大規模言語モデルとは何ですか?

大規模言語モデル (LLM) は、大量の人間の書き言葉を認識して生成するようにトレーニングされた人工知能モデルの一種です。

大規模言語モデル (LLM) は、大量の人間の書き言葉やテキスト データを認識、生成、翻訳、要約するために深層学習アルゴリズムを通じてトレーニングされた人工知能モデルの一種です。 大規模言語モデルは、現在最も高度でアクセスしやすい自然言語処理 (NLP) ソリューションの 1 つです。

生成 AI の一種として、大規模な言語モデルを使用して、既存のテキストを評価するだけでなく、ユーザーの入力やクエリに基づいてオリジナルのコンテンツを生成することもできます。

大規模な言語モデル、その仕組み、および他の一般的な形式の人工知能との比較について詳しく学びましょう。

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LLM とも呼ばれる大規模言語モデルは、トランスフォーマーと呼ばれる特殊なニューラル ネットワークを介して、コンテキストに応じてデータを順番に学習できる AI ソリューションです (トランスフォーマーの詳細については、以下を参照してください)。

大規模なトレーニング データセットでのトランスフォーマー ベースのトレーニングを通じて、大規模な言語モデルは迅速に理解して、独自の人間の言語コンテンツの生成を開始できます。 多くの場合、大規模な言語モデルは、要約、翻訳、次のテキストまたは欠落しているテキストのシーケンスの予測などのタスクにも使用されます。

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自然言語処理 (NLP) は、自然言語データセットを理解して解釈できるマシンの開発と強化に焦点を当てた、理論、コンピューター サイエンス、および人工知能のより大きな分野です。

大規模言語モデルは、テキスト分析の基本原則を超えた自然言語処理の特定のアプリケーションであり、高度な AI アルゴリズムとテクノロジを使用して、信頼できる人間によるテキストを生成し、その他のテキストベースのタスクを完了します。

簡単に言えば、大規模な言語モデルは、動作中のトランスフォーマー モデルのより大きなバージョンです。 トランスフォーマー モデルは、自己注意と呼ばれる概念を使用して軌道を維持し、大量の入力を関連する出力に迅速かつ効率的に変換できるニューラル ネットワーク アーキテクチャの一種です。

このトランスフォーマー モデル アーキテクチャを通じて大規模な言語モデルが作成され、大量のテキスト データに焦点を当てて理解できるようになります。

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大規模な言語モデルは、トランスフォーマー モデルと呼ばれる特殊なニューラル ネットワークを使用して機能します。

言い換えれば、大規模言語モデルは、人間のようなオリジナルのコンテンツを理解して生成することに主に焦点を当てた、ニューラル ネットワーク アーキテクチャの一種です。 ニューラル ネットワークは、より高度な結果をサポートするために人間の脳を模倣しようとする高度な AI アーキテクチャです。

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大規模言語モデルは、文脈を理解する方法で人間のようなテキストを生成することに重点を置いた生成 AI の一種です。 生成 AI はテキストの生成によく使用されますが、このテクノロジーはオリジナルのオーディオ、画像、ビデオ、合成データ、3D モデル、その他の非テキスト出力の生成にも使用できます。

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GPT と BERT はどちらもトランスフォーマーベースの大規模言語モデルですが、動作方法が異なります。

GPT は、Generative Pre-trained Transformer の略です。 これは、人間のようなテキストを生成したいユーザーのために OpenAI が管理する自己回帰タイプの言語モデルです。 BERT は、トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現の略です。 これは、高度な自然言語と文脈理解で最もよく知られている Google の双方向言語モデルのコレクションです。

BERT はエンコーダ スタックのみを備えたトランス エンコーダ上に構築されているため、BERT はすべての出力を一度に生成して共有するように設計されています。 対照的に、GPT はデコーダー スタックのみを備えたトランスフォーマー デコーダーであるため、以前にデコードされた出力に基づいて個々の出力を共有できます。 トランスフォーマーのこの違いは、GPT モデルが新しい人間のようなテキストを生成することに優れているのに対し、BERT モデルはテキストの分類や要約などのタスクに優れていることを意味します。

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大規模な言語モデルは、主に特殊なトランスフォーマー アーキテクチャと大規模なトレーニング データセットを通じて機能します。

大規模な言語モデルが機能するには、まずコンテキスト、関係性、およびテキストのパターンを明確にする大量のテキスト データでトレーニングする必要があります。 このデータは、Web サイト、書籍、歴史的記録など、さまざまなソースから取得できます。 Wikipedia と GitHub は、LLM トレーニングに使用される大規模な Web ベースのサンプルの 2 つです。 送信元に関係なく、トレーニング データは、LLM のトレーニングに使用する前にクレンジングして品質をチェックする必要があります。

データがクレンジングされ、トレーニングの準備が完了したら、データをトークン化するか、理解しやすいように小さなセグメントに分割します。 トークンには、単語、特殊文字、接頭辞、接尾辞、および文脈上の意味を明確にするその他の言語コンポーネントを使用できます。 トークンは、大規模な言語モデルの注意メカニズム、つまり入力テキストの最も関連性の高い部分に迅速かつ賢明に焦点を当てる機能にも情報を提供し、適切な出力を予測および/または生成できるようにします。

大規模な言語モデルが初期トレーニングを受けると、チャットボットを含むさまざまな形式を通じてユーザーに展開できます。 ただし、企業ユーザーは主に、開発者が LLM 機能を既存のアプリケーションに統合できるようにする API を通じて大規模な言語モデルにアクセスします。

大規模な言語モデルのトレーニングのプロセスは、主に教師なし学習、半教師あり学習、または自己教師あり学習を通じて行われます。 LLM は内部パラメータを調整し、ユーザーからの新しい入力から時間をかけて効果的に「学習」できます。

さまざまな種類の大規模な言語モデルに情報を与えるさまざまなトランスフォーマー アーキテクチャと目標が多数あります。 以下にリストされているタイプは主に表示されるタイプですが、これらのタイプの多くは特定のモデルの例で重複していることに注意してください。 たとえば、BERT は自動エンコーディングであり、双方向です。

現在、大手テクノロジー企業の多くは、ある種の大規模な言語モデルを使用しています。 これらのモデルのいくつかは社内でのみ使用されるか、限られた試行ベースでのみ使用されますが、Google Bard や ChatGPT などのツールは急速に広く利用可能になりつつあります。

大規模な言語モデルは、人間のようなコンテンツを迅速に解釈、文脈化、翻訳、生成するために使用されます。 トランスフォーマー ベースのニューラル ネットワーク アーキテクチャと、それらが依存する大規模なトレーニング セットにより、大規模な言語モデルは、個人と職業の両方のユースケースにおいて、ほぼあらゆる規模の論理テキスト出力を作成できます。 現在の大規模言語モデルの最も一般的な目的は次のとおりです。

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大規模言語モデルは今日最も先進的な AI ユースケースではないかもしれませんが、最も広く知られ、資金も豊富なモデルの 1 つであり、その機能は刻々と向上しています。

大規模な言語モデルは、特に ChatGPT に提供されているような無料研究プレビューやベータ版を通じて、一般の人々がアクセスできる数少ない AI の有用なアプリケーションの 1 つでもあります。 今後、特により多くの AI ベンダーが LLM を改良して一般に提供するにつれて、これらのツールの機能が向上し、より最新の幅広いトレーニング データに基づいて高品質のコンテンツが生成されることが期待されます。

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