LLMの歴史：GPT-1からClaude、Geminiまで

はじめに：LLMとは何か

LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）は、膨大なテキストデータで学習された深層学習モデルです。文章生成、翻訳、要約、コード生成など、様々な言語タスクをこなせる汎用的なAIとして注目を集めています。

この記事では、2018年から現在までのLLMの進化を振り返ります。

黎明期：GPT-1とBERTの登場（2018年）

GPT-1（OpenAI, 2018年6月）

• パラメータ数: 1.17億
• 特徴: Transformerのデコーダーのみを使用した自己回帰型モデル
• インパクト: 事前学習+ファインチューニングのパラダイムを確立

BERT（Google, 2018年10月）

• パラメータ数: 3.4億（BERT-Large）
• 特徴: 双方向のコンテキスト理解、マスク言語モデル
• インパクト: 検索エンジンやQ&Aシステムで広く活用

この時期の特徴: まだ研究者向けのツールで、一般への認知度は低かった。

ブレイクスルー：GPT-2とテキスト生成の可能性（2019年）

GPT-2（OpenAI, 2019年2月）

• パラメータ数: 15億
• 特徴: GPT-1の10倍以上の規模、驚異的な文章生成能力
• 論争: 「悪用のリスクがある」として当初は完全版を公開せず

GPT-2は「AIが人間らしい文章を書ける」ことを世に知らしめました。ニュース記事、小説、コードなど、様々なテキストを自然に生成できる能力は衝撃的でした。

爆発的成長：GPT-3とAPI公開（2020年）

GPT-3（OpenAI, 2020年6月）

• パラメータ数: 1750億
• 特徴: Few-shot学習、プロンプトエンジニアリングの登場
• ビジネス化: API公開により開発者が利用可能に

GPT-3は「スケーリング則」を実証しました。モデルを大きくするほど性能が向上し、少数の例（Few-shot）だけで新しいタスクをこなせるようになったのです。

GPT-3 APIの影響:

• コピーライティングツール（Jasper, Copy.ai）
• コード補完（GitHub Copilot, 2021年）
• チャットボット、教育アシスタント

ChatGPTの衝撃：一般への普及（2022年）

ChatGPT（OpenAI, 2022年11月）

• ベースモデル: GPT-3.5
• 特徴: 会話型UI、RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）
• 記録: 公開5日で100万ユーザー、2ヶ月で1億ユーザー

ChatGPTはLLMを一般に広めた転換点でした。それまで開発者やエンジニアの間でしか知られていなかったLLMが、誰でも使える対話型AIとして爆発的に普及しました。

GPT-4（OpenAI, 2023年3月）

• パラメータ数: 非公開（推定1.76兆）
• 特徴: マルチモーダル（画像入力対応）、推論能力の大幅向上
• 成果: 司法試験上位10%、医師国家試験合格レベル

群雄割拠の時代：Claude、Gemini、Llama（2023-2024年）

OpenAIの独走に対抗し、各社が独自のLLMをリリースしました。

Claude（Anthropic, 2023年3月〜）

• 特徴: 安全性重視、長文コンテキスト（最大200Kトークン）
• Claude 3シリーズ: Haiku（軽量）、Sonnet（バランス）、Opus（最高性能）
• 強み: コーディング、文章理解、倫理的な応答

Gemini（Google, 2023年12月〜）

• 特徴: マルチモーダル（テキスト、画像、音声、動画）
• Gemini 1.5: 100万トークンのコンテキストウィンドウ
• 統合: Google検索、Gmail、Docs、Sheetsとの連携

Llama（Meta, 2023年2月〜）

• 特徴: オープンソース（商用利用可能）
• Llama 2（2023年7月）: 700億パラメータ
• Llama 3（2024年）: 性能大幅向上、多言語対応強化
• 影響: ローカル実行可能、カスタマイズ容易

その他の注目モデル

• Mistral（フランス）: 高効率・オープンソース
• Command R（Cohere）: エンタープライズ向け
• Grok（xAI/イーロン・マスク）: リアルタイム情報アクセス

現在と未来：マルチモーダル、推論特化、コスト削減

トレンド1: マルチモーダル化

• GPT-4V、Gemini、Claude 3がテキスト+画像に対応
• 音声入力・出力の統合（GPT-4o）
• 動画理解の進化

トレンド2: 推論特化モデル

• OpenAI o1（2024年）: 数学・プログラミングに特化した推論能力
• 「考える時間」を取ることで精度向上
• コスト高だが正確性重視のタスクに有効

トレンド3: 小型・高効率モデル

• Phi-3（Microsoft）: 38億パラメータで実用レベル
• Gemini Nano: スマートフォン上で動作
• エッジデバイスでの活用（プライバシー保護、低レイテンシ）

トレンド4: コスト削減競争

• Claude 3.5 Haiku: 高性能で低コスト
• Gemini Flash: リアルタイムアプリ向け高速・低コスト
• API価格の大幅下落（2020年比で1/100以下）

おわりに

LLMはわずか6年で研究室から日常生活へ浸透しました。

• 2018年: 研究者の実験
• 2020年: 開発者のツール
• 2022年: 一般ユーザーのアシスタント
• 2024年: 企業の基幹システムに統合

今後は、マルチモーダル化、推論能力の向上、コスト削減がさらに進み、LLMはあらゆる業務に組み込まれていくでしょう。

あなたが最初に触れたLLMは何ですか？そして、どのように活用していますか？ぜひコメントで教えてください！