大規模言語モデル(LLM)とは？意味をわかりやすく解説

公開：2024年8月15日更新：2024年8月15日

大規模言語モデル(LLM)とは
LLMの学習プロセスと応用技術
事前学習とファインチューニング
トランスフォーマーアーキテクチャ
LLMの実装と性能評価

大規模言語モデル(LLM)とは

大規模言語モデル(LLM)は膨大なテキストデータを学習し、人間のような自然言語処理能力を持つAIシステムです。これらのモデルは文章生成や翻訳、要約などの複雑な言語タスクを高精度で実行できます。

LLMの特徴は事前学習された大量のパラメータを持つニューラルネットワーク構造にあります。このアーキテクチャにより、コンテキストを理解し適切な応答を生成する能力が向上しています。

代表的なLLMにはGPT-3やBERT、T5などがあり、各モデルは独自の特性を持っています。これらのモデルは様々な産業分野で革新的なアプリケーションを可能にしているのです。

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LLMの学習プロセスと応用技術

LLMの学習プロセスと応用技術に関して、以下3つを簡単に解説していきます。

事前学習とファインチューニング
トランスフォーマーアーキテクチャ
LLMの実装と性能評価

事前学習とファインチューニング

LLMの学習プロセスは、事前学習とファインチューニングの2段階で構成されます。事前学習では大量のテキストデータを用いて、言語の一般的な特徴や構造を学習させます。モデルはこの段階で、文脈や意味を理解する基礎的な能力を獲得するのです。

ファインチューニングは、事前学習済みのモデルを特定のタスクや領域に適応させる過程です。例えば、法律文書の分類や医療診断支援など、特定の分野での性能を向上させるために行われ、この段階でモデルは専門性を獲得していきます。

事前学習とファインチューニングの組み合わせにより、LLMは汎用性と専門性を両立させることができます。この手法は限られたデータでも高性能なモデルを構築できる転移学習の一種として注目されているのです。

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トランスフォーマーアーキテクチャ

トランスフォーマーアーキテクチャは、LLMの中核を成すニューラルネットワーク構造です。このアーキテクチャは自己注意機構（セルフアテンション）を活用し、入力シーケンス内の関連性を効果的に捉えることができます。英語では「Transformer architecture」と呼ばれています。

トランスフォーマーの主要コンポーネントは、エンコーダーとデコーダーです。エンコーダーは入力を処理し、デコーダーは出力を生成します。この構造により、長距離の依存関係を持つ複雑な言語タスクを効率的に処理できるのです。

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "gpt2"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

input_text = "大規模言語モデルは"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")

output = model.generate(input_ids, max_length=50, num_return_sequences=1)
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

上記のコードは、Hugging Face ライブラリを使用してGPT-2モデルを利用する例です。このコードでは指定したテキストを入力として受け取り、モデルが文章を生成します。

LLMの実装と性能評価

LLMの実装には、大規模な計算リソースと最適化技術が必要です。一般的にGPUやTPUなどの高性能ハードウェアを使用し、分散学習やモデルパラレリズムなどの手法を駆使して学習を行います。実装にはPyTorchやTensorFlowなどのディープラーニングフレームワークが活用されます。

LLMの性能評価にはBLEUやROUGEなど、自然言語処理タスク固有の指標が使用されます。また、パープレキシティやF1スコアなど、タスクに応じた評価指標も重要です。人間による定性的評価も、モデルの実用性を判断する上で欠かせません。

以下のコードは、Hugging Faceのpipelineを使用して感情分析モデルを評価する例です。IMDBデータセットの一部を使用して、モデルの正解率を計算しており、LLMの性能を具体的なタスクで評価できます。

from transformers import pipeline
from datasets import load_dataset

# 感情分析モデルの準備
classifier = pipeline("sentiment-analysis")

# データセットの読み込み
dataset = load_dataset("imdb", split="test")

# 評価
results = classifier(dataset["text"][:100])

# 結果の集計
positive = sum(1 for item in results if item["label"] == "POSITIVE")
accuracy = positive / len(results)
print(f"正解率: {accuracy:.2f}")

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。