ラージ・ランゲージ・モデル、略してLLMは、OpenAIのChatGPTのようなプラットフォームの登場により、ますます人気が高まっている。
テキストジェネレーターやテキスト予測モデルとしても知られるLLMは、自然言語を理解し生成する能力によって、さまざまな業界に革命をもたらした。
チャットボット、バーチャルアシスタント、コンテンツジェネレーター、コードジェネレーター、そして単純な質疑応答モデルさえも、さまざまな業界の企業で利用されている。
この記事では、LLMとは何か、LLMがあなたのビジネスにどのような影響を与えるのか、そして最初のLLMを始めるにはどうすればいいのかを探ります。
LLMとは？
LLM（大規模言語モデル）は、生成AIに該当する基礎的なニューラルネットワークに基づく特別なタイプのモデルであり、通常ペタバイトオーダーの膨大なテキストデータで訓練されている。
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このテキストデータは一般的に、以下のようなインターネット上のコンテンツからスクレイピングされる：
- ブログ記事
- 出版物
- 書籍
- 記事
- ウェブサイト
一度訓練されたモデルは、質問/回答、翻訳、感情分析など、人間のような能力を持つ多くのテキスト関連タスクを処理するために使用することができる。
このため、LLMは私たちの日常生活に欠かせないものとなっており、ウェブサイトやソーシャル・プラットフォーム上のバーチャル・アシスタントからチャットボットまでの技術に利用されている。
また、大量の法律文書を分析し要約する法律研究、医療診断を支援する医療分野、個人に合わせた個別指導や生徒へのフィードバックを提供する教育分野でも利用されている。
LLMはどのように機能するのか？
大規模な言語モデルは、テキスト中のパターンを学習する変換ネットワークに基づいている。
リカレント・ニューラル・ネットワークのように、トランスフォーマーはシーケンシャルなパターンを学習するように作られているが、さらに強力にする3つの重要な要素を持っている：
- 自己注意： ある単語の前後にある単語の関係を把握するのに役立つ。これは、学習過程で注意の重みを計算し、最適化することで実現される。計算されたアテンション・ウェイトは、他の単語に対する各単語の重要度を数学的に示すもので、これにより文脈を理解することができる。
- 位置の埋め込み：モデルが単語の順序を追跡できるようにする。これは、一連のテキストにおける各単語の位置をエンコードする技術を利用することで実現される。この手法のユニークな点は、単に単語にインデックスを付けるのではなく、各行が符号化された各単語を表すベクトルである行列を計算することで、大規模なテキスト列を扱う場合に大きなインデックスを回避しながら、単語の順序を理解できるようにすることである。
- 多頭注意：自己注意と同様、多頭注意は単語間の関係を把握するのに役立つ。しかし、異なる点は、マルチヘッド注意は注意の重みの追加セットを並行して計算し、その結果を連結することで、単語の関係をより複雑で微妙に理解できるだけでなく、より速く訓練できる。
一度訓練されると、LLMは、プロンプトやコンテンツが与えられたときに、最も可能性の高い単語やフレーズを予測してテキストを生成することができるようになる。
LLMを変圧器ネットワークに基づかせることで、より速く、より正確に、より複雑で微妙な単語の関連付けを理解できるようになる理由がおわかりいただけるだろう。
クローズド・ソースLLMとオープン・ソースLLMの比較
開発者やデータサイエンティストが利用できるLLMは数多くあるが、それらのLLMの管理方法には大きく2つのカテゴリーがある：クローズドソースとオープンソース
クローズドソースLLMS
クローズド・ソースのLLMは、基礎となるテクノロジーと生成されるテキストを完全に管理する企業によって開発された独占的なものである。ソースコードを共有したり、学習データをユーザーに開示することはありません。
オープンソースLLM
一方、オープンソースのLLMは、より透明性が高く、ソースコード、トレーニングデータ、その他の関連する詳細を共有する組織によって開発されている。
これらのモデルは自由に公開されており、ユーザーはモデルのアーキテクチャやトレーニング手法にアクセスし、修正し、改良することができる。
GPT-3のようなオープンソースのLLMは、汎用性が高く、開発者やデータ科学者がその上にアプリケーションを構築できることから、大きな人気を博している。
