大規模言語モデル（LLM）とは？特徴や課題までわかりやすく解説
2023/7/25
大規模言語モデル（Large Language Models、LLM）は、自然言語を理解し、生成するAIの一種で、情報検索、質問応答、機械翻訳、文章生成など、多岐に渡るタスクに対応します。しかし、その巨大なパワーは課題も抱えており、それらについても詳しく解説します。
Contents
- LLMとは何か?
- 大規模言語モデル(LLM)の基本的な解説
- 大規模言語モデルが巨大化する3つの要素 「計算量」「データ量」「モデルパラメータ数」
- LLMとAIの関連性
- LLMの特性
- LLMの主要な用語説明
- 事前訓練データセット
- スケーリング則
- 創発的能力
- 大規模言語モデルの一覧
- LLMの具体的な構築と使用方法
- トークン化
- LLMの訓練方法
- LLMを用いたタスク設定の仕方
- エンコーダーとデコーダーの用語
- 訓練用データセットの大きさと訓練費用
- LLMの課題
- LLMの精度について
- LLMの大規模化に伴う問題
- 正確性の問題とハルシネーションの危険性
- インプットする言語による精度差
- 計算量によるコストの問題
- LLMの倫理的な問題
- 学習データのバイアスによる偏見や差別
- 個人情報・プライバシーの問題
LLMとは何か?
大規模言語モデル(LLM)の基本的な解説
LLMはAI技術の一つで、大量のテキストデータを用いて訓練されます。その結果、人間のように文章を理解し、新たな文章を生成する能力を持つようになります。
大規模言語モデルが巨大化する3つの要素 「計算量」「データ量」「モデルパラメータ数」
LLMが巨大化する要素は、計算量、データ量、モデルのパラメータ数です。計算量はモデルの学習に必要な計算力、データ量は学習に使うテキストデータの量、パラメータ数はモデルの複雑さを示します。
LLMとAIの関連性
LLMはAIの一部で、機械学習と言語理解能力を組み合わせたものです。人間のように文章を理解し、それに基づいて新たな文章を生成する能力を持っています。
LLMの特性
LLMの主要な用語説明
LLMには様々な用語があります。その中で重要なものは「トークン化」「事前訓練データセット」「スケーリング則」「創発的能力」などです。
事前訓練データセット
事前訓練データセットは、モデルの訓練に用いられる大量のテキストデータのことです。このデータセットはモデルが文章を理解するための基盤を提供します。
スケーリング則
スケーリング則とは、モデルのパラメータ数や訓練データの量が増えると、モデルの性能が向上するという法則です。これは「大きければ大きいほど良い」というLLMの特性を表しています。
創発的能力
創発的能力とは、モデルが学習した情報を基に新しい情報を生成する能力のことです。これにより、LLMは未知の問いに対しても答えることが可能となります。
大規模言語モデルの一覧
LLMには多くの種類があります。その中でも代表的なものは、OpenAIのGPT-3、GoogleのBERTやT5、MicrosoftのTuring-NLGなどです。
LLMの具体的な構築と使用方法
トークン化
トークン化とは、文章を意味のある最小単位（単語や文字など）に分割する処理のことを指します。LLMはこのトークン化されたデータを基に学習を行います。
LLMの訓練方法
LLMの訓練は大量のテキストデータを用いて行われます。このデータを通じてモデルは自然言語を理解し、新たな文章を生成する能力を獲得します。
LLMを用いたタスク設定の仕方
LLMはその用途に応じてタスクを設定することが可能です。例えば、質問応答タスクでは質問文を入力とし、適切な回答を生成します。
エンコーダーとデコーダーの用語
エンコーダーは入力テキストをベクトル表現に変換する役割を持ち、デコーダーはそのベクトルを元に新たなテキストを生成します。これらはLLMの構成要素となります。
訓練用データセットの大きさと訓練費用
訓練用データセットの大きさはモデルの性能に直結します。大きなデータセットを用いることでより優れた性能を発揮する一方、その分訓練費用も増大します。
LLMの課題
LLMの精度について
LLMの精度はその訓練データとモデルの複雑さに依存します。しかし、完全に人間のような理解を達成することは現在のところ困難であり、誤解や誤った情報を生成する可能性もあります。
LLMの大規模化に伴う問題
LLMが大規模化すると、訓練に必要な計算資源と電力が増大し、環境負荷や経済的な問題を引き起こす可能性があります。また、データのプライバシー問題やバイアスも深刻な課題となります。
正確性の問題とハルシネーションの危険性
LLMはしばしば誤った情報を生成することがあり、これを「ハルシネーション」と呼びます。この問題はモデルが現実世界の事実を完全に理解していないことから生じます。
インプットする言語による精度差
LLMの性能は訓練データの言語に大きく依存します。主に英語のデータで訓練されたモデルは、他の言語に対する精度が低くなる傾向があります。
計算量によるコストの問題
LLMの訓練と運用には大量の計算資源が必要であり、そのコストは高額です。また、それに伴うエネルギー消費は環境負荷を増大させます。
LLMの倫理的な問題
LLMが生成する内容には倫理的な問題が絡む場合があります。偏見やヘイトスピーチを含む可能性もあるため、その使用は注意が必要です。
学習データのバイアスによる偏見や差別
LLMの学習データに偏りがあると、その結果生成される内容にも偏見や差別が反映される可能性があります。この問題の解決はAI全体の課題となっています。
個人情報・プライバシーの問題
LLMの訓練データには、個人を特定できる情報が含まれていないことが理想的です。しかし、実際にはそれが完全に保証されているわけではなく、プライバシーの問題は深刻な課題となっています。
