大規模言語モデル (LLM) とは?

LLM は、現代における開発ですが、自然言語処理 (NLP) の研究は 1950 年にまでさかのぼります。その年に、アラン・チューリングがマシン間のインテリジェントな動作を測定するチューリング テストを開始しました。テストでは、人間の判定者が一連の質問を使用してコンピューターに話しかけ、マシンと人間のどちらに話しているのかを判断する必要があります。

1980 年代から 1990 年代までに、NLP はロジック実験からよりデータ駆動のアプローチに移行しました。文で前の単語に基づいてどの単語が次に来る可能性が高いかを予測する能力により、n グラムなどの統計言語モデルが新元号への道を開きました。2010 年代初頭までに、新しいニューラル ネットワークによってこれらの言語モデルの機能がさらに拡張され、単語の表現と意味をより深く理解するために単語の順序を決定する以上に進むことができるようになりました。

これらの新しい開発は 2018 年に画期的な成果を上げ、8 人の Google サイエンティストが機械学習に関する画期的な研究 『Attention is All You Need』を執筆および出版しました。特に、この研究では、複雑なテキスト情報をより正確かつ大規模に管理および理解できる革新的なニューラル ネットワーク フレームワークであるトランスフォーマー アーキテクチャが導入されました。現在、トランスフォーマーは GPT シリーズや BERT など、今日最も強力な LLM の一部の基になっています。

現在の最先端の LLM では、トランスフォーマーやその他のディープ ニューラル ネットワーク フレームワークなどのディープ ラーニング アーキテクチャを使用して、さまざまなデータ ソースからの情報を処理しています。トランスフォーマーは、テキストなどのシーケンシャル データを処理する際に特に効果的です。これにより、言語の生成や翻訳などのタスクに対して自然言語を理解して生成できます。 

トランスフォーマーは、エンコーダーとデコーダーの 2 つの主要コンポーネントで構成されます。多くの場合、これらのコンポーネントは連携してシーケンスの処理と生成を行います。エンコーダーは生のテキスト データを受け取り、その入力をモデルで分析できる不連続要素に変換します。デコーダーは、そのデータを一連のレイヤーを介して処理して最終的な出力を生成します。たとえば、生成された文で構成される場合があります。トランスフォーマーは、モデルまたはタスクの種類に応じて、エンコーダーまたはデコーダーのみで構成することもできます。

LLM のトレーニング プロセスは、データ収集、モデル トレーニング、微調整の 3 つの主要なステージで構成されます。 

データ収集フェーズでは、モデルはインターネット リソース、書籍、記事、データベースなど、さまざまなソースからの大量のテキスト データに公開されます。また、データはクリーンアップ、処理、標準化され、NoSQL データベースに保存されるため、言語パターン、文法、情報、コンテキストに基づいてモデルをトレーニングするために使用できます。 

事前学習フェーズでは、モデルはデータ内の言語の理解を構築し始めます。これは、モデルがそのコンテキストに基づいてテキストを予測することを学習する、教師なし大規模なタスクによって実現されます。一部の手法には、モデルがシーケンス内の次の単語を予測することを学習する自動回帰モデリングと、マスクされた言語モデリングが含まれます。このモデルでは、マスクされた単語が埋め込まれ、コンテキストが理解されます。 

最後に、微調整フェーズでは、より小さなタスク固有のデータセットでモデルをさらにトレーニングします。このプロセスでは、モデルの知識が改善され、感情分析や翻訳などの特定のタスクのパフォーマンスが向上し、さまざまなアプリケーションで使用できるようになります。

トランスフォーマー モデルは、未加工のテキストをトークンと呼ばれる小さな基本的なテキスト単位に分割します。トークンは、ユース ケースに応じて、単語、単語の一部、または個々の文字で構成される場合があります。これらのトークンは、順序、意味、コンテキストをキャプチャする高密度の数値表現に変換されます。これらの表現は埋め込みと呼ばれ、自己注意とニューラル ネットワークの 2 つのサブレイヤーで構成されるレイヤーのスタックを介して渡されます。

どちらのレイヤーも、モデルが効果的に処理できるフォームにテキストを変換するのに役立ちますが、自己注意メカニズムはトランスフォーマー アーキテクチャの重要なコンポーネントです。自己注意メカニズムは、モデルがテキスト シーケンスのさまざまな部分にホームインし、位置に関係なくシーケンス内の他のトークンに対して情報の値を動的に比較することを可能にするメカニズムです。また、このメカニズムは記述された言語の複雑な依存関係、関係、コンテキストの微妙な違いをキャプチャする能力を LLM に与えるものでもあります。

