大規模言語モデルのデコード

過去 10 年間で、AI (人工知能) の分野は目覚ましい進歩を遂げており、NLP (自然言語処理) はその重要なサブフィールドの 1 つです。 NLP は、人間の言語でテキストデータを処理および理解するためのさまざまな技術と方法の開発です。

NLP の発展により、機械は人間の言語をよりよく理解して処理できるようになり、よりインテリジェントで自然なやりとりが可能になりました。これには、テキスト分類、感情分析、固有表現認識、機械翻訳、質問応答システムなど、複数のタスクとアプリケーション領域が含まれます。

NLP テクノロジーの中核は、言語の理解と表現のためのモデルを確立することです。 LLM（大規模言語モデル）は重要な技術の1つです。 LLM はディープニューラルネットワークアーキテクチャに基づいており、大規模なコーパスからテキストデータを学習することで、単語、フレーズ、文間の意味的および文法的な規則性を捉えることができます。これにより、LLM は一貫性のある自然なテキストを自動的に生成できるようになり、自然言語タスクを処理する際のマシンのパフォーマンスが向上します。

技術の継続的な進歩により、NLP の適用範囲はますます広がっています。例えば、インテリジェントアシスタント、インテリジェントカスタマーサービス、情報検索、世論分析、自動要約などの分野で広く使用されています。しかし、NLP には、曖昧さへの対処、意味理解の正確さ、多言語およびマルチモーダルデータの処理など、依然としていくつかの課題が残っています。

1. 大規模言語モデルとは何ですか?

言語モデルは、テキストシーケンス内の単語のシーケンスの確率を予測するために使用される統計モデルです。人工ニューラルネットワークに基づく重要な人工知能技術である言語モデルは、大規模なテキストデータでトレーニングされ、言語を理解し、シーケンス内の次の単語を予測します。 LLM (Large Language Model)、以下「LLM」と略すは、多数の調整可能なパラメータを備えたニューラルネットワークであり、言語の複雑なパターンや構造を学習することができます。

大規模な言語モデルをトレーニングすることで、単語、文法規則、一般的なフレーズ、文の構造間の文脈上の関係を学習し、指定されたコンテキストに基づいて首尾一貫した自然なテキストを生成できるようになります。

LLM は事前トレーニング済みモデルとも呼ばれ、大量のデータを使用して言語機能を学習する人工知能ツールです。これらのモデルはトレーニングを通じて、さまざまな言語理解および生成タスクに使用できる言語ベースのデータセットを生成できます。

重要な機能の 1 つは、LLM が人間のテキストに似た出力を生成できることです。一貫性のある文法的なテキストを生成することができ、時にはユーモアを表現することもできます。さらに、これらのモデルには、テキストをある言語から別の言語に翻訳し、与えられたコンテキストに基づいて質問に答える機能があります。

LLM のトレーニングは、インターネット上の Web ページ、書籍、ニュース記事など、大量のテキストデータに依存します。このデータから学習することで、モデルは言語のさまざまなパターンと規則性を捉えることができ、次の単語を予測する精度が向上します。

LLM には、機械翻訳、テキスト生成、自動要約、対話システムなど、幅広い用途があります。たとえば、機械翻訳タスクでは、モデルはソース言語のコンテキストに基づいてターゲット言語で翻訳結果を生成できます。対話システムでは、ユーザー入力に基づいて応答を生成できます。

2. 大規模言語モデルの概要

下の図は、さまざまな側面に影響を与える可能性がある LLM (大規模言語モデル) の出現による波及効果を示しています。具体的には、LLM の出現は 6 つのバンドまたはゾーンに分けられ、それぞれが異なるニーズと機会を表しています。

LLM (大規模言語モデル) の鳥瞰図

1. 領域1 - 利用可能な大規模言語モデル

LLM (大規模言語モデル) は本質的に言語処理タスク用のモデルであることを考慮してください。しかし、画像や音声などのマルチモーダルデータの処理では、マルチモーダルモデルやマルチモーダル手法が導入されています。この変化により、これらのモデルを説明するために、より一般的な用語である「ベースモデル」が必要になります。

基本モデルは、複数の種類のデータ (テキスト、画像、オーディオなど) を処理できるモデルです。さまざまなコンポーネントとテクノロジーを統合して、マルチモーダル環境で情報を融合および処理します。これらの基本モデルは、異なるモダリティの入力を同時に処理し、対応する出力結果を生成できます。

