フリーランス求人を探すLLM(大規模言語モデル)とは？生成AIとの違いや活用事例・課題
ChatGPTをはじめとするチャットボットの仕組みに欠かせない大規模言語モデル（LLM）。
この記事では、LLMの仕組みや具体例、活用例について解説いたします。
大規模言語モデル（LLM）とは？
大規模言語モデル（LLM）とは、AIが膨大な量のテキストデータを用いて学習した自然言語処理モデルのことです。 「Large Language Models」の日本語訳ですが、その略語であるLLMが通称として用いられることもあります。通常、AIはプログラミング言語で実行・処理されますが、LLMではAIが自然言語を理解・生成できるという点に大きな特徴があります。
自然言語とは、日本語や英語など普段使っている日常言語のことですが、その表現には多くの曖昧性が含まれています。 深層学習によって大量のテキストデータを学習し、一般的なプログラミング言語では理解できないこれらの曖昧性を含めて処理できるのがLLMであり、人間が作成したものと区別がつかないほど自然な文章を生成したり、複雑な質問に答えたり、文章を複数の言語に翻訳したりといった、数多くのタスクに対応することを可能にしています。
LLMの将来性
人間に近い流ちょうな会話を可能にし、自然言語を用いたさまざまな処理を高精度で行うことができるLLMは、活用次第で高い将来性が期待できるテクノロジーといえます。 現時点でLLMが活用されている分野には、文章の作成や要約、質問への回答、情報の検索や抽出、多言語への翻訳などがあります。 いずれも人間が手作業で行っていた業務であり、これらを瞬時に遂行できる点について、今後の活用の可能性が広がっていると言えるでしょう。ビジネスの各分野でも独自の将来展望が見込まれます。
たとえば、教育の分野では個別最適化された学習コンテンツの提供が可能になります。 これにより学習者の学習効率を格段に向上させることができるようになるでしょう。一例として、過去の学習履歴や成績、テストの結果などを分析することで学習者の理解度や興味を把握し、弱点の解消や学習深度の強化に役立つオリジナル教材を作成することなどが可能です。他言語学習にもAIによる個人レッスン形式の実用化が予想されます。
医療の分野では、患者の症状や過去の病歴、検査結果や画像診断結果などを分析することで、病気の診断率の精度を高め、適切な対処方法を医療者にアドバイスすることも可能にな
金融の分野では、顧客の過去の取引履歴や閲覧履歴、アンケート結果などを分析することで顧客の興味や関心を把握することができ、これに最新の金融情報を盛り込んで、顧客にとって最適なポートフォリオを提案することができるようになります。さらに、顧客からの問い合わせやクレーム対応、金融取引の決済などを自動化することで業務の効率化やコストの削減を図ることができるようになります。
マーケティング業の分野では、顧客の過去の購買履歴などをもとに興味関心を把握することが可能になり、ターゲット顧客をより細かくセグメント化したうえで、高度にパーソナライズされた訴求方法を確立することができるようになります。これにより商品やサービスの購買率を一段と向上させることが期待できるでしょう。さらに、LLMの学習データを更新することで新たなマーケティングチャネルを創出することも可能になります。
このように、学習させるテキストデータの情報を常に更新していくことで、時代のニーズに応じた新たなビジネス展開を図っていくことが可能になります。そのためビジネスの方向性を明確に定めることこそが、LLMの将来性を左右するといっても過言ではないでしょう。
LLMと関連モデルの違い
LLMは自然言語処理の分野で大きな注目を集めていますが、実際には似たような言葉や関連する技術が多く存在します。
そのため、読者の中には「LLMと生成AIは同じ意味なのか」「従来の機械学習とはどう違うのか」といった疑問を持つ方も少なくありません。
さらに、最近はRAGやLMMといった新しいアプローチも登場し、用語の整理がますます重要になっています。
