LLM（大規模言語モデル）とは？仕組みや開発に必要なスキルを紹介

LLMとは「Large Language Models」の略語です。日本語で「大規模言語モデル」と呼ばれます。

LLMはAIの一種であり、人間の言語パターンを学習します。そのため、情報抽出や文章作成、質問への回答など出力に違和感がないことが特徴です。
近年、ChatGPTを代表とする生成AIの技術が加速し、個人でも活用されるようになりました。多くのビジネスの現場でもマーケティングや情報処理をよりスピーディに行うため、AIの本格導入が検討されています。

今後、国産LLMの商用化が次々に行われ、市場のさらなる活性化が見込まれます。

LLM（大規模言語モデル）の仕組み

LLMの構築は、LLMに膨大な量の言語データを学習させ単語の出現率を分析し、データを追加しながら調整を繰り返すのが主な仕組みです。調整によって単語の次に出る単語を予測できます。

最初に行うのは、テキストデータを単語や記号に分解する「トークン化」です。次に、トークン化したデータを数値化する「ベクトル化」を行い、コンピュータに情報を学習させます。

学習したデータは機械学習の仕組みである「ニューラルネットワーク」の層を通じて調整されます。ニューラルネットワークにより単語の出現率や文脈間の関係性を学習し、人が自然に理解できる言葉や文章として出力できるのです。

LLM（大規模言語モデル）と生成AIの違い

LLMは生成AIの一部ですが、それぞれ以下のような違いがあります。

生成AIは新しいコンテンツを作ることができる一方で、LLMは一定の範囲内で学習し出力する点が大きな違いです。

LLMは業務の効率化やコンテンツ作成などさまざまな場面で活躍する一方で、情報の精度やリスク管理面における課題が想定されます。

以下で、LLMのできることと解決に向けて検討すべき課題を解説するので参考にしてください。

LLM（大規模言語モデル）のできること

LLMを用いて主にできることは以下の通りです。

• チャットボットで顧客との会話や問い合わせへの対応を行う
• 難解な資料を読み込ませ要約する
• 言語を読み込ませ多言語に翻訳する
• 企画の草案を作成する
• SEOや広告記事などのWEBコンテンツを作成する
• プログラミングにおける修正やバグ対応に活用する

上記により業務が効率化し人手不足を補えるほか、顧客体験の充実にも役立ちます。ビジネス以外にも、教育現場における生徒の質問対応や医療現場での患者対応など、幅広く活用されているのが特徴です。

LLM（大規模言語モデル）の課題

LLMの利用はメリットが大きい一方で、以下のような課題があります。

• 出力されたデータの正確性が低かったり、虚偽情報を出力したりする可能性がある
• セキュリティ機能不備により情報流出の危険性がある
• 学習データの著作権を侵害する恐れがある

LLMは学習データをもとに出力するため、回答した情報が古い場合や、一見正解のように見える内容を出力するケースがあります。

また、読み込ませた個人情報や機密情報の流出、出力データと著作物との類似性なども課題です。LLMを用いて開発する際は、上記の課題回避に向けて仕様を作成する必要があります。

LLMの開発には、機械学習の知識や最新動向をキャッチアップするスキルなどが必要です。
以下で、LLM開発で求められる具体的なスキルを解説するので参考にしてください。

機械学習の知識・スキル

LLM開発に取り組む際は、機械学習の知識やスキルが必要です。LLMは機械学習の一部であり「教師あり学習」を行うテキストに特化した言語モデルです。

機械学習に必要なニューラルネットワークの構造や動作原理などを理解していれば、LLM開発にも活用できます。

論理的に考え言語化するスキル

LLM開発を行うには、論理的に道筋を立てて課題を設定し、LLMの調整が必須です。LLMから出力されたデータを多角的に検証し、正確性を向上させるためにも論理的思考力が欠かせません。

また、LLMの活用にはプロンプトを作成します。具体的かつ適切にプロンプトを作成できなければ自分の求める情報を引き出せないため、的確に指示を言語化するスキルが必要です。

好奇心を持って最新動向をキャッチアップするスキル

LLM開発には最新のトレンドや技術を取り入れるスキルも欠かせません。AI技術の進歩は早く、つい最近覚えた技術が古い情報になってしまう場合があります。

そのため、開発現場では最新情報をキャッチアップし続けることが重要です。好奇心を持って新たな技術を取り入れたり学習したりすれば、開発に役立つほか、エンジニアとしての成長にもつながります。

LLMは人間の言語パターンを学習し、可読性の高いテキスト作成や難解な文章の要約などが可能です。

しかし、LLM開発の課題に対応するほか、機械学習スキルや最新動向のキャッチアップが求められ、自社単独で開発するにはハードルが高い場合もあるでしょう。

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