マルチモーダルモデルの導入に加えて、大手商用ベンダーは、よりタスクに特化した複数のモデルも提供しています。これらのモデルは、特定のアプリケーションシナリオとタスクに合わせて最適化およびトレーニングされており、より高いパフォーマンスとより正確な結果を提供します。たとえば、画像分類、音声認識、自然言語理解などのタスクでは、商用ベンダーがさまざまなニーズを持つ顧客のニーズを満たすために特殊なモデルを提供しています。

さらに、さまざまなオープンソースモデルも利用可能です。オープンソースモデルは、研究者や開発者によって共有されるモデルであり、トレーニングされ、特定のタスクで優れたパフォーマンスを発揮します。これらのオープンソースモデルは出発点または基盤として機能し、開発者にすぐに作業を開始できるプラットフォームを提供すると同時に、モデルの研究と知識の共有を促進します。

2. 領域2 - 一般的なアプリケーションシナリオ

モデルは特定のタスクについてトレーニングされ、より焦点を絞った効率的なソリューションを提供します。最近の LLM の開発では、これらの機能を組み合わせたアプローチが採用されており、さまざまなヒント手法を使用してモデルが優れたパフォーマンスを引き出すことができます。

LLM は、要約、書き直し、キーワード抽出などのテキスト生成タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。これらのモデルは、さまざまなニーズに合わせて正確で一貫性のあるテキストを生成できます。

テキスト分析はますます重要になってきており、これらのタスクを達成するにはテキストをモデルに埋め込むことが重要です。埋め込みテクノロジーはテキストをベクトル表現に変換できるため、より優れた意味理解とコンテキスト認識が可能になります。

さらに、音声認識 (ASR) も LLM の重点分野の 1 つであり、音声をテキストに変換するプロセスです。精度は、あらゆる ASR プロセスを評価する上で重要な指標であり、通常は単語誤り率 (WER) を使用して測定されます。 ASR テクノロジーは、LLM のトレーニングと使用のために大量の録音言語データを提供するため、テキストの変換と分析がより便利で効率的になります。

3. 領域3 - 特定のインフラストラクチャの実装

このエリアには、特定の目的のためのモデルがいくつかリストされています。実装は、汎用的で強力な LLM と、ChatGPT、HuggingChat、Cohere Coral などの LLM ベースのデジタル/パーソナルアシスタントに分かれています。これらの専用モデルは、幅広い業界向けにカスタマイズされたソリューションを提供し、言語処理と法務アプリケーションの効率と精度を高めます。一般的なモデルでも、法務分野に特化したモデルでも、さまざまな分野で重要な役割を果たし、ユーザーに優れた言語理解と問題解決能力を提供します。

4. エリア4 - モデル分類

このエリアには、最も著名な大規模言語モデルベンダーがリストされています。ほとんどの LLM には、人間の言語の翻訳、コードの解釈と記述、迅速なエンジニアリングによる対話とコンテキスト管理などの知識と機能が組み込まれています。サプライヤーが提供する LLM は、言語間コミュニケーションからコード作成、対話システムからコンテキスト管理まで、さまざまなユーザーのニーズを満たし、ユーザーに強力な言語処理とインテリジェントなサービスを提供します。これらの大規模言語モデルの開発は、ディープラーニングと自然言語処理の進歩の恩恵を受けており、人々にさらに革新的で便利なツールを提供しています。

5. エリア5 - 基本ツール/プラットフォーム

この領域で紹介されている概念は、LLM (大規模言語モデル) の使用を繰り返し可能かつ価値の高いものにすることに重点を置いたデータ中心のツールです。つまり、LLM のパフォーマンスとアプリケーション価値を向上させるために、データを効果的に使用する方法に重点が置かれています。

6. エリア6 - エンドユーザー

この分野では、プロセス構築、アイデア創出、コンテンツ作成、執筆支援に重点を置いたアプリが急増しています。これらの製品は、質の高いユーザーエクスペリエンスを提供し、LLM (大規模言語モデル) とユーザーの間にさまざまなレベルの価値を追加することに取り組んでいます。これらのアプリケーションを通じて、ユーザーは LLM の可能性を最大限に活用し、より優れた影響力のある仕事や創作を実現できます。

3. 大規模言語モデルはどのように機能しますか?

