGPTシリーズなどが代表的である。もう一つは「エンコーダのみ」のモデルで、文章の分類や情報検索、意味のベクトル化などに適しており、BERTなどがこれにあたる。三つ目は、翻訳や要約のように入力された文章を別の文章に変換するタスクが得意な「エンコーダ・デコーダ」モデルで、T5などがその例である。さらに、これらを基に「〜をしてください」といった人間の具体的な指示（インストラクション）に従うように追加学習させた「Instruction-tunedモデル」も存在する。

これらのLLMは、実際に手元で動かしてみることが可能である。Hugging Faceというプラットフォームでは、研究者や開発者が作成した数多くのモデルが公開されている。一部の高性能なモデル、例えばMeta社のLLaMAやMistral AI社のMistralを利用するには、ウェブサイト上でライセンスに同意し、アクセストークンと呼ばれる認証キーを取得する必要がある。このトークンをプログラムコードに設定することで、モデルを呼び出して利用できる。より手軽にLLMを試したい場合は、Google AI Studioが有用である。ウェブサイトで無料のAPIキーを取得し、数行のPythonコードを記述するだけで、GoogleのGeminiモデルと対話したり、コンテンツを生成させたりすることができる。

このように、学生や開発者が無料で利用できるLLMのリソースは豊富に存在するが、無料であることによるいくつかの制限も理解しておく必要がある。第一に、APIの利用には通常、1日あたりのリクエスト数に上限が設けられている「レート制限」が存在する。第二に、無料で利用できるモデルは、最先端の商用モデル（GPT-4など）と比較して規模が小さく、性能が劣る場合がある。第三に、クラウド上の無料リソースは多くのユーザーで共有されるため、応答が遅くなる「レイテンシー」の問題が発生することがある。最後に、無料APIを介して送信したデータは、サービス提供者によって記録される可能性があるという「プライバシー」に関する注意点がある。機密情報や個人情報を扱う場合は、外部のサービスを利用するのではなく、自身のコンピュータ上でオフラインで動作するモデルを選択することがより安全な選択肢となる。LLMの基本とアクセス方法を理解することは、これらを効果的に活用するための第一歩である。