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大規模言語モデル (LLM) とは？

機械が親しい友人のように人と自然にコミュニケーションを取り、人間並みの理解力で相手のニーズを予測し、質問に答えられる世界を想像してみてください。これを可能にするために生まれたのが「大規模言語モデル (LLM)」と呼ばれる最先端の AI テクノロジーです 。LLM は、私たちのコミュニケーションや学習、創作の方法を変革し、あらゆる分野や業界の組織に新たな可能性をもたらしています。

「LLM とは何だろう」と疑問に思っている方は、ぜひこのセクションをご参考にしてください。これらのモデルがどのように作成され、何ができ、ビジネスにどのようなメリットをもたらすかを理解することで、他社より優位に立ち、革新的な用途を発見し、運用効率を新たなレベルに引き上げることがより簡単になります。

LLM の概要

LLM (大規模言語モデル) は、膨大な量の言語データを分析し、機械が人間と同じようにテキストを理解して生成できるようにすることを目指して設計された高度な AI の言語モデルシステムです。これらのモデルの有効性と範囲は、トレーニングデータの質と多様性に大きく依存します。一部の LLM は特定の分野に特化し、慎重に厳選された高品質のデータセットに重点を置いています。一方、ChatGPT をはじめとする他の LLM は、さまざまなトピックにわたる数十億の単語を使用してトレーニングされ、広い範囲をカバーしています。

これらの強力な AI 言語モデルツールは、以下を含む幅広い言語タスクを実行できます。

  • インタラクティブな対話

  • 詳細なテキスト分析

  • 多様なコンテンツの生成

  • 多言語翻訳

多用途性を備えた LLM は、顧客サービスからコンテンツ作成、データ分析から言語学習まで、さまざまな分野で活用できる貴重なアセットです。LLM は進化し続けながら、私たちがテクノロジーと関わり、情報を処理する方法に変化をもたらしています。

AI 言語モデルの仕組み

大規模言語モデルは、トレーニングデータとパラメーターの高度な相互作用により、質の高い出力を生成します。このプロセスは、大量のテキストを LLM に流し込むことから始まります。これにより、言語パターンや文法規則、文脈的な手がかり、微妙なニュアンスを認識できるようになります。

このようなトレーニングデータを基に、モデルのパラメータ (次に続くテキストの予測を導くモデル内の重み) を微調整します。GPT-4 のような高度な LLM は数十億ものパラメータを使用し、複雑な言語構造を理解し、より自然で文脈に適した応答を生成することができます。

すべての大規模言語モデルは、以下の3つのコア機能によって支えられいます。

  • 機械学習 とディープラーニング : LLM では、人間の介入なしにモデルが自律的にパターンを識別するディープラーニング技術が採用されています。これらのモデルは、確率を使用してデータから学習し、テキストを予測または生成するため、処理する情報が増えるにつれて言語的な理解力が継続的に向上します。

  • ニューラルネットワーク : LLM の基盤は、人間の脳の構造を模倣したニューラルネットワークにあります。これらのネットワークは、入力データを処理および変換する相互接続されたノード層で構成されており、モデルが言語の複雑なパターンを認識できるようにします。

  • トランスフォーマーモデル : LLM は、人間の言語のコンテキストを把握するのに優れたトランスフォーマーモデルを活用します。これらのモデルは、アテンションメカニズムを使用して文中のさまざまな単語の相対的な重要性を評価し、長いテキストの文章全体にわたって一貫性と文脈を維持します。

これらの機能を組み合わせることで、LLM は驚くほど人間によるレベルに近いテキストを生成し、クエリの微妙なニュアンスを理解して、さまざまな言語タスクに非常に正確に対応することができます。

大規模言語モデル (LLM) が重要な理由

AI 言語モデルは、機械の自然言語処理 (NLP) 能力を強化し、より正確で効率的なテキスト生成、翻訳、理解を可能にするという重要な役割を担います。これらは、高度なチャットボット、バーチャルアシスタント、自動コンテンツ作成などに欠かせません。 