ここでは、LLMと関連モデルを比較し、それぞれの違いをわかりやすく解説します。これにより、似て非なる概念の理解を深め、自分の業務や学習にどの技術を活用すべきか判断しやすくなります。
LLMと生成AIの違い
LLMはテキストデータをベースとして、文脈を学習し自然な文章を生成したり理解したりする能力を持つモデルです。
生成AIはその用途に焦点を当てた言い方であり、画像生成や音声生成、あるいはテキスト生成を行うモデル全般を指します。
したがって、生成AIはLLMを含む概念ですが、LLMは主にテキストの生成と理解に特化しています。生成AIでは、たとえば画像や音響などテキスト以外のメディアも生成対象になるため、その設計や訓練データ、評価方法が異なることがあります。
要するに、LLMは生成AIの中のテキスト中心の強力なサブセットと考えられます。
LLMと機械学習の違い
「機械学習」は、データからパターンを学び予測や分類を行う広い分野を指します。LLMはこの機械学習の一部であり、特に自然言語を扱うニューラルネットワークを用いて、大規模なテキストを訓練データとして言語的・構文的な知見を取得します。
一方、伝統的な機械学習モデル（例：決定木、SVM、線形回帰など）は比較的少ないデータ量で特定タスクを解くことが多く、特徴量設計が必要なことが多いです。LLMでは特徴量設計よりもモデル自身が文脈や関係性を内部で捉える能力を持つため、タスクを問わず多様な自然言語処理に適用できる柔軟性があります。
LLMとRAGの違い
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMと情報検索（retrieval）を組み合わせた方式です。LLM単体では訓練データに含まれる知識がベースで、それ以降の情報更新やドメイン特化情報を含むことは限られます。
RAGでは、ユーザーからの入力に応じて外部文書データベースや知識ベースから関連情報を検索し、その情報をモデルの応答生成に活用します。これにより、最新の情報や特定分野の詳細なデータを取り込んだ応答が可能になります。応答の正確性を保ちつつ、LLMのジェネレーティブな能力と情報取得の能力を融合する方式と言えます。
LLMとLMMの違い
LMM（Large Multimodal Model：大規模マルチモーダルモデル）は、テキスト以外のモダリティ（画像・音声・映像など）を扱えるモデルを指します。LLMは主にテキスト言語に焦点を当てており、画像や音声などを処理する能力は標準的には持ちません。
一方、LMMは複数の種類の情報（例えばテキスト＋画像）を同時に入力として受け取り、それらを融合して処理・理解・生成できます。たとえば画像から説明文を生成したり、映像の内容を要約するなど、マルチモーダルなタスクに対応可能です。
したがって、LMMはLLMの能力を拡張したモデル群と言えます。
LLMとNLPの違い
NLP（Natural Language Processing：自然言語処理）は、人間の言語をコンピュータに理解・生成・処理させる一連の技術や理論を指す総称です。形態素解析・品詞タグ付け・依存構造解析・翻訳・要約など多くのタスクが含まれます。
LLMはそのNLPの中で、より高度でジェネレーティブなタスク、また文脈を長範囲にわたって理解するタスクに強みがあります。つまり、NLPが包含する技術の多くを使いつつ、LLMは「テキスト生成」「コンテキスト理解」「対話型応答」などをより自然に・高精度にできるアプローチです。
NLPがタスク中心・アルゴリズム中心であるのに対し、LLMは大規模データとモデルの表現力を活かし、「学習済み言語モデル」を核とした応答や生成を重視します。
LLMの仕組み
LLMが自然に文章を生成できる背景には、複雑かつ高度な仕組みがあります。
「学習フェーズ」と「応答フェーズ」の2段階で構成され、学習フェーズでは膨大なデータから言語のルールやパターンを身につけ、応答フェーズでは入力に基づき最適な文章を生成します。
この流れを理解することで、なぜLLMがここまで自然で高精度な応答を可能にしているのかが分かります。ここでは両フェーズを分けて、ステップごとに解説します。
【学習フェーズ】
LLMの核となるのが「学習フェーズ」です。ここではモデルが大量のテキストデータを読み込み、言語のルールや知識を獲得していきます。
