大規模言語モデル (LLM)

大規模言語モデル (LLM) とは

大規模言語モデルで最も人気のある用途の1つが、自然言語の理解です。LLMは、単語の並びから文の文法、意味、意図を認識できるようにトレーニングすることができます。このテクノロジーを利用すれば、自然言語の理解だけでなく、翻訳も可能になります。

言語モデルは、感情分析にも使用されています。この手法により、カスタマーレビューなどの内部テキストの感情を把握したり、複雑なトピックや議論を特定したりできます。

大規模言語モデルは、テキストの作成にも利用できます。AIベースのモデルが特定のコンテキストから文章を作成するようにトレーニングできます。このテクノロジーにより、自然言語における会話スキルが向上するほか、エッセイや短編小説、ブログ記事全体の執筆も簡単に行えます。

最後に、大規模言語モデルは要約と情報抽出にも利用できます。AIベースのモデルは、大量のテキスト文書から有益な情報を抽出して、短く理解しやすい要約に書き直すことができます。

大規模言語モデル (LLM) は、次のようなリスクと課題をもたらします。

• バイアスの増幅: トレーニングデータに含まれる既存のバイアスをLLMが意図せずに増幅させて、公正を欠いた結果や差別的な結果になる場合があります。
• 誤った情報や改ざん: LLMでは、誤った情報の拡散、フェイクニュースの生成、世論の操作が起こりやすくなります。
• 倫理的影響: LLMで生成されたコンテンツが、盗用、著作権侵害、誤解を与える情報や有害情報の作成など、倫理的な問題を引き起こします。
• プライバシーとデータセキュリティ: LLMのトレーニングには個人データや機密データが必要であり、取り扱いを誤ると、プライバシーやデータセキュリティがリスクにさらされます。
• エネルギー消費量: LLMのトレーニングおよび実行時には多大なコンピュートリソースが使用されるため、エネルギー消費量や環境負荷が増大します。
• アカウンタビリティの欠如: LLMの意思決定プロセスや生成されたコンテンツの出典が明確ではないために、透明性やアカウンタビリティの問題が生じる可能性があります。
• 依存と配置転換: LLMに依存しすぎると、配置転換や人間の専門知識の喪失につながり、社会経済的要因に影響を与える恐れがあります。

HPEでは、大規模言語モデルの機能を活用する2つの企業向けソリューションを提供しています。

HPE AI: HPEは、ビジネスでLLMを展開するためのツールとサービスを含む包括的なAIソリューションを提供しています。こうしたソリューションによって自然言語理解、感情分析、言語翻訳、テキスト生成などの作業をサポートし、データインサイトを強化してタスクを自動化しながら、意思決定プロセスを向上できます。

HPEのソリューションにより、企業はLLMの機能を活用して競争力を向上させ、さまざまな領域でイノベーションを推進できます。

ビジネスにおけるLLMのユースケースは次のとおりです。

• ディープラーニング: LLMが、画像認識および音声認識のタスクに対するディープラーニング機能を強化します。
• AI: LLMをAIシステムに統合すると、言語処理、タスク自動化、意思決定が向上します。
• 機械学習: LLMが、機械学習アプリケーションにおける感情分析、テキスト分類、情報検索を支援します。
• 自然言語処理 (NLP): LLMが、NLPタスクにおける言語翻訳、テキスト要約、感情分析、会話エージェントの機能を向上させます。