AI 言語モデルがもたらすメリットにより、ユーザーインタラクションの強化やワークフローの最適化が可能になるだけでなく、広範なデータセットから貴重なインサイトを引き出すことができます。LLM が急速に企業やテクノロジー開発者にとって不可欠なツールになりつつあるのも不思議ではありません。

LLM には以下を含む主なメリットがあります。

  • 言語理解の強化 : LLM はテキスト内の文脈、ニュアンス、意味を把握することに優れ、より正確な言語処理を可能にします。

  • コンテンツ作成の合理化 : これらのモデルは、コンテンツを生成し、クリエイティブプロセスを加速させることで、ライターやマーケター、クリエイターの作業をサポートします。

  • カスタマーサポートの強化 : LLM は、注文状況から商品の詳細や返品ポリシーまで、顧客からのさまざまな問い合わせに対応できるインタラクティブなチャットボットやバーチャルアシスタントを実現します。

  • 高度なリサーチ機能 : 研究者は、LLM を活用してデータ分析や情報抽出を行うことで、さまざまな分野にわたる発見とインサイトの取得を加速できます。

  • 複数言語によるコミュニケーションの向上 : LLM は翻訳および通訳サービスを提供し、言語の壁を排除するのに役立ちます。

  • パーソナライゼーションの強化 : LLM を活用することで、より効果的にパーソナライズされたレコメンデーションとコンテンツ配信が可能になります。たとえば、ストリーミングプラットフォームはユーザーの視聴習慣を分析し、これまでにない精度でカスタマイズされたレコメンデーションを提供できます。

  • 作業の自動化 : 要約やデータ入力、レポート生成などの日常的なテキストベースの作業を自動化できるため、生産性と効率が大幅に向上します。

LLM はこれらのメリットを通じて、企業と顧客のやり取りや情報処理、複数の業界にわたる業務の合理化に革命をもたらしています。

LLM の主な用途

AI 言語モデルは汎用性が高く、さまざまな用途に使用できます。以下は最も一般的な用途の一部です。

  • 言語翻訳およびローカリゼーション

    • LLM を基盤にしている「Google 翻訳」は、100を超える言語へのリアルタイムの翻訳サービスを提供し、個人や企業が言語の壁を越えてコミュニケーションできるように支援しています。 

  • チャットボット/ボット/バーチャルアシスタント

    • Amazon の Alexa や Apple の Siri は、ユーザーの質問を理解して応答することを可能にする高度な LLM を利用しています。Bank of America は、AI 駆動型バーチャルアシスタントの Erica を使用して、顧客の金融取引をサポートしています。 

  • コードの生成とデバッグ

    • OpenAI が開発した GitHub Copilot は、コードスニペットの提案、コードの自動補完、さらには自然言語による記述に基づいた関数全体の生成などを通じて開発者をサポートします。 

  • テキストの要約と分析

    • Grammarly などのツールは LLM を使用してテキスト分析を行い、文章の文法、スタイル、明瞭性の向上に役立ちます。 

  • パーソナライズされた学習と指導

    • 人気のオンライン学習プラットフォーム「Khan Academy」は、AI を活用してパーソナライズされた学習体験を創造し、各学習者のペースとレベルに合わせてコンテンツを調整します。 

  • 医療診断のサポート

    • IBM Watson Health は AI 言語モデルを使用して医療記録、研究論文、臨床試験データを分析し、医師による病気の診断と治療法の推奨を支援します。 

  • コンテンツの作成とコピーライティング

    • Copy.ai と Jasper は、LLM を使用してマーケティングコピーやブログ記事、ソーシャルメディア向けコンテンツを生成し、企業が迅速にコンテンツを作成できるようサポートする AI ツールです。 

  • 法的文書の分析と契約書のレビュー

    • 法律事務所や法務部門は、LawGeex などの LLM をベースとするツールを使用して契約書の分析やレビューを行い、重要な情報を抽出してリスクやコンプライアンスの問題を特定できます。これらのツールは、契約書のレビュー プロセスを合理化し、手動によるドキュメント分析に費やす時間を短縮するのに役立ちます。 