人間が幼少期から本や会話を通じて言葉を覚えるのと同じように、LLMも膨大な情報を吸収しながら文法や語彙、さらには社会的・文化的な知識まで学習します。
このフェーズは「膨大なデータの取り込み」「事前学習」「ファインチューニングと強化学習」という3つのステップに分けられ、基礎能力から応用的な能力までを段階的に高めていくプロセスです。
こうして獲得した言語理解の力が、後の応答フェーズにおける自然な文章生成を支える土台となります。
膨大なテキストデータの読み込み
LLMの学習フェーズは、まず膨大なテキストデータを読み込むところから始まります。新聞記事・書籍・ウェブサイトなど多様なソースから大規模なコーパスを収集します。
これにより、文法・語彙・文脈の構造、世の中の知識などを幅広く網羅できるようになります。
データのクリーニング（重複除去・ノイズ除去など）やトークン化（言語をモデルが処理できる単位に分割する処理）もこの段階で行われ、モデルが理解するための前処理が丁寧になされます。
事前学習
テキストデータを用いた事前学習（pre-training）は、モデルが言語の一般的な構造や統計的なパターンを学ぶフェーズです。
具体的には、次に出てくる単語を予測するタスクや文中の欠落部分を埋めるタスクなどを通じて、文法・語彙・意味の関係性を学習します。
教師なしまたは自己教師あり学習の形式で行われ、特定のタスクに最適化されていない汎用的な言語能力を獲得します。これがLLMの基盤となる部分です。
ファインチューニングと強化学習
基礎を備えたモデルを特定のタスク／用途向けに特化させるため、ファインチューニングや強化学習（例：人間のフィードバックを含む強化学習：RLHF）が行われます。
ファインチューニングは、特定領域のデータセットで訓練を続けることでモデルの応答精度を上げるプロセスです。強化学習は、人間が評価した応答を元にモデルをさらに最適化する手法で、生成されるテキストの質・有用性・安全性を高めるのに役立ちます。
【応答フェーズ】
学習フェーズで培った知識や言語能力を実際の会話やタスクに活かす段階が「応答フェーズ」です。ここではユーザーから入力された文章を理解し、それに基づいた適切な出力を生成します。
具体的には、まず入力文をモデルが処理できる形式に変換し、次に文脈を把握したうえで、最も自然で意味の通る文章を出力します。この一連の流れにより、質問に対する回答や要約、文章生成などが可能になります。
応答フェーズは利用者が直接触れる部分であり、LLMの実力を最も体感できる場面です。自然なやり取りが可能なのは、このフェーズの仕組みが高度に設計されているからです。
入力文のデジタル化
応答フェーズでは、まずユーザーからの入力文をモデルが処理できる形式、すなわちトークン（意味を持つ最小単位）に分解し、数値ベクトルに変換します。これにより、テキストが計算可能なデジタルデータと化し、モデル内部での処理が可能になります。
文脈の理解
次に、モデルはこの入力トークン群をもとに文脈を推定します。トランスフォーマーの自己注意（self-attention）機構などを用いて、どの単語やフレーズが文脈上重要かを把握します。過去の会話内容や文章の流れを反映し、適切な関係性を捉えることで、意図やニュアンスを理解する準備を整えます。
出力文の生成
最後に、理解された文脈に基づき、新しい文を生成します。モデルは「次に来る単語」を予測し続け、文を順番に構築していきます。このプロセスには確率的予測が関わり、多くの場合ビームサーチや温度パラメータの調整などの手法を使ってより自然な文章を選びます。
生成された文章は、文法的整合性や意味的な一貫性が保たれるよう設計されています。
LLMが注目されている理由
