大規模言語モデル（LLM）とは、人間の言語理解や生成能力に近い機能を持つAI（人工知能）のことです。私たちの生活にとても身近なもので、検索エンジン、翻訳ソフトなどに使用されています。最近話題のchatGPTもLLMです。
今回は、LLMとは何か、実際にどのような技術に使われているのか具体的に解説します。
大規模言語モデル（LLM）とは？
大規模言語モデル（LLM）とは、人間の言語理解や生成能力に近い機能を持つAIシステムで、大量のテキストデータを学習して、文脈に基づいた予測や応答を生成することができます。
LLMの訓練は、一般的には教師あり学習。つまり、大量のテキストデータを与えて、そのデータから次の単語や文を予測するようにモデルを学習させます。例えば、文章の一部を与えると、モデルはその文脈に基づいて次の単語を予測し、文章を生成します。
LLMの学習は、ディープラーニングと呼ばれる手法が一般的に使用されます。ディープラーニングでは、多層のニューラルネットワークを使用して、入力データから特徴を学習し、予測や応答を行います。
例えばテキストデータとして、「私は買い物に行きたい」のような文章を入れてあげると、「私/ 買い物/に/ 行き/ たい」と単語分割した後にそれぞれの単語をマスクして学習してくれるので人間がわざわざラベル付けをする必要がなく、大量のテキストデータを与えると文脈や言葉の意味を学習してくれるのです。これにより、モデルは文脈を理解し、より適切な予測や応答を行うことができるようになりました。
そして学習した結果から、AIが特定の言葉の後に続きそうな言葉を並べているのが大規模言語モデル（LLM）です。
LLMは、さまざまな応用に使用されます。例えば、自動要約、機械翻訳、対話システム、文章生成など。まるで人間が書いたような自然な文章を生成することや、質問をすると答えてくれたりします。
ただし、LLMにはいくつかの制約も存在します。まず、訓練には膨大なデータと計算リソースが必要です。また、生成される応答や文章の品質は、訓練データの品質や多様性に大きく依存するので、情報が間違っていたり、バイアスのかかった情報もあったりするのでLLMが出した情報を鵜呑みにすることはまだできません。
LLMの種類
では、LLMはどんな種類があるのでしょうか。具体的なモデルを見てみましょう。
Transformer
Transformerは大規模言語モデル（LLM）につながるきっかけになったニューラルネットワークアーキテクチャです。シーケンスデータ（文や単語の系列）を処理するために開発されました。
最も重要な要素は、「Attention メカニズム（Attention mechanism）」。Attention メカニズムは、わかりやすく言うとAttention層とは簡単に言うと、「文の中で重要な単語には重み付けをして渡す」というもの。これにより、モデルは単語間の依存関係を学習し、より適切な予測や応答を行うことができます。
Transformerの特徴
Transformerは、エンコーダ（Encoder）とデコーダ（Decoder）という2つの主要な部分から構成されます。エンコーダは、入力シーケンス（あらかじめ決められた順序で処理を行うこと）を抽象的な表現に変換します。デコーダは、エンコーダの出力と目標シーケンス（生成するべき出力）を使用して、次の単語を生成します。つまり、エンコーダーで処理しやすいベクトル形式にしてからそれをデコーダーでアウトプットに変換しています。例えば、和英翻訳ではエンコーダーで日本語をベクトル化してそれを元にデコーダーで英語に出力します。
エンコーダとデコーダの両方は、複数の「レイヤー」と呼ばれるスタックされた部分からなります。各レイヤーには、Self-Attention層とFeed-Forward層が組み込まれています。Self-Attention層は、Attention メカニズムを使用して入力シーケンス内の単語間の関連性をモデル化し、Feed-Forward層は、Self-Attention層の出力を変換し、次のレイヤーに渡します。エンコーダーで入力された処理しやすい単語ベクトルに対して、デコーダーでは特定の単語が隠された状態でそれより前の文章の処理しやすいベクトルが入力され、これらの情報から隠された単語には何が入りそうか導き出すことが、Transformerの特徴です。
Transformerの訓練は、教師あり学習の一種である「シーケンス対シーケンス学習」や「転移学習」などの手法を使用して行われます。訓練データとしては、入力シーケンスと対応する目標シーケンスのペアが使用されます。一連の学習から、機械翻訳、対話システム、文章生成など、さまざまな自然言語処理タスクに広く応用することができます。その柔軟性と性能の高さから、大規模言語モデルの基礎としても使われています。