クローズド・ソースLLMとオープン・ソースLLMの選択
オープンソースLLMとクローズドソースLLMのどちらを選ぶかは、以下のようないくつかの要因による：
- ユーザー固有のトレーニングニーズ
- 管理レベルと透明性
- 内部または統合管理
トレーニング・データにこだわりがない組織や、LLM機能をアプリケーションに迅速に統合しようとしている組織は、クローズド・ソース（またはマネージド）のLLMを選択する可能性が高い。
LLMのトレーニング、チューニング、運用を完全にコントロールしたい組織は、オープンソースのLLMを選択する可能性が高い。
LLMの申請とビジネスへの影響
LLMは、AIを主流にし、価値ある機能の数々を提供することで、複雑なビジネス要件をサポートすることが証明されている。
LLMがあなたのプロジェクトのニーズをサポートできる場所の初期リストは以下の通りです：
評価のためのLLMの選び方
LLMがサポートすることができる多くの素晴らしい機能があるため、ユーザーはどのオプションが自分たちのプロジェクトのニーズをサポートするかを時間をかけて評価する必要がある。
特定のLLMと仕事をする前に、以下の要素を評価することを勧める：
- オープンソースとクローズドソースの比較
一般的に特定のアクセスオプションとコスト構造を持つクローズドソースのLLMを利用したいのか、あるいは、より柔軟性を提供するが、より多くの計画と運用投資を必要とするオープンソースモデルを利用したいのかを評価する。
- ライセンス
LLMに関連するライセンスは、最も重要な評価項目の1つです。あなたのビジネスに合わないライセンスを持つLLMを選択した場合、LLMを利用した機能を使用することができません。
- トレーニング・ドキュメント
モデルのトレーニングに使用されるドキュメントを見てください。堅牢なLLMをトレーニングするためには、データの質と多様性が重要です。
- トークン
LLMにおけるトークンとは、モデルが読み込んで処理するテキストの基本単位です。LLMを扱う際にはトークン化を理解することが重要です。入力テキストに含まれるトークンの数は、モデルの実行にかかるコスト、レスポンスの生成にかかる時間、レスポンスに含めることができる内容に影響します。
はじめてのLLM
LLMとの交流を始める方法はいくつかあるが、お勧めはこの2つだ：
OpenAIのChatGPT
ChatGPTはGPT-3.5アーキテクチャをベースにしており、会話タスクや人間ユーザーとのインタラクションを得意とするように特別に設計され、微調整されているため、会話型質問に特化したLLMとなっています。
OpenAIのChatGPTを使えば、アップルのSiriやグーグルのアシスタントに質問するのと同じように、ユーザーは簡単な質問をモデルに入力して回答を得ることができる。
ハグする顔
Hugging FaceはHugging Face Model Hubを提供しており、ユーザーは訓練済みモデル、データセット、その他自然言語処理に関連するリソースを見つけ、共有することができます。
Hugging Faceは、AI、ML、データサイエンスのコミュニティの間で、モデルを公開、共有、対話するための素晴らしい場所として人気を博している。APIや、AWSやAzureを介した商用オプションを通じて、モデルをテストするための迅速で無料のオプションを提供している。
次のステップ
時間をかけてLLMを探索し、LLMと交流し、LLMをアプリケーションに導入する準備が整った後、LLMはあなたのアプリケーションに導入されます。
これについては、今後のブログ記事で詳しく紹介するが、ぜひご覧いただきたい：
- ユースケースに最適なLLMを特定する
- 必要であれば）ターゲットデータを使ってLLMをトレーニングする。
- LLMを配備し、精度とパフォーマンスをテストする。
- テストに基づくLLMの微調整
- スケールアップと本番運用のためのデプロイ
多くの開発者やデータサイエンティストにとって、デプロイは最も難しいステップです。しかし、Ulap Machine Learning Workspaceの一部であるInference Engineを使えば、簡単にデプロイできます。
このビデオでは、推論エンジンを使ってLLMをいかに迅速に展開できるかをご覧いただけます。また、30日間の無料トライアルにご登録いただき、実際にお試しください。
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