【ITニュース解説】How Large Language Models (LLMs) Work: A Complete Overview

大規模言語モデル（LLM）は、人間の言葉を理解し、生成し、操作するために設計された人工知能の一種だ。これらは深層学習という技術に基づいて構築され、膨大な量のテキストデータで訓練されているため、自然言語処理（NLP）における多岐にわたるタスクを実行できる。

ほとんどのLLMは、2017年に発表された「Attention is All You Need」という論文で紹介されたTransformerアーキテクチャを基盤としている。このアーキテクチャの主要な構成要素として、エンコーダ、デコーダ、セルフアテンションメカニズム、そしてフィードフォワードニューラルネットワークが挙げられる。エンコーダは入力された文章を処理し、その文脈的な意味を表現する情報を生成する役割を持つ。一方、デコーダはその表現された情報から目的の出力（例えば返答や翻訳文）を生成する。セルフアテンションメカニズムは、文章中の各単語が他のどの単語とどの程度関連しているかをモデルが理解できるようにする、非常に重要な機能だ。これにより、単語同士の意味的なつながりや文脈を捉えることが可能になる。フィードフォワードニューラルネットワークは、モデルの各層でこれらの表現に変換を加え、より複雑なパターンを学習できるようにする。GPTのような現代のLLMの多くは、このTransformerアーキテクチャの中でもデコーダ部分のみを利用し、次に続く単語（トークン）を予測する形で動作している。

LLMがテキストデータを扱えるようにするためには、まず言葉を数値の形に変換する必要がある。このプロセスをトークン化と呼ぶ。具体的には、まず文章を単語、サブワード、あるいは文字といった小さな単位（これらをトークンと呼ぶ）に分割する。次に、これらの各トークンに固有の識別番号を割り当て、これらを集めたものがモデルの語彙（ボキャブラリ）となる。最終的に、これらのトークンは「埋め込み表現（エンベディング）」と呼ばれる密な数値ベクトルに変換される。このベクトルは、単語の意味的な情報や文脈的な関係性を捉えることができる。Byte-Pair Encoding（BPE）やWordPieceといった手法が、代表的なトークン化の方法として使われている。

LLMの学習プロセスは大きく二つの段階に分けられる。一つ目は「プレトレーニング」だ。この段階では、モデルはインターネット上のWebページや書籍など、非常に大規模なテキストデータセットから一般的な言語のパターンや知識を学習する。主な学習目標は、与えられた文脈から次に続くトークンを予測する（これを因果言語モデリングと呼ぶ）か、文章中の空白部分（マスクされたトークン）に適切なトークンを埋める（マスク言語モデリングと呼ぶ）ことだ。この学習には、勾配降下法やバックプロパゲーションといった最適化手法が用いられ、モデルが持つ数十億ものパラメータが調整されていく。二つ目の段階は「ファインチューニング」だ。プレトレーニングを終えたモデルは、特定のタスクやドメインに特化した少量のデータでさらに追加学習される。このファインチューニングには、正解が与えられたデータを使う教師あり学習や、人間からのフィードバック（評価）に基づいてモデルの行動を改善する強化学習（RLHF：Reinforcement Learning from Human Feedbackなど）といった方法がある。

アテンションメカニズムはLLMのバックボーンとも言える仕組みだ。これは、入力された文章中の各トークンに対して、クエリ（Q）、キー（K）、バリュー（V）という三種類のベクトルを計算することから始まる。モデルはクエリベクトルを使って、他のどのトークンのキーベクトルに注意を払うべきかを計算し、その注意の度合いに基づいてバリューベクトルから情報を重み付けして取得する。このプロセスによって、モデルは文章中の遠く離れた単語同士の間にも存在する意味的なつながり（長距離依存性）や文脈的な関係性を効率的に捉えることができる。

推論とは、学習済みのLLMが実際にテキストを生成する過程のことだ。ユーザーがプロンプト（指示や質問）を入力すると、まずそれがトークン化される。次に、モデルはこれらのトークンを使って「フォワードパス」と呼ばれる計算を行い、次に続くトークンが何であるかの確率を計算する。この計算結果から実際にトークンを選択し、文章を構築していく方法を「デコーディング戦略」と呼ぶ。例えば、最も確率の高いトークンを常に選択する「グリーディサーチ」や、複数の候補となる文章の系列を並行して検討し、より良い全体的な文章を探す「ビームサーチ」がある。また、確率分布に基づいてランダムにトークンを選択することで、より多様で創造的な出力を生み出す「サンプリング」（Top-kやTop-pなど）といった戦略も用いられる。

LLMの性能は、その規模に比例して向上することが研究によって示されており、これは「スケーリングの法則」として知られている。具体的には、モデルが持つパラメータの数、学習に用いるデータセットの量、そして学習に費やす計算資源の三つの要素を増やすと、モデルの性能は予測可能な形で向上する。パラメータが多いほど、モデルはより複雑な言語パターンを学習できる。データセットが大規模であるほど、モデルはより多様な情報から学習し、汎用的な能力を身につける。そして、より多くの計算資源を使うことで、モデルはより深く、より広いネットワーク構造を持つことができ、その結果として性能が高まるのだ。

その目覚ましい能力にもかかわらず、LLMにはいくつかの限界も存在する。例えば、「ハルシネーション」と呼ばれる現象では、モデルがもっともらしく聞こえるが事実とは異なる情報を生成してしまうことがある。また、学習データに含まれる社会的な偏見や差別をモデルが学習し、不適切な出力をしてしまう「バイアス」の問題も指摘されている。LLMの学習と運用には膨大な計算資源が必要であり、これは「リソース集約型」であると言える。さらに、モデルが一度に処理できる入力の長さには限界があり、これを「コンテキストウィンドウ」と呼ぶ。

LLMはすでに多岐にわたる分野で活用されている。テキスト生成や要約、質問応答システム、チャットボットや仮想アシスタントといった身近なアプリケーションから、プログラミングコードの生成、多言語翻訳、文章の感情分析や分類など、その応用範囲は広がり続けている。

LLMの将来の方向性としては、テキストだけでなく画像、音声、動画といった異なる種類のデータを統合的に扱える「マルチモーダルモデル」への進化が期待されている。また、学習や推論に必要な計算資源やメモリの要件を削減し、より効率的に運用できるようにする研究も進められている。モデルの安全性や、人間の価値観との整合性を高める「アライメント」の改善も重要な課題だ。さらに、新しいデータに適応し、追加の全再学習なしに知識を更新し続ける「継続学習」の実現も目指されている。

このように、大規模言語モデルは、機械が人間の言語を理解し、生成する方法を根本的に変革している。その能力は、モデルの規模、アーキテクチャの改良、そしてより良い学習戦略によって今後も成長し続けるだろう。しかし同時に、ハルシネーションやバイアスといったリスクに適切に対処するためには、慎重な取り扱いが不可欠だ。

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