LLMはグローバルな規模で熱い注目を集めているテクノロジーですが、その理由の一つとして、これまでの生成AI技術が成しえなかった「会話形式でのコミュニケーション」が行えるようになったという点が挙げられるでしょう 確かにAIはこれまでにも、チャットボットのように質問に答えたり、言語を翻訳したりする技術を確立してはいました。しかしそれは一つの命令に対する一つの回答の集積であり、曖昧さを含んだ会話によるコミュニケーションは行うことができませんでした。相手の発言意図をくみ取って的確に回答をするというストロークはLLMが初めて実現させた技術であり、これが生成AIとの大きな違いです。対話できることによるテクノロジーの応用が広く期待できることから、その注目度が大きく上がったといえるでしょう。
さらにLLMが注目されている理由を挙げるとすれば、それが多言語に対応できる技術であるという点にあります。 自然言語処理を行うことで言葉の壁を超えた汎用性を獲得したため、あらゆるテーマを多言語でリアルタイムに進行させることが可能になりました。SDGsや地球温暖化などグローバルコミュニケーションを必要とする課題が増加しているほか、ビジネスの国際化なども今後いっそう広がりを見せる中で、LLMのテクノロジーはますます注目を集めていくことが予想されます。
LLMの特性
LLMの特性は、膨大なテキストデータを学習し、パターンを読み込んだうえで予測しながら構文を獲得していくという点にあります。 この一連の学習パターンを繰り返すことによって自然な言語処理を可能にしていくことができるのです。この自然言語処理の中心的な技術となるのがトランスフォーマーアーキテクチャといわれる概念で、文の中の単語がどのような意味や関係性を持っているかを効率的に学習することを可能にしました。 トランスフォーマーアーキテクチャはLLMを特徴づける技術として、ChatGPTやBingなどの基盤ともなっており、文意に即した単語や文章のスムーズな生成に欠かせないコアテクノロジーと位置付けられています。
LLMは、さらに深層学習と呼ばれる機械学習によって特徴づけられます。 深層学習とはデータが持っている背景を多層的に捉えてパターンを読み込むことで、インプットとアウトプットで一組となる単層的なパターン学習などでは得られない、より複雑な情報処理を可能にする方法です。この深層学習によって得られた学習能力は人間の脳内ネットワークであるニューロンの働きに似ていることから、LLMを支える計算モデルをニューラルネットワークという場合もあります。 このような深層学習によって獲得した成果は複数のタスクに応用することが可能です。そのため、LLMへの指示内容を効果的に組み立てることで、よりいっそう望ましい回答を引き出せるという点も、LLMの特性として挙げることができます。
LLMの主要な用語説明
LLMの仕組みを理解するためには、その技術の骨子となる主要な用語を押さえておく必要があります。次で詳しく見ていきましょう。
事前訓練データセット
事前訓練データセットとは、LLMに深層学習を行わせるテキストデータのうち、事前に大規模なデータセットを行って学習を済ませておいたデータをいいます。 事前訓練データセットを用いることで、手元のデータが少ない場合でも精度の高い学習効果が期待できます。
スケーリング則
スケーリング則とは、LLMの性能に関する用語で、学習に使用するデータやパラメーターなど、モデルのサイズを大きくすれば大きくするほどその性能が高くなるという法則をいいます。
創発的能力
スケーリング則によって、LLMの性能はモデルのサイズを大きくすれば大きくするほど高くなることが実証されていますが、ある一定の大きさを超えると、予想外の能力を発揮することがあります。 これが創発的能力と呼ばれるものであり、性能が突然大きく向上する現象をさしていうものです。
大規模言語モデルの一覧
LLMには多くの種類がありますが、代表的なものとしては「GPT」「PaLM/PaLM2」「LLaMA」「OpenCALM」などがあります。 「GPT」はOpenAIが開発した大規模言語モデルであり、GPT-3を皮切りに改良を重ねてバージョンアップしていますが、2023年現在ではGPT-4が最新モデルとなります。LLMの主要な機能である文章の生成や要約、質問への回答、多言語翻訳に対応しており、LLMの認知度を世界的に高めたモデルでもあります。
