はじめに
生成AIが普及する中で、
「LLM（Large Language Model）」
という言葉を耳にする機会が増えました。
生成AIが文章を作成したり、質問に回答できるのは、LLMという技術があるからです。
ということで、今回はLLMの基本的な仕組みやできることについて記事を書いてみようと思います！
LLMとは？
LLM（Large Language Model）とは、
大量のテキストデータを学習した大規模な言語モデル
のことです。
簡単に言うと、
人間の言葉を理解し、自然な文章を生成できるAI
です。
代表的なLLMには、
- GPT-4
- GPT-5
- Gemini
- Claude
- Llama
などがあります。
なぜ「大規模」なのか？
従来のAIは特定のタスクに特化していました。
例えば、
- 翻訳専用AI
- 音声認識AI
- 画像認識AI
など。
一方でLLMは、膨大な量の文章を学習することで、
- 質疑応答
- 要約
- 翻訳
- 文章作成
- コード生成
など、様々なタスクに対応できます。
LLMはどのように学習するのか？
LLMはインターネット上の大量の文章や書籍などを学習します。
学習イメージ
今日は良い（ ）です。
AIは次に入る単語を予測します。
天気
日
一日
などの候補を計算し、最も自然な単語を選びます。
これを膨大な回数繰り返すことで、言語のパターンを学習します。
LLMはどのように回答を作るのか？
例えば、
富士山の高さは？
と質問すると、LLMは知識を検索しているわけではありません。
実際には、
富士山
↓
高さ
↓
次に来る確率が高い単語を予測
という処理を行っています。
その結果、
富士山の標高は3,776mです。
という自然な文章を生成します。
LLMにできること
文章作成
メール作成
議事録作成
ブログ執筆
要約
会議議事録
契約書
報告書
などの要約。
翻訳
日本語
↓
英語
英語
↓
日本語
の変換。
プログラミング支援
Python
Java
SQL
PowerShell
などのコード生成。
質疑応答
チャット形式で質問に回答できます。
LLMの課題
非常に便利なLLMですが、課題もあります。
-
ハルシネーション
存在しない情報を作り出してしまう現象。 -
最新情報を知らない
学習時点以降の出来事を知らない場合があります。
その為、最新情報が必要な業務では注意が必要です。 -
社内情報を知らない
通常のLLMは、- 社内ルール
- 設計書
- マニュアル
などを知りません。
まとめ
LLM（大規模言語モデル）とは、
大量の文章を学習し、人間のような自然な文章を生成できるAI技術です。
ポイントは以下の3つです。
- 大量のデータから言語パターンを学習している
- 文章生成や要約、翻訳など幅広い用途で利用されている
- CopilotやAIエージェントの基盤技術となっている
AIの全体像を理解するには、
LLM
↓
RAG
↓
ベクトルデータベース
↓
AIエージェント
↓
Copilot
の順で学ぶのがおすすめです！
以上、みゆきちの調べてみたでした！！