LLM は、教師なし学習と呼ばれる手法を使用して機能します。教師なし学習では、モデルは特定のラベルやターゲットのない大量のデータでトレーニングされます。目標は、データの基礎となる構造を学習し、元のデータと同様の構造を持つ新しいデータを生成することです。

LLM の場合、トレーニングデータは通常、大規模なテキストコーパスです。モデルはテキストデータ内のパターンを学習し、これらのパターンを使用して新しいテキストを生成します。トレーニングプロセスでは、生成されたテキストとコーパス内の実際のテキストの差を最小限に抑えるためにモデルパラメータを最適化します。

モデルがトレーニングされると、それを使用して新しいテキストを生成できるようになります。これを行うには、モデルに単語の開始シーケンスが与えられ、トレーニングコーパス内の単語の確率に基づいてシーケンス内の次の単語が生成されます。このプロセスは、必要な長さのテキストが生成されるまで繰り返されます。

ここでは、LLM の動作原理について簡単に説明します。詳細については、次の図を参照してください。

LLM がどのように機能するかを理解し、利用可能なさまざまな種類の言語モデルを認識することが重要です。最も一般的な言語モデルの種類には、再帰型ニューラルネットワーク (RNN)、畳み込みニューラルネットワーク (CNN)、長短期記憶ネットワーク (LSTM) などがあります。これらのモデルは通常、Penn Treebank などの大規模なデータセットでトレーニングされ、言語ベースのデータセットを生成するために使用できます。

次に、主要な LLLM (大規模言語モデル) とその作成者、およびトレーニングに使用されるパラメータの数について詳しく見てみましょう。これらのモデルは、人工知能の分野における最先端の技術開発を表しています。詳細については、次の概略図を参照してください。

上記のモデルパラメータ図に基づくと、次のように多くの人気のある LLM (大規模言語モデル) があることがわかります。

OpenAIはLLLM分野で重要な地位を占める企業です。 ChatGPT モデルは、Generative Pre-trained Transformer モデル (GPT) に基づく強力な言語モデルとなるよう、徹底的に研究され、トレーニングされています。正確なパラメータ数は明らかにされていないものの、以前のバージョンに基づくと、ChatGPT には数百億から数千億のパラメータがあるのではないかと推測するのが妥当です。

Google は、大規模言語モデルの研究開発にも多大なリソースを投入しています。彼らの LaMDA モデルと PaLM モデルはそれぞれ数百億のパラメータを持ち、大規模なデータセットでトレーニングすることで優れた言語理解および生成能力を実証しました。同時に、Google は数百億のパラメータを持つ Claude モデルをリリースした Anthropic にも投資しました。

Baidu の ErnieBot チャットボットの原動力となっている Ernie 3.0 Titan モデルには、数千億のパラメータがあります。そして、中国のAI企業SenseTimeは、SenseChatチャットボットやその他のサービスに搭載されているSenseNovaモデルを開発しており、このモデルも数千億のパラメータを持っています。

さらに、ブルームバーグは、数百億のパラメータを持ち、金融関連のタスクに強力な言語処理機能を提供する、BloombergGPT と呼ばれる金融特有のモデルを構築しました。

Microsoft は上記では明確に記載されていませんが、実際には Microsoft は LLLM の分野で同様に重要な貢献をしています。Bing AI 検索で使用される GPT モデルを立ち上げました。このモデルのパラメータの数は、他の最先端モデルとほぼ同等です。

これらの主要な大規模言語モデルには膨大な数のパラメータがあり、それにより自然言語をより適切に理解し、生成することができます。これらは人工知能分野における最新の成果を表しており、さまざまな分野で大きな可能性と応用の見通しを示しています。

IV. 大規模言語モデルの応用シナリオ

近年、大規模なデータセットの利用可能性と AI (人工知能) 技術の進歩により、大規模言語モデルの応用が大幅に増加しています。 AI テクノロジーが進歩するにつれて、大規模言語モデルの精度と機能も向上し続け、さまざまな自然言語処理タスクにさらに役立つようになります。

通常、大規模言語モデルはさまざまな分野で広く使用されています。これらは、自然言語処理、人工知能、データサイエンスなどの分野に適用でき、多くのアプリケーションに強力なサポートと機能を提供します。以下に、一般的な応用分野と例をいくつか示します。

1. 言語翻訳

言語翻訳は LLM の重要な応用分野の 1 つです。 LLM は、ある言語から別の言語に単語を素早く翻訳できます。これは、2 つの言語を比較し、いわゆる並列コーパスを通じて文ごとに翻訳することによって行われます。 LLM では、直接変換とエンコーダー/デコーダー変換という 2 つの主な変換手法が使用されます。

どちらの技術も、ディープラーニング手法を活用して高品質の翻訳を実現します。これらの翻訳技術はすべてディープラーニング手法に依存しています。大規模なトレーニングデータとニューラルネットワークの学習能力により、LLM は正確で流暢な言語翻訳を実現できます。技術の継続的な発展に伴い、言語翻訳分野におけるLLMの応用は、翻訳の品質と効率をさらに向上させ、異言語間のコミュニケーションと文化交流の利便性を促進します。