「PaLMとPaLM2」はGoogleが発表したLLMで、それぞれ2022年、2023年に公開されたものです。 PaLMについてはGPT-3の後発となりましたが、生成結果に影響を与えるパラメーターの数は5400億と、GPT-3の1750億を大きく超えました。PaLM2はGoogleの検索サービスである「Bard」にも採用され、日本語で利用できるようにもなりました。
「LLaMA」は2023年にMetaが発表したLLMで、ソースコードを無償で提供するオープンソースである点に特徴があります。 パラメーター数を抑えながら高精度の生成を実現させることを目指しています。
「OpenCALM」は、サイバーエージェントが2023年に公開した日本語によるLLMです。 深層学習は日本語のテキストデータで行われているため、日本語ならではの特徴的な表現も違和感なく生成され、日本に関するトピックに関しては特に精度の高い生成を実現しています。
LLMの具体的な構築と使用方法
LLMの概要がつかめたところで、LLMの構築と使用方法を具体的に確認していきましょう。ポイントとなるのは以下の点です。
トークン化
トークンとは、LLMにテキスト学習をさせる際のデータの最小単位のことをいいます。 文章でいえば、単語や句読点などがそれにあたります。さらに、単語や句読点などのように、それ自体で意味を持つ最も小さな要素に分解することをトークン化するといいます。
LLMの訓練方法
LLMの目的は、日常的に使用される言語のパターンや言い回しを理解し、次に来る表現を正確に予測することにあります。 そのため、大量のテキストデータを用いて表現のあらゆるパターンを多層的に学習する、いわゆるディープラーニング（深層学習）という方法によって訓練することになります。
LLMを用いたタスク設定の仕方
LLMでは、チャットや文書作成、質疑応答、各種の検索、情報抽出などといったタスクの実行が可能です。 それぞれのタスクを実行させるには、用途に応じて明確に指示を与えるようにします。たとえば文書作成に関しては、「～について作文してください」などと具体的にタスクを設定します。
エンコーダーとデコーダーの用語
トークン化によって分解された単語や句読点は、AIが理解できるように数値化する必要があります。これをベクトル化といいます。 そして、ベクトル化する手法をエンコーダーといい、このタスクで得られた結果を基に新たなテキストデータを生成することをデコーダーといいます。通常、このエンコーダーとデコーダーの組み合わせによってLLMは機能するようになります。
訓練用データセットの大きさと訓練費用
スケーリング則によれば、事前訓練データセットなどのモデルサイズは大きければ大きいほど性能が高まることになっています。 そのため訓練用データセットは大きいほどLLMのパフォーマンスは向上しますが、それに比例して購入にかかる費用なども膨らんでしまうことになります。
法人・団体・学校向けAI・DX研修【AIジョブカレ】
AIジョブカレは、Pythonなどのプログラミング言語から、データの前処理、アルゴリズム、パラメーターチューニングまで、AI開発に必要な知識を体系的に学べるスクールです。
実務経験がある専門家が講義を担当し、日本ディープラーニング協会のエンジニア資格(E検定)の認定講座であるため、修了認定試験に合格するとE検定の受験資格が得られます。仕事紹介に関しては、未経験の求人の紹介も可能。紹介した仕事で決まった場合、受講料が全額キャッシュバックされて無料になるという特典まで付いています。AI技術を身につけ、次のキャリアステップを考えていくときには、AIジョブカレをご検討ください。
社会人向けのAI教育講座【AIジョブキャンプ】
「AIジョブキャンプ」では、AIにおいて欠かせない機械学習を学べるオンライン講座を受講できます。 AIジョブキャンプは社会人向けの「AI教育講座」と業務委託の案件紹介をする「エージェント」サービスがセットになった無料の研修プログラムです。 機械学習の講座も現役のデータサイエンティストによるもので、充実した内容となっています。 将来的に独立を検討している人なども、スキルアップ支援としてAIジョブキャンプを活用できます。
LLMの課題
画期的な技術開発により急速に普及しているLLMですが、課題もあります。 特に、以下のような点に関しては要注意です。それぞれ詳しく見ていきましょう。
