LLMとは？
生成AIと自然言語処理について
Large Language Model（LLM）は、自然言語処理（NLP=Natural Language Processingの略）の分野で使われる大規模な機械学習モデルです。
これらのモデルは、大量のテキストデータを基に学習し、人間のように自然な文章を生成する能力を持ちます。
文章や画像をAIに入力すると、解析して別の情報を生成してくれるのが「生成AI」技術であり、生成AI技術の中核的な部分がLLMとなります。
- 自然言語処理
- NLP（Natural Language Processing、自然言語処理）は、人間の言語をコンピュータが理解、解釈、生成するための技術と方法論を指します。
NLPは言語学とコンピュータサイエンスの交差点にあり、音声認識、テキスト解析、感情分析、機械翻訳、チャットボットなどのさまざまなアプリケーションに利用されます。
NLPの主な目的は、人間の言語をコンピュータが効果的に処理できるようにすることです。
これにより、以下のようなことが可能になります。
テキスト分類: テキストを特定のカテゴリに分類する
名前付きエンティティ認識: テキストから特定の名前や場所、組織などの重要な情報を抽出する。
機械翻訳: 一つの言語から別の言語へ自動的に翻訳する
感情分析: テキストの感情的な内容（ポジティブ、ネガティブ、中立など）を分析する。
音声認識: 音声からテキストを生成したり、テキストから音声を生成する。
NLPの実現には、機械学習や深層学習の技術が頻繁に使用されており、これにより、より自然で正確な言語処理が可能となっています。
LLMの種類
クローズドソースLLM
生成AIが一般的に利用できるようになった代表的なサービスが「Chat GPT」ではありますが、Chat GPTのLLM「GPT3.5」や「GPT4」です。
しかしこれらの「GPT3.5」や「GPT4」のLLMは一般的には解放されていなく、基本的にはAPI経由で従量課金をすることでサービスの利用ができるようになります。
これらのことを「クローズドソースLLM」とも呼び、開発元がコードやモデルを公開せず、内部利用や特定のパートナー企業向けにのみ提供します。これらのモデルは通常、商業目的や企業の独自技術として利用されます。
- APIとは
- API（Application Programming Interface、アプリケーションプログラミングインターフェース）は、異なるソフトウェア間でデータや機能をやり取りする仕組みで、外部のサービスをアプリケーションに組み込む際に使われます
- 「GPT3.5」と「GPT4」の違い
- いずれもOpenAIが開発した大規模言語モデルですが、いくつかの重要な違いがあります。
GPT-3.5: GPT-3.5は、OpenAIが公開した「GPT-3」シリーズの後続モデル。
約1750億個のパラメータを持っています。
GPT-4: GPT-4はGPT-3.5に比べてさらに高精度で、処理能力やパフォーマンスが大幅に向上しています。パラメータ数は公開されていませんが、GPT-3.5のパラメータ数をはるかに超えると推定されています。
この大規模さが、より高度な処理能力とパフォーマンスを提供します。
GPT-4は、性能、精度、柔軟性が大幅に向上しており、特に複雑なタスクや専門的な領域でのパフォーマンスが改善されています。
GPTシリーズの進化の歴史（2024年時点）
- GPT（2018年）: 初のGPTモデル、1.1億パラメーター
- GPT-2（2019年）: 15億パラメーター、大規模な生成能力
- GPT-3（2020年）: 1750億パラメーター、少数ショット学習に対応
- GPT-4（2023年）: パラメーター数未公開、精度向上・視覚入力対応
- GPT-4-turbo（2023年）: 応答速度向上、低コスト運用
代表的なクローズドソースLLM
- GPT-3 / GPT-4 by OpenAI
OpenAIが開発した最先端のLLM。非常に大規模なモデルで、幅広いタスクに対応可能。
特徴: 自然言語生成、翻訳、要約などのタスクで高い性能を発揮。 - Claude by Anthropic
Anthropicが開発したLLM。人間中心のAI設計を重視し、倫理的なAIの開発を目指している。
特徴: 安全性と倫理性に重点を置いた設計。 - DeepMind’s Gemini
DeepMind（Google傘下）が開発した次世代LLM。AIと機械学習の最先端技術を集結させたモデル。
特徴: 高度な知識統合と推論能力。
オープンソース LLM
開発元が一般にモデルのコードやパラメータが公開されており、誰でも自由に利用・改良が可能なモデルのことを「オープンソース LLM」と呼びます。
これにより、研究者や開発者は独自のカスタマイズや応用を行うことができます。
オープンソースのLLMを開発＆公開することで、開発元は技術革新の促進、広範な利用者基盤の構築、商業的利益の最大化など多くのメリットを享受できます。
コミュニティからのフィードバックや貢献を受けて、迅速に進化し続けることができる点も重要な利点です。
代表的なオープンソース LLM
- LLaMA（Large Language Model Meta AI）
Meta（旧Facebook）が開発した軽量なLLM。研究コミュニティ向けに公開されており、様々な自然言語処理タスクで利用されています。
特徴: 効率的なアーキテクチャで、比較的小規模なモデルでも高い性能を発揮。 - BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）
Googleが開発した双方向トランスフォーマーモデル。オープンソースで公開され、自然言語理解の分野で多くの応用が行われています。
特徴: 文脈の双方向性を活用して、文の意味を深く理解。 - GPT-Neo / GPT-J
EleutherAIが開発したオープンソース版のGPTモデル。GPTシリーズに似たアーキテクチャを持ち、無料で利用可能。
特徴: 大規模なコミュニティ支援による改良が進行中。
APIベース LLM
APIベースのLLMは、クローズドのLLMを用いたサービスやオープンソースのLLMをダウンロードして利用するのではなく、クラウドサービスを通じて利用する形態です
これにより、強力なLLMを手軽にアプリケーションに組み込むことができます。
代表的なAPIベース LLM
- Azure OpenAI Service
Microsoftが提供するクラウドサービスで、OpenAIのモデルにアクセス可能。企業向けに最適化されたセキュリティと統合機能を提供。
特徴: エンタープライズ向けの高い信頼性とサポート。
まとめ
オープンソース: 自由な利用とカスタマイズが可能で、研究開発やプロジェクトに最適。
クローズドソース: 商業的な用途に特化し、独自技術として提供される。
APIベース: 手軽に高性能なLLMを利用でき、インフラ管理の負担が少ない。
LLMは、生成AI技術を支える重要な役割を果たし、オープンソース、クローズドソース、APIベースなど多様な形態で利用されています。
これからのAI技術の発展に伴い、LLMの活用はますます広がり、さまざまな分野で新しい可能性を生み出すことでしょう。自身の目的やニーズに合わせたLLMの選択と活用が、今後ますます重要になります。