大規模言語モデル
大規模言語モデルとは
大規模言語モデル (LLM) は、テキストの理解と分析に特化した高度なAIテクノロジーです。LLMは複雑な自然言語を理解できるため、従来の機械学習アルゴリズムよりも高い精度が得られます。そのためLLMには、書籍や記事など、言語の仕組みを学ぶための膨大なトレーニングデータが必要となります。大量のテキストを処理することで、有益な回答を生成し、有益な情報を提供することが可能になります。LLMは、翻訳、質問応答、テキスト補完作業で大きな需要があります。技術の進歩により、今後さらに強力な言語モデルが登場する見込みです。
大規模言語モデル (LLM) のトレーニングプロセス
大規模言語モデル (LLM) のトレーニングプロセスには次の手順が含まれます。
- データ収集: さまざまなソースからテキストの多様なデータセットを収集します。
- 前処理: 収集されたテキストデータのクリーニングと標準化を行います。
- トークン化: 前処理済みのテキストを、トークンと呼ばれる小規模なユニットに分割します。
- アーキテクチャーソリューション: Transformerモデルなど、適切なディープラーニングアーキテクチャーを選択します。
- トレーニング: データを学習するモデルを確立するための実際のトレーニングプロセスです。
- 結果の改善: 調整と微調整によってモデルを最適化します。
- 評価: モデルの結果と精度を評価します。
- 展開: モデルを本稼働システムに展開して利用します。
LLMの用途
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。
LLMのメリット
- 高度なNLP機能: 自然言語処理 (NLP) がAIマシンの機能に変革をもたらし、人間の書き言葉や話し言葉を理解して通訳できるようになりました。GPT-3.5、ChatGPT、BARDなどの言語学習モデル (LLM) の登場により、AIベースのツールで人間の言語をより効率的に理解することが可能となりました。それに伴って、会話能力やデータから有益な情報を引き出す能力も大幅に向上しました。
- ガバナンス機能の向上: LLMの文章生成能力により、AIマシンの会話能力が強化されています。LLMは、膨大なデータを分析して有益な情報を生成し、それを人間と効果的にやり取りできるようにして、特定のプロンプトへの正確なフィードバックを提供します。業界リーダーはこうしたLLMの能力に注目しています。
- 効率の向上: LLMは、人間の言語を理解する能力により、煩雑で時間のかかる作業の処理に最適なモデルとなっています。たとえば、財務担当者は、LLMによって金融取引とデータ処理を自動化することで、手動の作業を削減できます。これは今、多くの企業がエンタープライズレベルの運用に言語学習モデルを利用している理由の1つです。
- 言語翻訳: 大規模言語モデルは、言語の翻訳にも利用できます。回帰型ニューラルネットワークなどのディープラーニングアルゴリズムを利用して2つの言語の言語構造を理解することで、言語の壁を乗り越えたスムーズな異文化コミュニケーションをサポートします。
こうした大規模言語モデルの危険性
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: LLMがトレーニングデータに含まれる既存のバイアスを意図せず増幅させ、公正を欠いた結果や差別的な結果を示す場合があります。
- 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となり、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くのコンピューティング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、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。
LLMのビジネスへの活用
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 Greenlake for Large Language Models: HPE Greenlakeは柔軟なクラウドベースのサービスであり、強力なLLMを利用できます。企業は、テキストデータから有益な情報を引き出し、プロセスを自動化してお客様とのやり取りを改善し、イノベーションを推進しつつ、インフラストラクチャへの多額の投資を回避できます。
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が画像および音声認識タスクのディープラーニング機能を強化します。
AI: LLMをAIシステムに統合して言語処理、タスク自動化、意思決定を向上します。
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、情報検索をサポートします。
自然言語処理 (NLP): LLMが、NLP業務における言語翻訳、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。