LLMの精度について
LLMは膨大なテキストデータを学習することによって生成の精度を高めています。 しかし、完全な正解を導き出すほどの学習を完了しているわけではありません。そのため、精度の低い結果を導き出すことも考えられ、改善に向けた課題を残しています。
LLMの大規模化に伴う問題
LLMが大規模化すると、精度は上がりますが環境にかける負荷も比例して上がってしまいます。 なぜなら、LLMは計算を行うために複数のコンピューターを使用しますが、大規模になればなるほど消費する電力も増大するためで、学習データを収集する経費もかさみます。これらの環境的・経済的負担は対策が必要な今後の課題となります。
正確性の問題とハルシネーションの危険性
LLMは学習するデータが多ければ多いほど精度を高めますが、データの中に虚偽の内容が含まれていた場合でも、虚偽事実に基づいた結果を生成してしまう恐れがあります。 このような誤情報の生成はハルシネーションと呼ばれるもので、LLM自身では自己判断できないため、その危険性に対する対策は学習させる側の人間に求められます。
インプットする言語による精度差
LLMにインプットする言語によっても精度が異なってきます。たとえば、学習させるテキストデータに英語の文献が多い場合は、英語による生成は内容の精度が高く、他の言語での生成では精度が低いという傾向が生まれます。 これは、英語から他言語に変換するタスクを加えることから生じるもので、タスクの工程が増えた分だけ生成データの精度が落ちるという結果を生んでしまうからです。
計算量によるコストの問題
LLMの精度には、計算量・データ量・モデルパラメータ数という3つの要素が深く関わっています。 この3点が最大化すればするほど精度は高まりますが、特に計算量の面に関して高い精度を求めれば、高性能のコンピューターや大容量のクラウドサービスなど、数多くのリソースを必要とします。そこには当然高額なコストがかかるという問題も生まれます。
LLMの倫理的な問題
LLMの問題として、学習するテキストの内容にバイアスがかかったものが含まれている場合、倫理的な適切性を欠いたアウトプットを行う懸念が指摘されます。 たとえば公共の場でのマナーのあり方や、性描写のあり方など、個人の判断によって評価が分かれるような事柄に関しては特に、倫理性が欠如した不適切な回答を導き出す恐れも懸念されています。
学習データのバイアスによる偏見や差別
学習データのバイアスは、LLMに偏見や差別に満ちたアウトプットを促すケースが少なくありません。 社会における人種差別が過激なヘイトスピーチを誘発したり、女性に対するいわれのない偏見が職場での差別的待遇につながったりするように、不適切なバイアスが学習データに含まれてしまっている場合、LLMが正邪の判断を下すことは不可能です。そのような事態を防ぐためにも、質の高いデータテキストを厳選して学習させることが求められます。
個人情報・プライバシーの問題
LLMを使用する際には、個人的な悩みの解決や仕事の効率化を求めて、個人情報や仕事上の守秘義務を入力してしまうケースもありますが、これは個人情報やプライバシー、機密情報の暴露につながってしまう恐れがあります。 なぜなら、LLMに入力された情報大規模言語モデル（LLM）とは、膨大な量のテキストデータをもとに学習を行い、自然言語処理のタスクを自動化する技術です。文章の作成や翻訳、質疑応答などを行う生成系AIの多くは、LLMの仕組みを活用しています。て学習の対象となるからであり、利用者が望んでいないにもかかわらず自動的にそれらの情報を取り込んでアウトプットしてしまうからです。これらの問題を防ぐためには、安易に個人情報などを入力しないよう注意する必要があります。
まとめ
大規模言語モデル（LLM）とは、膨大な量のテキストデータをもとに学習を行い、自然言語処理のタスクを自動化する技術です。文章の作成や翻訳、質疑応答などを行う生成系AIの多くは、LLMの仕組みを活用しています。
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