【ITニュース解説】LLM's Functions, Use-cases & Architecture: Introduction

大規模言語モデル（LLM）は、ディープラーニングというAI技術、特にトランスフォーマーと呼ばれるアーキテクチャを駆使し、人間が話すような自然なテキストを理解し、そして作り出すことができる高度なAIシステムである。これらのモデルは、膨大な量のデータセットを分析することで、単語と単語の間の関係性や、文脈を深く学習する。この学習した知識を活用して、様々な言語処理の応用やコンテンツ生成のタスクを実行するのだ。

LLMの機能について具体的に見ていこう。まず、LLMは「トレーニングとファインチューニング」という段階を経て能力を身につける。初期段階では、Wikipedia、書籍、コードといった非常に大規模なデータセットを用いて事前学習が行われる。この学習は、人間が正解を教える必要がない「教師なし学習」という方法で、単語間の文脈や関係性を自律的に学習する。その後、翻訳やコーディングといった特定の用途やタスクに特化した少量のデータセットを用いて、「ファインチューニング」や「プロンプトチューニング」が行われることで、その用途での性能が最適化される。

次に、LLMの核となる「アーキテクチャ」は、トランスフォーマーという構造をベースとしている。これは複数の主要なコンポーネントで構成されている。まず、「トークン化」というプロセスで、入力されたテキストをAIが処理しやすい数値の単位である「トークン」に分割する。例えば、「AI」という単語は「A」と「I」という個別のトークンに分けられる。次に、「埋め込み層」が、これらのトークンをそれぞれ数値のベクトル、つまり数値の並びに変換する。これにより、単語の意味や順序が数値としてAIに理解可能となる。例えば、「犬」という単語は特定の数値の並びに対応付けられる。そして、「自己注意機構」が、テキスト内の単語が互いにどのように関連しているかを判断し、文脈におけるそれぞれの単語の重要性を決定する。これにより、「銀行」という単語が文脈によって「川岸」を意味するのか、「金融機関」を意味するのかを適切に判断できる。さらに、「マルチヘッド注意機構」は、この自己注意機構を複数同時に実行することで、構文的な関係や意味的な関係など、様々な側面から単語間の関係性を多角的に捉えることを可能にする。その後、「フィードフォワードニューラルネットワーク」が、自己注意機構で得られた文脈的な表現をさらに処理し、最終的な予測のための準備を行う。また、「残差接続」や「正規化」といった技術は、ネットワークが非常に深くても安定して学習できるようにし、性能を向上させる役割を担う。最終的に、LLMは入力された情報（プロンプト）をエンコードし、どの文脈が最も重要かを計算した後、次に続く最も可能性の高い単語や単語の並びを予測することで、自然なテキストを生成する。この一連のプロセスにより、LLMは要約、質問応答、翻訳といった多様なタスクをこなすことができる。

LLMは多岐にわたる「ユースケース」で活用されており、様々な産業や分野で革新的なソリューションを提供している。例えば、「コンテンツ生成」の分野では、記事、マーケティング用のコピー、メール、レポートなどを自動で作成し、ビジネス、メディア、クリエイティブな分野での業務効率化に貢献する。「コード支援」としては、ソフトウェア開発者がコードを生成、補完、説明するのを助けたり、バグの修正を手伝ったりする。GitHub Copilotはその代表的な例だ。「顧客サポート」では、顧客からの問い合わせに対応したり、推奨事項を提供したり、問題解決を支援したりするインテリジェントなチャットボットや仮想アシスタントの基盤となっている。「言語翻訳とローカライズ」においては、高品質で文脈を理解した翻訳を提供し、グローバルなコンテンツ配信を支援することで、異なる言語間でのコミュニケーションを円滑にする。「感情分析」では、顧客のフィードバック、ソーシャルメディアの投稿、製品レビューなどから感情を測定し分析することで、製品開発やブランドの評判管理に役立てられる。さらに、「ヘルスケアと金融」の分野では、文書の自動作成、医療診断の支援、患者データの検索、規制遵守の確認、詐欺の特定、財務アドバイスの提供といった多岐にわたる用途がある。「教育とトレーニング」の分野では、生徒へのパーソナライズされた指導、練習問題の自動生成、研究の合成支援、そして大量のデータを要約することで情報へのアクセスを容易にするなど、その活用は進んでいる。また、「サイバーセキュリティ」においては、セキュリティデータを解釈し、脅威の検出と対応を支援することで、システムの安全性を高める役割も期待されている。

LLMは、ディープラーニングと膨大な計算資源を背景に、自然言語の理解能力を飛躍的に向上させ、多様な産業や領域で新たな解決策を生み出すための重要な基盤技術となっている。