【ITニュース解説】Claude’s memory architecture is the opposite of ChatGPT’s

大規模言語モデル（LLM）は、人間が話すような言葉を理解し、文章を生成するコンピュータプログラムだ。ChatGPTやClaudeといったモデルが私達の質問に答えたり、物語を書いたりする際、単に学習した知識を出すだけでなく、私達が過去に話した内容や与えた指示を「覚えて」おく必要がある。この「記憶」の仕組みこそが、今回の主題である「メモリアーキテクチャ」だ。

コンピュータにおけるメモリとは、情報を一時的に保管したり、長く保持したりする場所や仕組みを指す。LLMにとってのメモリは、私達との対話の文脈をどれだけ長く、どのように保持し、次の応答生成に活用するか、という戦略や設計思想そのものを意味する。人間が会話をする際に、相手が直前に何を言ったかを覚えていなければ、スムーズで意味のある対話はできない。LLMも同じで、過去のやり取りを記憶することで、より自然で一貫性のある対話を続けることができる。

LLMのメモリは、大きく二つの側面から考えることができる。一つは「短期記憶」と呼べるもので、これは「コンテキストウィンドウ」という形で実現されることが多い。コンテキストウィンドウとは、モデルが一度に処理できる入力と出力の情報の最大長である。例えば、長い会話履歴や、与えられた長い文書全体を読み込んで要約したり、複数の複雑な指示を一度に与えたりする場合、モデルはこのコンテキストウィンドウ内に必要なすべての情報を保持している必要がある。コンテキストウィンドウが長ければ長いほど、モデルはより多くの文脈を一度に「見て」判断できるため、複雑なタスクや一貫性の高い対話が可能になる。

もう一つは、より「長期記憶」に近い機能を持つ仕組みだ。LLMは膨大なテキストデータで事前に学習されているが、それだけでは常に最新の情報に対応できなかったり、特定の分野の専門知識が不足したりする場合がある。そこで、モデルが学習データ以外の外部の知識ベース、例えばインターネット上の最新記事や企業の内部データベースなどを参照し、そこから関連情報を検索して、その情報に基づいて応答を生成する技術が用いられることがある。これはRAG（Retrieval Augmented Generation）などと呼ばれる技術であり、モデル自体がその情報を「記憶」しているわけではないが、必要に応じて外部から知識を「取り出す」ことで、事実上の長期記憶のように機能する。

ニュース記事が示唆するのは、ClaudeのメモリアーキテクチャとChatGPTのそれは「逆」であるということだ。これは、両者が短期記憶であるコンテキストウィンドウの扱い方や、外部知識を参照する長期記憶的な機能への依存度において、対照的な戦略を採用していることを意味すると考えられる。

具体的に考えられる違いの一つは、コンテキストウィンドウの長さに重点を置くか否かである。例えば、あるモデルは非常に長いコンテキストウィンドウを持つことで、一度の対話セッション中に大量の情報を保持し、ユーザーが過去に言及したことのすべてを詳細に記憶しながら応答を生成する戦略を取るかもしれない。これは、長大な文書の要約や、複数の条件が絡む複雑な指示を処理する際に強みを発揮する。モデルは外部に頼ることなく、与えられた文脈の中で高い一貫性を保ちやすくなる。しかし、その分、一度に処理する情報量が多くなるため、応答生成にかかる時間や、それを動かすコンピュータ資源のコストが増大する傾向がある。

一方で、別のモデルは、比較的短いコンテキストウィンドウを採用しつつも、外部の知識ベースとの連携を強化することで、柔軟かつ最新の情報に基づいた応答を生成する戦略を重視するかもしれない。このアプローチでは、モデルが過去の会話全体を常に内部で記憶しているわけではないが、必要に応じて外部データベースから最新の情報や特定の専門知識を検索し、それを現在の対話に組み込むことで、限られた短期記憶の制約を補う。この方法の利点は、常に最新の情報に基づいた応答が可能であることや、特定のタスクに合わせて外部知識を切り替えることで多様な応用が期待できる点だ。また、短いコンテキストウィンドウは一般的に推論速度を速め、運用コストを抑えることにもつながる。しかし、外部知識の検索精度や品質に依存するため、検索がうまくいかなかった場合や、外部データが不正確な場合は、応答の質が低下するリスクもある。

このように「逆」という表現は、単にどちらかのモデルが優れているという話ではなく、どのメモリ戦略をモデルの中心的な設計思想とするか、その優先順位やバランスが異なることを指していると考えられる。一方が膨大な文脈を内部で保持することに強みを持つなら、もう一方は外部からの知識を取り込む柔軟性に強みを持つ、といった対照的な設計思想の違いである。

システムエンジニアを目指す初心者にとって、このようなLLMのメモリアーキテクチャの違いを理解することは非常に重要だ。なぜなら、どのようなLLMアプリケーションを開発するかによって、最適なモデルの選択や、そのモデルの能力を最大限に引き出すための工夫が変わってくるからである。例えば、ユーザーが長文の仕様書を渡して詳細な指示を出すようなシステムを構築する場合、長いコンテキストウィンドウを持つモデルが適しているかもしれない。逆に、常に最新のニュースに基づいて要約を作成したり、特定の企業の製品情報を参照して質問に答えるチャットボットを開発したりする場合には、外部知識連携に優れたモデルや、そのためのRAG技術を積極的に活用する設計が求められるだろう。

この設計思想の違いは、LLMの得意なことや苦手なこと、さらにはそのモデルがどのような用途で真価を発揮するかを決定する。将来的にLLMがさらに進化していく中で、これらのメモリに関するアプローチはさらに洗練され、異なる戦略を組み合わせるハイブリッドなモデルも登場するだろう。しかし、その根底にある「どのように情報を記憶し、利用するか」という基本的な設計思想は、LLMの可能性を広げる上で常に重要な要素であり続ける。システムエンジニアとしてLLMを活用する際には、そのモデルがどのような「記憶力」と「情報参照能力」を持っているのかを理解することが、適切なソリューションを設計するための第一歩となる。