大規模言語モデル（LLM）は、膨大な量のテキストデータでトレーニングされ、次に続く可能性のある単語や文章を予測する自然言語処理（NLP）システムです。
- LLMは、トランスフォーマーのようなディープラーニング技術を適用してテキストを取り込み、単語間およびより大きな言語的概念間の統計的パターンと関係性を学習します。
- より多くのデータが提供されるにつれて、現実的で人間のような言語やテキストを生成する能力が向上します。
LLMのサンプルユースケース：
- テキスト補完 – 検索クエリ、メール、またはドキュメントの自動補完
- テキスト生成 – オリジナルのエッセイ、コード、詩、対話を作成
- テキスト要約 – ドキュメントから主要な情報を要約および抽出
- 翻訳 – 言語間でテキストを翻訳
- 質問応答 – 事実に基づいた質問への回答を提供
- テキスト分類 – トピック、感情、スパム検出によってドキュメントを分類
- 音声認識 – 音声をテキストに書き起こす
OpenAIのGPT-3.5およびGPT-4、DeepMindのGopher、MetaのOPT、AnthropicのConstitutional AIなどが、よく知られた大規模モデルの例です。
最先端のLLMは、AIアシスタントが達成できることを革新しながら、首尾一貫した、正確で、文脈に関連したテキストを生成できます。しかし、バイアス、安全性、誤用に関するリスクは、依然として活発な研究分野です。