2018 年に OpenAI によって初めて開発された GPT シリーズでは、データ収集、事前学習、および LLM の微調整の基本的な概念が導入されました。2019 年にリリースされた GPT-2 では、モデルの機能が大幅にスケールアップされ、コンテキストに関連する言語を生成する機能が向上しました。GPT-3 は、複雑なプロンプトとタスクを処理するためのモデルの容量を高度にしました。最新のイテレーション GPT-4 は 2023 年にリリースされ、プロンプトに対するより正確で微妙な応答を提供します。一方、バイアスを含む以前の課題の一部のモデルにも対処しています。 

現在、GPT は自然言語生成の分野で可能性の境界を広げ続けています。シリーズの各モデルは、前のモデルに基づいて構築され、AI を活用したイノベーションを推進しています。 

2018 年に Google によって開発された BERT は、LLM の可能性の標準を設定した画期的なモデルです。一方向の方法 (左から右または右から左へ) でテキストを処理する GPT シリーズとは異なり、BERT は双方向アプローチを採用します。双方向モデルは、双方向から各単語のコンテキストを同時に処理します。これにより、BERT は次の文の予測に加えて、マスクされた言語モデリングを実行できます。研究者は、センチメント分析などのタスクで BERT を微調整し、結果として新しいベンチマークを設定することで、この分野のさらなる進歩にも貢献しています。  

堅牢に最適化された BERT アプローチ (RoBERTa) は 2019 年に Facebook AI によって開発されました。事前学習プロセスを最適化することで BERT の双方向トランスフォーマー アーキテクチャを拡張する BERT モデルのバリエーションです。RoBERTa はより大きなデータ セットを使用して、より長い期間トレーニングされます。また、マスクされた言語モデリングのみに焦点を当てています。これにより、RoBERTa はコンテキストと微妙な違いをキャプチャする堅牢な機能を示すことができます。 

Google Research によって考案されたテキスト間転送トランスフォーマー (T5) は、もう 1 つの注目すべき LLM です。従来のモデルと同様に、T5 はトランスフォーマー アーキテクチャに基づいて構築されており、エンコーダーとデコーダーを使用して事前学習フェーズ中にテキストを処理します。従来のモデルとは異なり、T5 は入力と出力の両方をテキスト文字列として扱い、アーキテクチャを簡素化し、トレーニング プロセスを合理化します。T5 モデルは、さまざまなタスクを処理できる適応可能な汎用モデルです。

LLM は、魅力的かつ有益でコンテキストに応じた適切なコンテンツを、さまざまなスタイルや形式で生成できます。メッセージが表示されたら、記事、レポート、ブログ投稿、メール、マーケティング コピー、さらにはコード スニペットを生成できます。   

概要に関しては、LLM は、大量のテキストを簡潔で正確なスナップショットに引き出す独自の機能で際立っています。元のコンテンツの元のコンテキストと意味を維持しながら、重要なポイントを提示できます。研究者は既に、LLM を使用して研究論文、記事、プレゼンテーション、会議ノートを要約することで、時間を節約し、生産性を向上しています。

会話エージェントとチャットボットは、LLM の高度な自然言語処理機能に依存して、人間のような対話を生成します。ユーザー入力を解釈し、流動的かつ自然で、コンテキストに関係するかたちで応答します。質問に回答できるだけでなく、長く複雑な対話を行うこともできます。 

チャットボットと仮想アシスタントの追加により、企業は顧客に 24 時間サポートを提供できるようになり、サービスの可用性を拡大し、応答時間を改善し、全体的な顧客満足度を向上させることができます。

多言語データセットに関して広範にトレーニングされた LLM は、さまざまな言語で非常に正確な翻訳を生成します。従来のモデルとは異なり、LLM は慣用式などの言語の微妙さと複雑さをキャプチャでき、その結果、翻訳は流動的でコンテキストに適しています。 

LLM は、テキストの根本的な感情トーンを分析する感情分析を実行することもできます。言語の微妙な部分を処理して解釈することにより、LLM はより正確で洞察に富んだセンチメント評価を提供します。さらに、皮肉などのより微妙なセンチメントを検出することもできます。 

LLM では、ユーザーの履歴やユーザー設定などのユーザー データを分析し、ユーザーの関心やニーズを反映したパーソナライズされたカスタマイズされた推奨事項を生成し、全体的なユーザー エクスペリエンスを向上することができます。 

この機能は、eコマース、コンテンツ ストリーミング、ソーシャル メディア全体で広く使用されており、カスタマイズされたレコメンデーションを提供することで、より有意義なやり取りが推進されます。LLM は、学生にパーソナライズされた学習エクスペリエンスを提供することで、教育ツールとしても使用できます。