【ITニュース解説】確率の世界 — LLMが次の単語を選ぶ仕組み

大規模言語モデル（LLM）がどのように文章を生成するのか、特に「次に来る単語を予測する」という仕組みを解説する。LLMは、ChatGPTなどの人工知能に使われている技術で、人間が書いたような自然な文章を作り出すことができる。

LLMの基本的な動作原理は、大量のテキストデータを学習し、単語の出現パターンや文法的な構造を把握することだ。学習データは、インターネット上のウェブサイト、書籍、論文など、様々な情報源から集められる。LLMは、これらのデータから、ある単語の後にどのような単語が続く可能性が高いかを統計的に学習する。

「次に来る単語を予測する」という処理は、LLMの中核的な機能だ。例えば、「今日は」という単語の後に続く可能性の高い単語は、「晴れ」「雨」「曇り」など、天候に関する単語だろう。LLMは、学習データに基づいて、これらの単語それぞれに確率を割り当てる。この確率分布に基づいて、実際にどの単語を選択するかを決定する。

ここで重要なのは、LLMが単に最も確率の高い単語を選ぶわけではないということだ。もしそうであれば、毎回同じ質問に対して同じ答えが返ってくることになる。実際には、LLMは確率分布に基づいたサンプリングという手法を用いる。サンプリングとは、確率の高い単語ほど選ばれやすいが、確率の低い単語も一定の確率で選ばれる可能性がある、という方法だ。

このサンプリングによって、LLMは毎回異なる文章を生成することができる。例えば、「今日は」の後に「晴れ」が選ばれる確率が80%、「曇り」が選ばれる確率が15%、「雨」が選ばれる確率が5%だとした場合、100回同じ質問をすれば、約80回は「晴れ」が選ばれるが、約15回は「曇り」、約5回は「雨」が選ばれることになる。

LLMが使用するサンプリングの方法には、いくつか種類がある。代表的なものとしては、単純な確率に基づいたサンプリング、温度（temperature）と呼ばれるパラメータを調整する手法、トップKサンプリング、ニュークリアスサンプリングなどがある。

温度調整は、確率分布の形状を変化させることで、生成される文章の多様性を制御する。温度を高くすると、確率の低い単語が選ばれやすくなり、より創造的で予測不可能な文章が生成される。逆に、温度を低くすると、確率の高い単語が選ばれやすくなり、より安定した、予測可能な文章が生成される。

トップKサンプリングは、確率の高い上位K個の単語のみを候補として選択し、その中からサンプリングを行う。これにより、極端に確率の低い単語が選ばれることを防ぎ、文章の品質を向上させることができる。

ニュークリアスサンプリングは、確率の高い単語から累積確率を計算し、累積確率がある閾値を超えた時点で候補の選択を打ち切る。これにより、重要な情報を保持しつつ、ある程度の多様性を確保することができる。

LLMは、これらのサンプリング手法を組み合わせることで、人間が書いたような自然で多様な文章を生成することができる。しかし、LLMが生成する文章は、あくまで学習データに基づいたものであり、真実や倫理的な観点から問題がある場合も存在する。そのため、LLMを利用する際には、その出力結果を鵜呑みにせず、批判的に評価することが重要だ。

システムエンジニアを目指す初心者がLLMの仕組みを理解することは、今後のIT業界で活躍するために非常に重要だ。LLMは、様々な分野で活用されており、その応用範囲は広がり続けている。LLMの基本的な動作原理を理解することで、より高度なAI技術の開発や応用に取り組むことができるだろう。また、LLMの限界や倫理的な問題点についても理解することで、より責任あるAI技術の利用を促進することができるだろう。