2. コンテンツ生成

コンテンツ生成は、LLM のもう一つの重要な応用分野です。 LLM によって生成された出力は、製品内のテキストコンテンツの作成に使用できます。記事、製品の説明、パンフレット、その他の書面によるコンテンツなど、さまざまな種類のテキストを生成できます。この点で、ChatGPT は、人間が生成したコンテンツとほとんど区別がつかない高品質のテキストコンテンツを生成できる非常に強力なツールです。したがって、ユーザー向けのコンテンツを作成する必要があるときは、LLM と ChatGPT の使用を検討するのが理想的な選択肢です。

LLM と ChatGPT はコンテンツ作成において大きな可能性を秘めていますが、依然として人間によるレビューと編集が必要であることに注意することが重要です。モデルは自動化されているため、不正確な情報や誤解を招く情報が生成される可能性があります。したがって、LLM によって生成されたコンテンツを使用する前に、コンテンツの正確性と適切性を確保するために、手動によるレビューと修正が必要です。

3. チャットボットとカスタマーサポート

チャットボットはLLMの主要な応用分野です。 LLM はチャットボットの構築に広く使用されており、その中でも ChatGPT はよく使用されるツールです。多くの企業がすでに ChatGPT を顧客サポートチャットボットの一部として使用し、正確な応答を提供することで顧客に最高のサービスエクスペリエンスを提供しています。テクノロジーが進化するにつれ、多くのテクノロジーリーダーは、関連する内部データを提供することで、独自のビジネスニーズを満たす独自の言語モデルを開発する方法を検討しています。

企業は、社内データとビジネス固有のトレーニングを活用することで、ビジネスシナリオと顧客のニーズにより適したカスタマイズされたチャットボットを作成できます。

4. 感情分析と世論モニタリング

感情分析は LLM のもう一つの重要な応用です。これらのモデルはテキストの感情を分析するために使用でき、テキストに肯定的な感情があるか否定的な感情があるかを判断するのに役立ちます。感情分析は、ソーシャルメディアの監視、ブランド評判の管理、市場調査など、多くの分野で幅広く応用されています。

LLM は感情分析の分野で幅広い応用の見込みがあります。自動化された感情分析により、企業や組織はユーザーの感情的態度をより深く理解し、より的を絞った意思決定や改善を行うことができます。ただし、感情分析結果の正確性と信頼性を確保するには、モデルの限界に注意し、人間によるレビューと判断を組み合わせる必要があります。

5. パーソナライズされたおすすめと広告

パーソナライズされた推奨と広告は、LLM のもう 1 つの重要な応用分野です。これらのモデルは、ユーザーの興味や行動パターンに基づいて、パーソナライズされた推奨事項や広告コンテンツを提供できます。 LLM はユーザーのニーズと好みを深く理解することで、より正確でカスタマイズされた推奨エクスペリエンスを提供でき、それによってユーザー満足度と広告効果が向上します。

5. 大規模言語モデルの現在の課題

LLM (大規模言語モデル) は自然言語処理の分野で大きな進歩を遂げましたが、いくつかの課題にも直面しています。 LLM が直面している一般的な課題として以下が挙げられます。

1. 研修費用とリソース要件

一般的に、LLM ではトレーニングに膨大なトレーニングデータとコンピューティングリソースが必要です。このようなトレーニングプロセスには、大量のラベル付きデータだけでなく、多くの時間、ストレージ、計算能力も必要になります。したがって、LLM の構築とトレーニングには多額の投資が必要です。

2. データバイアスとモデルバイアス

LLM はトレーニングデータ内のパターンとバイアスを模倣します。トレーニングデータが性別や人種などに基づいて偏っている場合、モデルはこれらの偏りを反映し、生成されたテキストに現れる可能性があります。これにより、モデルが不公平または有害な結果を生み出す可能性があります。この問題に対処するには、よりバランスのとれた多様なトレーニングデータと、モデルの効果的なバイアス検出および修正が必要です。

3. 知識と推論が不十分

LLM は言語の生成と理解において大きな進歩を遂げていますが、現実世界の知識と推論がまだ欠けています。このため、複雑な現実世界のシナリオ、論理的推論、常識的推論を扱う場合、モデルのパフォーマンスが低下します。この問題を解決するには、外部の知識と推論機能をさらにモデルに組み込んで、現実世界での応用能力を向上させる必要があります。

4. 説明と制御可能性

LLM はブラックボックスモデルであると考えられることが多く、その決定や生成されたテキストの背後にある根拠を説明することが困難です。これは、透明性と説明可能な意思決定を必要とする法律や医学などの分野などの特定のアプリケーションシナリオでは課題となります。したがって、モデルの解釈可能性と制御可能性を向上させることが重要な方向性となります。