BERT
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、自然言語処理のための大規模な事前学習言語モデルです。BERTは、2018年にGoogleがリリースし、これによりGoogleはより長く複雑な文章を理解できるようになり、文脈を読み取ることができるようになりました。
BERTの特徴
BERTの最大の特徴は、「双方向エンコーディング（Bidirectional Encoding）」です。これは、従来のモデルとは異なり、文脈を考慮する際に前後の単語を同時に見ることができることを意味します。これにより、単語の意味や文脈をより正確に捉えることができます。
BERTは、Transformerアーキテクチャを基にしており、エンコーダ部分のみを使用します。エンコーダは、複数のレイヤーから構成され、各レイヤーにはSelf-Attention層とFeed-Forward層が含まれます。BERTでは、これらのレイヤーがスタックされており、入力テキストを処理して表現を学習します。
BERTの学習は、大量のテキストデータを使用して行われます。具体的には、事前学習（Pretraining）とファインチューニング（Fine-tuning）の2つのステップから成ります。
事前学習では、大規模なコーパスからモデルを事前に学習します。BERTは、マスクされた言語モデリング（Masked Language Modeling）と次予測（Next Sentence Prediction）という2つのタスクを同時に学習します。マスクされた言語モデリングでは、ランダムに単語がマスクされ、そのコンテキストからマスクされた単語を予測します。次文予測では、2つの文を与えたときに、それらが実際に連続しているかどうかを予測するものです。
ファインチューニングとは、BERTが各種言語タスクにおいて、事前学習モデルをもとにしてそれぞれのタスクに特化したモデルを作るための工程です。事前学習のモデルをパラメータの初期値として解きたいタスクに用いる転移学習の一種で、ファインチューニングではパラメータの初期値を固定せず、学習と共に変動させるという特徴があります。
BERTでできること
BERTは、さまざまな自然言語処理タスクにおいて非常に優秀で、文の分類、固有表現抽出、質問応答、文書要約などに広く応用されています。また、BERTの事前学習済みモデルは、さまざまな研究者や開発者によって利用されるなかでどんどん学習し、アップデートされるので、様々なタスクにおいてファインチューニングされ続けます。これにより、高度な自然言語処理タスクの解決や新しい応用分野での開発が可能になるでしょう。
GPTシリーズ
GPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズは、OpenAIによって開発された大規模な事前学習言語モデルです。最近何かと話題なので、使ったことがある人も多いのではないでしょうか。基本的なアーキテクチャは、Transformerをベースにしており、GPTはデコーダ部分のみを使用し、文の生成タスクに特化しています。
GPTシリーズの特徴
GPTシリーズは、事前学習とファインチューニングの手法を組み合わせることによって訓練されます。事前学習で大量のテキストデータを使用してモデルを一般的な言語理解タスクに対して学習させ、特定のタスクに対してファインチューニングを行い、モデルを特定のドメインやタスクに適応させます。
GPTは、広範な事前学習データと転移学習の組み合わせによって高いパフォーマンスが実現しているのです。事前学習によって一般的な言語理解能力を獲得し、ファインチューニングによって特定のタスクに適応することができるので、比較的少ないデータでも良い返答を得ることができます。
GPTシリーズでできること
GPTシリーズは、文章の生成、文章の補完、文章の要約、質問応答、対話システムなどの自然言語処理タスクにおいて幅広く利用されています。また、GPTシリーズのモデルは、APIとしても提供されており、研究者や開発者が自身のタスクに応じて利用することができます。
GPTは、トークンレベルの文脈を理解し、その文脈に基づいて予測や生成を行います。これによって、文の流暢性や文法的な正確さが向上し、自然な文章を生成することが可能です。
PaLM
PaLM（Pretraining and Fine-tuning Language Model）は、Facebook AI Researchによって提案された大規模な言語モデルのアーキテクチャです。PaLMは、事前学習とファインチューニングの2つのステップで構成されています。
