AI製品の開発のために大規模言語モデルやそれをどう開発するかの勉強をはじめました。
まずはAIサービスを様々触ってみるというところで記事作成も兼ねていろいろ試してみます。
(利用モデルはGPT-4oです)

本記事は生成AIを利用して作成してみました！（※内容が誤っていないか確認して投稿しています）
生成AIを活用するとこのような記事が手軽に作成できます！

ちなみに生成AIには、以下のように指示してみました。

以下生成AIが作成した記事です。（理解の補助のため画像は別途追加しました）

はじめに

近年、人工知能（AI）の分野で注目を集めている「大規模言語モデル」（LLM）という技術をご存知でしょうか？これは、膨大な量のテキストデータを学習し、自然な言語での対話や文章生成ができる高度なAIです。本記事では、初心者の方でも理解しやすいように、大規模言語モデルの基本的な概念から、そのアーキテクチャや生成AIとの違いについて解説していきます。

大規模言語モデルとは

大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）は、テキストデータを大量に学習することで、言葉の使い方や文脈を理解し、新しい文章を生成できるAIモデルです。たとえば、質問に答えたり、記事を書いたり、テキストの翻訳を行ったりすることができます。

特徴

広範な知識: インターネット上の膨大な文章データを学習しているため、様々なトピックに関する知識を持っています。
自然な文章生成: 人間が書いたような自然な文章を生成する能力があります。
多用途: チャットボット、翻訳、文章生成など、幅広い用途に利用されています。

LLMのアーキテクチャ

大規模言語モデルの中核を担う技術は「トランスフォーマー」と呼ばれるものです。このトランスフォーマーは、文章中の単語同士の関係を理解し、次に来る単語を予測することで、文全体を理解・生成します。

トランスフォーマーとは？

トランスフォーマーは、AIがテキストを学習するために使うモデルで、以下のような特徴があります。

自己注意機構: テキスト内のどの単語が重要かを判断し、文脈に応じて適切な単語を選びます。
エンコーダーとデコーダー: エンコーダーが入力文を理解し、デコーダーがその理解を基に新しい文を生成します。

このアーキテクチャのおかげで、LLMは長い文脈を理解し、複雑な文章を生成できるようになっています。

単語の予測のイメージは以下となります。

生成AIとの違い

生成AI（Generative AI）は、何か新しいものを生成するAIの総称です。その中には、大規模言語モデルを用いてテキストを生成するものも含まれますが、生成AIには他にも画像や音声を生成するAIが含まれます。

違いのポイント

LLM: 主にテキストデータを学習し、文章を生成するモデル。言語処理に特化しています。
生成AI: テキスト以外にも、画像、音声、映像などを生成するAI。創造的なコンテンツを生成するために使われます。

つまり、LLMは生成AIの一部であり、言語に関する特定のタスクに特化しているのが特徴です。

まとめ

大規模言語モデル（LLM）は、膨大な量のテキストデータを学習することで、自然な文章生成や対話ができる高度なAI技術です。トランスフォーマーと呼ばれるアーキテクチャを基にしており、生成AIの一部として、テキストに特化した役割を担っています。今後もLLMは進化を続け、私たちの日常生活やビジネスにおいてますます重要な存在となるでしょう。