ビジネスに役立つ LLM の構築方法

LLM は内部の仕組みが複雑で不透明であることから「ブラックボックス」テクノロジーと呼ばれることが多く、AI の専門家でさえも解釈するのが難しい場合があります。社内で LLM を構築するのは、コストや専門知識、時間の面で多大なリソースを要する多きな取り組みです。このアプローチを選択する組織は、データの準備からデプロイまで、特定の手順に従う必要があります。 

以下はこのプロセスの概要です。

  • データの準備

効果的な言語モデルの基盤となるのは質の高いデータです。ChatGPT の競合プロダクトを作成することを目的とする場合でも、社内データ用の高度な調査ツールの開発を目指す場合でも、まずはモデルのユースケースを定義することから始めます。データ収集プロセスの方向性を決定することがその目的です。

さまざまなトピックや言語、文章スタイルをカバーする多様なデータを収集します。次に、データのノイズを排除し、欠損している値を処理してデータのクリーニングと正規化を実施し、データの前処理を行います。このフェーズの重要なステップのひとつにトークン化があります。トークン化によってテキストがより小さな単位に分割され、トレーニング中にモデルがデータを処理しやすくなります。

  • アーキテクチャとインフラストラクチャ

用意されたデータを処理する前に、モデルのアーキテクチャを設計する必要があります。これには、ニューラルネットワークのタイプとサイズに加え、レイヤーとパラメーターの数を決定することが含まれます。選択したアーキテクチャによって、モデルが情報を処理して学習する方法が決まります。

LLM のトレーニングでは多大な計算能力が求められます。組織は、膨大な計算量と大規模なデータセットに対応するために、強力な GPU または TPU を備えた高性能コンピューティングシステムに投資する必要があります。

  • トレーニングと最適化

トレーニングフェーズでは、モデルにデータを流し込み、パターンと関係性の学習を可能にします。このプロセスでは、モデルが基本となるパターンだけでなく、トレーニングデータ内のノイズや外れ値も学習し、新しい未知のデータに対するパフォーマンスが低下する「過学習」を回避しつつ効果的な学習を確実に行うために、慎重にモニタリングする必要があります。

  • デプロイとスケーリング

トレーニング完了後、実際のアプリケーションの本番環境にモデルをデプロイします。モデルによる予測の信頼性が高く、リアルタイムのデータ入力を処理できることを確認するためにテストします。継続的なモニタリングを実装してパフォーマンスを追跡し、問題を特定します。

モデルがさまざまなワークロードと大量のデータを処理する際、最適なパフォーマンスを維持するためにスケーリングによって計算リソースが調整されます。

社内での LLM 構築は、多大なリソースと専門知識を要する複雑なプロセスです。そのため多くの組織にとって、既存の LLM ソリューションを活用する方が、より実用的でコスト効率の高いアプローチとなる可能性があります。

ビジネスに既存の AI 言語モデルを活用する

ほとんどの組織では、カスタムモデルをゼロから構築するよりも既存の LLM を使用する方が、実用的で効率的なアプローチである場合が多いです。このような事前にトレーニング済みのモデルは、すでに膨大なデータセットを使用して広範囲にわたりトレーニングされているため、最初から高いレベルの精度とパフォーマンスが得られるという大きなメリットがあります。

既存の大規模言語モデルをビジネスオペレーションに実装する利点と戦略について見てみましょう。

既存 LLM を使用するメリット

  • 費用対効果 : カスタムモデルの作成とトレーニングに関連する開発コストを大幅に削減できます。

  • 迅速なデプロイ : 構想から実装までの時間を短縮し、AI 機能をビジネスプロセスに迅速に統合できます。

  • 広範なトレーニング : 事前に行われた包括的なトレーニングの効果を活用できます。多くの場合、これらのモデルは多様で広範なデータセットを使用してトレーニングされています。

