大規模言語モデルとは？7つの主な機能
この記事では、大規模言語モデル（LLM）の概要、主な7つの機能、関連するアプリケーションについて解説し、また、大規模言語モデルが直面する課題とその解決策についても探っていきます。
大規模言語モデルとは
大規模言語モデルは、自然言語を深く理解し、その理解に基づいて特定のアクションを実行するテクノロジーです。主にコンテンツ生成、情報検索、質問応答、データ整理に応用されます。
多くのアプリケーションでは、ユーザーが大規模言語モデルにプロンプトを提供し、そのプロンプトの内容に基づいて大規模言語モデルが情報を返す、質問と回答形式を採用しています。プロンプトは、質問、説明、または他のテキストシーケンスを指定することができます。
大規模言語モデルをよりよく理解するために、大規模言語モデルの名前の意味から見ていきましょう。
- 大規模：大規模な言語モデルが膨大な量のデータセットでトレーニングされたことを意味します。たとえば、Generative Pretrained Transformer version 3 (GPT-3) のトレーニング データセットには、1,750 億を超えるパラメーターと 45TB のテキスト データセットが含まれています。
- 言語：大規模言語モデルが主に言語に基づいて動作することを意味します。
- モデル：大規模言語モデルがデータ内の情報を見つけたり、情報に基づいて予測を行ったりするために使用されることを意味します。
現在、ChatGPTやDALL-Eなどの多くの大規模言語モデルアプリケーションが市場に広く普及しています。オープンソースの大規模言語モデルや、APIを介して利用できるサービスもあります。また、特定のソフトウェアをダウンロードしてロードすることで利用できるものもあります。
大規模言語モデルの主な機能を紹介します。
大規模言語モデルの 7 つの主な機能
生成機能
大規模言語モデルの主な機能の1つは、ユーザーのプロンプトに基づいてコンテンツを生成することです。主な目的は、知的労働者 (ナレッジワーカー)の効率向上や、会話型AI、チャットボット、マーケティングコンテンツの作成、コードアシスタントなどのエントリーレベルの手動タスクの代替です。
関連アプリケーション
- GPT-3(ChatGPT), LaMDA, ai, Megatron-Turing NLG：会話やコピーライティング、翻訳などのテキスト生成。
- DALL-E、Stable Diffusion、MidJourney：テキストベースの画像生成。
- ai：チャットボットやその他の大規模言語モデルを活用したツールによる販売プロセスの最適化。
要約機能
大規模言語モデルの主な機能に、要約機能があります。日常業務で扱うデータ量が増える中、動画、決算説明会、ポッドキャストなどのコンテンツを迅速に理解できる要約機能の重要性がますます高まっています。
要約には複数の形式が存在します。例えば、長文から情報を抽象化して生成する抽象的な要約や、プロンプトに基づいて関連する情報を抽出し、簡潔にまとめた回答を生成する抽出要約などがあります。
関連アプリケーション
- Assembly AI：音声・動画の文字起こしと要約を提供。
- CohereGenerate：テキストを解釈し、長い段落から要点を抽出。
リライト機能
大規模言語モデルの主な機能に、リライト機能があります。これによりスペルや文法の誤りを修正したり、コンテンツを編集したりすることができます。翻訳もリライトの一種とも言えます。
関連アプリケーション
- Grammarly：文法エラー訂正ツール
- Google翻訳：多言語翻訳ツール
検索機能
従来の検索プロダクトは、キーワードベースのアルゴリズムを利用し、ナレッジグラフやページランキングなどの手法を用いて、ユーザーが求めるコンテンツを提供してきました。
しかし、近年では大規模言語モデルのテクノロジーによるニューラル検索などが徐々に導入され、従来の技術を置き換えつつあります。ユーザーは長い単語、短い文章、明確な質問などさまざまな方法で検索を行う傾向があり、このような場面で大規模言語モデルの検索機能は非常に有用です。
関連アプリケーション
- Vectara：検索用語やテキストの意図や意味に基づいて結果結果を出力。
- Neeva：インターネットからスクレイピングしたデータに基づいた検索結果を広告なしで提供。
質問応答機能
質問に対する回答は、検索と要約の連携によって実現されます。まず、ユーザーのクエリの意図を理解し、関連する情報を検索してから、それを要約し、明確な回答を提供します。
Q&Aシステムは、顧客サービスやカスタマーサポートの向上、業務の効率化、営業活動のより効率的な業務遂行が可能になります。
関連アプリケーション
- Contriever：Facebook Researchの大規模言語モデルで、情報検索と質問応答のトレーニング済み。
クラスタリング機能
クラスタリング機能は、文書をその内容や特性に基づいて分類する機能です。大規模言語モデルがコンテンツの特性や理解度に応じて文書をクラスタリングすることで、人々はコンテンツを迅速に理解することができます。また、この機能は大量のデータの前処理や分析に非常に役立ちます。
関連アプリケーション
Cohere Embed 、 Azure Embeddings モデル 、 OpenAI Embeddings モデル：カスタムのクラスタリングアプリケーションの基礎として使用できるテキスト埋め込みを生成。
分類機能
分類機能は、大量のデータをカテゴリに分ける機能です。分類のユースケースには、意図の分類、感情の検出、危険な行動の識別などがあります。
関連アプリケーション
Azure Embeddings モデル 、 OpenAI Embeddings モデル：カスタム分類システムの基礎として使用できるテキスト埋め込みを生成。
大規模言語モデルの主な課題
大規模な言語モデルの能力とそれがもたらす多くの利点は注目に値しますが、このテクノロジーはまだ初期段階にあります。現在、最も普及している大規模言語モデルのアプリケーションでもさまざまな問題に直面する可能性があります。
誘導と誤解
一見合理的に思えるが間違った回答をする可能性があります。多くの人が悪意を持って質問と回答に誤った情報を追加し、それによって大規模言語モデルが誤導されることがあります。その結果、モデルは誤った情報を学習し、間違った出力を行う可能性があります。
作成コスト
大規模言語モデルで使用されるパラメータ、データセット、計算は非常に膨大であるため、大規模で、低遅延かつ高同時実行が求められる場合、トレーニングと使用のコストが非常に高くなることがあります。
大規模言語モデルベースのアプリケーションのコスト
現在、市場には多くの大規模言語モデルベースのアプリケーションが存在しますが、低遅延でスケーラブル、かつコスト効率の高い実稼働グレードのアプリケーションはまだ数少ない状況です。同時に、機械学習に特化した高度な人材が不足しており、またトレーニングとメンテナンスのためのデータセットとコンピューティング能力のコストが高いことから、大規模なモデルを独自に開発することは高いコストとリスクを伴います。
そのため、多くの企業は、既製の大規模言語モデルソリューションを購入するか、カスタマイズされた開発を専門チームに委託することを選択しています。
汎用的すぎる汎用モデル
現在のオープンソースの大規模言語モデルには、一般化という課題があり、特定の業界やユースケースに特化したコンテンツや情報を理解し、抽出し、要約する能力に関して懸念があります。また、日本向けのオープンソースモデルが少ないため、日本の企業にとっては、大規模言語モデルをカスタマイズすることが関連アプリケーションを開発するために不可欠な手段となっています。
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