PaLMの特徴
PaLMの事前学習では、大量のテキストデータを使用してモデルを学習します。具体的には、パートオブスピーチタグや依存構造などの構文情報を含めた「入力データ」と、「入力データ」に対する「ターゲットデータ」を使用します。これにより、モデルは言語の文法や構造について理解を深めます。
ファインチューニングでは、特定の自然言語処理タスクにモデルを適応させます。これは、事前学習で得られた言語理解能力を活用しながら、特定のタスクのパフォーマンスを向上させることが目的です。
PaLMの特徴として、事前学習とファインチューニングの組み合わせによって、一般的な言語理解能力と特定のタスクへの適応能力をバランスよく持つモデルを実現できる点が挙げられるでしょう。事前学習によって一般的な言語知識を獲得し、ファインチューニングによって特定のタスクに特化した能力を開発します。
PaLMでできること
PaLMは、自然言語処理タスクの幅広い領域で利用されています。例えば、テキスト分類、文書分類、質問応答、情報抽出など。PaLMは、高いパフォーマンスと柔軟性を持ちながら、少ないタスク固有のデータで効果的なモデルを構築することができます。
LLMの課題
LLMは、優れた性能を持ち、多様な応用可能性があります。一方で、課題もまだまだあります。
計算リソースと時間
LLMは膨大なパラメータを持ち、学習や推論には膨大な計算リソースが必要です。モデルのトレーニングには複数の高性能なGPUやTPUを必要とし、推論にも高速な計算環境も求められます。また、大規模なモデルのトレーニングやチューニングには非常に時間がかかるため、素早い反応や迅速なモデルのアップデートが難しい場合もあります。
データのプライバシーとセキュリティ
LLMは膨大なデータを学習に使用しますが、それには個人情報や機密情報が含まれる可能性もあります。モデルの学習に使用されるデータのプライバシーやセキュリティについて各所で問題視されており、データの取り扱いと保護に対する適切な対策が練られています。
バイアスと公平性
LLMは、トレーニングデータに存在するバイアスを学習し、それを応用タスクに反映させてしまうかもしれません。モデルが性別、人種、地域などの個人や集団に対して偏った予測や判断を行う場合があります。バイアスの除去や公平性の確保は重要な課題であり、適切なデータの選択とトレーニング方法の設計が必要です。
データ不足が心配される教師あり学習
大規模言語モデルは、多くの場合、教師あり学習の手法を使用しています。しかし、一部のタスクや言語においては、教師データが不足している場合があります。特に、少数言語や専門的なドメインにおけるタスクでは、トレーニングデータの収集が困難です。
様々な課題に対処するために、現在も研究者や開発者は様々な方法を模索しています。例えば、効率的なモデルアーキテクチャの開発、データのプライバシー保護技術の導入、データのバイアス除去や公平性の向上のための取り組み、小規模な教師データの活用や教師なし学習の進展、説明可能性の向上など。より私たちが安心して使えるように少しづつ進化しています。
LLMの今後の展開
LLMは、先ほどの課題を克服し、今後さらなる進化と発展が期待されています。
モデルのサイズと性能の向上
現在LLMは既に非常に大きなパラメータを持っていますが、これからさらに拡大するでしょう。モデルのサイズの増加は、さらなる表現力とパフォーマンスの向上をもたらします。ただし、計算リソースやデータの要件も増えるため、効率的な学習手法やハードウェアの進歩も必要となります。
プライバシーとセキュリティの改善
課題でも挙げましたが、やはりプライバシーやセキュリティに関して現状、世界を巻き込んだ問題になっています。各国で規制が行われたりもしています。一方で問題を改善しようと頑張っている研究者やエンジニアもたくさんいるので、今後改善が見込まれると思います。
解釈性と説明可能性の向上
LLMの解釈性と説明可能性の向上は、さまざまな利用シナリオにおいて重要で、モデルの意思決定プロセスや予測の根拠を明確にするための技術や手法の開発が進められています。これにより、ユーザーがモデルの動作を理解し、信頼性の高い意思決定を行うことが可能になります。
LLMとこれから
ここまでLLMについて解説してきました。
とても便利で生活を豊かにする新しいツールな反面まだまだ課題もあり、特にGPTがいま社会を騒がせていますが、今後私たちの生活とどのような付き合いをしていくか考えなければなりません。
研究が進みより実用性、安全性両面が高まることを今は見守るしかないのかもしれませんね。