  • 高度な NLP 能力 : 社内の専門知識を必要とせずに、高度な自然言語処理 (NLP) ツールにアクセスできます。

  • スケーラビリティ : 大規模なワークロードを簡単に処理できるため、拡大するニーズに対応できます。

  • 簡単な統合 : 通常、既存のシステムやワークフローに容易に組み込めるように設計されています。

  • 継続的な改善 : LLM のプロバイダーによる定期的なアップデートと改善がもたらすメリットを通じて、最新の技術的進歩に確実にアクセスできます。

  • 実証済みの信頼性 : 幅広い用途や業界にわたる、実証済みの高いパフォーマンスを提供します。

既存の LLM を活用することで、企業はこれらのテクノロジーを社内で開発するために必要な多額の投資をすることなく、顧客サービス、コンテンツ作成、データ分析などの分野における能力を素早く強化できます。

企業の間で人気の高い LLM

既存の LLM を活用することを決定したら、次のステップはビジネス ニーズに適したものを選択することです。最も人気のあるオプションとして、Claude、ChatGPT、Google Gemini などが挙げられます。これらの各モデルは独自の機能と強みを備え、さまざまなビジネス要件に対応します。

  • Claude

    • 強力なカスタマイズオプションで知られる AI 言語モデル

    • 特定の領域の用途に優れている

    • 専門的なタスクで強力なパフォーマンスを発揮

    • カスタマイズされた AI ソリューションを必要とするビジネスに最適

  • ChatGPT

    • 対話型 AI に特化

    • 強力な自然言語処理機能を提供

    • 顧客サービス向けアプリケーション、コンテンツ生成、インタラクティブな体験の創出に最適

    • 顧客エンゲージメントとコミュニケーションを重視するビジネスに最適

  • Google Gemini

    • 高度な検索とデータ分析機能を提供する AI 言語モデル

    • Google のツールやサービスとシームレスに統合

    • すでに Google のエコシステムを使用している組織にとって最適な選択肢

    • 特に強力なデータ分析と検索機能を必要とするビジネスに有益

LLM を選ぶ際、組織固有のビジネスニーズや既存のテクノロジーインフラストラクチャ、開発予定の主なアプリケーションなどを考慮することが重要です。カスタマイズ要件、統合機能、対象領域におけるモデルの強みなどの要素が決定の指針となります。


LLM をめぐる環境は急速に進化しており、新しいモデルやアップデートが頻繁に登場していることに留意してください。LLM の発展に関する最新情報を常に把握し、ビジネス目標に最も適した高度なテクノロジーを活用できるようにする必要があります。

統合ステップ

LLM をビジネスアプリケーションに効果的に組み込むには、アプリケーション・プログラミング・インターフェース (API) の活用が欠かせません。API によって、標準化された方法でモデルの機能にアクセスすることが可能になるため、企業は大規模なシステムの再開発を行うことなく、既存のシステムに高度な言語処理機能を統合できます。

主な統合ステップ

  • API の実装

    • 統合する LLM の API に関するドキュメントをよく理解する

    • API にアクセスするための安全な認証方法を開発する

    • スムーズな運用を確保するためにエラー処理とレート制限の機能を実装する

  • カスタマイズのオプション

    • 特定の業界やユースケースのニーズに合わせてモデルをカスタマイズできるよう微調整する方法を探る

    • 関連性と精度を高めるために、独自のデータでモデルをトレーニングすることを検討する

    • ドメイン固有の語彙や用語を活用して出力品質を向上させる

  • プロンプトエンジニアリングのベストプラクティス

    • 明確で簡潔、かつ文脈が分かりやすいプロンプトを作成する

    • さまざまなプロンプト構造を試してパフォーマンスを最適化する

    • 結果に基づいてプロンプトを継続的に調整および更新するシステムを実装する

  • 統合のテスト

    • システムと LLM 間のシームレスなやり取りを確保するために徹底的にテストする

    • API のパフォーマンスと使用状況を追跡するためのモニタリングツールを実装する

  • スケーラビリティへの配慮

    • 統合を設計する際に、使用量の増加に応じて増えるワークロードに対応できるように配慮する

    • 効率性を向上させ、API コールを減らすためにキャッシュメカニズムの実装を検討する

  • データのプライバシーとセキュリティ

    • LLM へのデータ送信において、データ保護規制に準拠していることを確認する

    • 転送中および保存中のデータの暗号化を実装する

  • フィードバックループ

    • LLM の出力に関するユーザーフィードバックを収集するシステムを確立する

    • フィードバックを基に、統合とプロンプトエンジニアリングを継続的に改善する

これらの戦略に従うことで、企業は LLM のパワーを効果的に活用しながら、特定のニーズに合わせて出力を調整し、最適なパフォーマンスを維持することができます。

コスト分析 : ゼロからの構築と既存 LLM の活用

AI 言語モデルを新たに構築するか、それとも既存のソリューションを活用するかを決定する際、徹底したコスト分析に基づいて判断する必要があります。まず、2つのオプションの総所有コストを比較します。社内チームを構築するには、専門的な人材を雇用し、高性能コンピューティングリソースを調達する必要があります。対照的に、既存の LLM を活用する場合、これらのコストが大幅に削減されます。 

また、スケーリングとメンテナンスのコストも考慮する必要があります。既存の LLM を使用する場合、簡単にスケーリングできますが、社内モデルを構築する場合、ペースを維持するためにスケーラブルなインフラストラクチャへの多大な投資が必要になります。社内 LLM の長期メンテナンスは多くのリソースを要し、新しいデータを使用してモデルを定期的に再トレーニングする必要があります。実績のある LLM を使用する場合、サービスプロバイダーがこのようなメンテナンス作業の責任を負うことになるため、より価値の高いプロセスに専念できるようになります。 

LLM の活用において Fastly が最適なパートナーである理由

大規模言語モデル (LLM) は、近年最も画期的な技術革新のひとつとして急速に台頭しました。その汎用性、使いやすさ、効率性は、あらゆる業界に変革をもたらしています。データの準備と機械学習アルゴリズムのトレーニングを通じてカスタム LLM を構築するのは非常に複雑でコストがかかる可能性があるため、既存の LLM を活用する方がより実用的なアプローチであることがよくあります。ただし、これらの事前に構築されたモデルは、統合が困難で、時間がかかる場合が少なくありません。

ここで、LLM のパフォーマンスを最大化し、統合を合理化する比類のないソリューションを提供する Fastly の AI Accelerator が役立ちます。数十年にわたって開発者を支援してきた Fastly の AI Accelerator は、LLM アプリでの類似したプロンプトの使用におけるパフォーマンス向上とコスト削減に貢献します。 

以下は Fastly の AI Accelerator の主なメリットです。

  • 統合の簡素化 : コードをわずか1行変更するだけで大​​きなメリットを得ることができます。

  • パフォーマンスの向上 : AI Accelerator はセマンティックキャッシュを利用し、LLM の応答時間を大幅に短縮します。

  • コスト削減 : Fastly は、LLM プロバイダーへの API コールを最小限に抑えることで、運用コストの削減に役立ちます。

  • 生産性の向上 : 統合の合理化とパフォーマンスの向上により、開発者はトラブルシューティングよりもイノベーションに集中できます。

開発者をサポートする Fastly の取り組みは、ツールの提供だけにとどまりません。強化された Fastly の無料アカウントを利用して、自在にサービスを実装してテストできます。この実践的なアプローチにより、Fastly のメリットを直接体験し、特定のニーズに合わせてソリューションをカスタマイズできます。

Fastly の AI Accelerator のベータプログラムに参加することで、AI アプリケーションを効率的かつコスト効率よくスケーリングすることが可能になります。これにより、リソースと開発プロセスを最適化しながら、LLM テクノロジーの最前線に立ち続けるチャンスが得られます。

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