生成AIのLLMとは?仕組み、RAG、種類、関係性、比較まで徹底解説

生成AI LLMとは

LLMの概要

LLMとは何か

LLM(Large Language Model)とは、大規模なデータセットを用いてトレーニングされた自然言語処理モデルのことを指します。これらのモデルは、人間のように文章を生成したり、質問に答えたりする能力を持ち、多くの応用分野で利用されています。

主な特徴

  • 大規模データセット: 膨大なテキストデータを使用してトレーニング。
  • 高度な自然言語処理能力: 複雑な言語タスクを実行可能。
  • 多用途性: チャットボット、翻訳、コンテンツ生成など多様な用途に対応。

生成AI LLMの仕組み

LLMの技術的背景

LLMの基本的な仕組み

LLMは、ニューラルネットワークを基盤としたモデルで、特にトランスフォーマーアーキテクチャを使用しています。このアーキテクチャは、自己注意機構を活用して、文脈を理解し、関連情報を効果的に結び付けることができます。

主な技術要素

  • トランスフォーマー: 文脈を理解するための自己注意機構を持つモデル。
  • 自己注意機構: 各単語が他の単語とどのように関係しているかを学習。
  • 大規模トレーニング: 膨大なデータセットを使用したトレーニングにより、高度な言語理解を実現。

生成AI LLM RAG

RAG(Retrieval-Augmented Generation)

RAGの概要

RAGは、生成AIモデルと情報検索技術を組み合わせた手法です。まず、外部データソースから関連情報を検索し、それをもとに生成AIモデルが回答やコンテンツを生成します。

RAGの仕組み

  1. 情報検索: 質問やプロンプトに基づいて、関連する情報を外部データソースから検索。
  2. 生成プロセス: 検索結果をもとに、生成AIモデルが回答や文章を生成。

利用例

  • カスタマーサポート: 外部データベースから情報を検索して、的確な回答を提供。
  • 研究支援: 論文や記事から関連情報を抽出し、要約や新しい知見を生成。

生成AI LLM 一覧

主要なLLM一覧

主なLLM

  • GPT: OpenAIが開発した大型言語モデル。多様なタスクに対応可能。
  • BERT: Googleが開発した双方向エンコーダー表現。検索エンジンでの応用が多い。
  • T5: Googleが開発したテキストからテキストへの変換モデル。翻訳や要約に強みを持つ。
  • tsuzumi: NTTが開発しているLLM

生成AI LLM以外

他の生成AI技術

LLM以外の生成AI技術

  • GAN(Generative Adversarial Networks): 画像生成に優れた技術。
  • VAE(Variational Autoencoders): データの潜在表現を学習し、新しいデータを生成。

利用例

  • 画像生成: GANを用いた高品質な画像生成。
  • データ拡張: VAEを用いたデータセットの拡張。

生成AI LLMの種類

LLMのバリエーション

主要なLLMのバリエーション

  • シングルモデル: 一つのモデルで全てのタスクに対応。
  • マルチタスクモデル: 複数のタスクに対応できる汎用モデル。
  • 特化型モデル: 特定のタスクに最適化されたモデル。

生成AI LLMの関係性

各LLM間の関係性

LLM間の相互作用

  • 相互補完: 異なるモデルが互いの弱点を補完し合う。
  • 競合と協調: 特定のタスクでの優位性と共同作業による性能向上。

実際の関係性

  • GPTとBERT: 両者は異なるアーキテクチャを持ち、異なる強みを発揮。
  • T5と他モデル: 汎用性の高さから、他のLLMとの組み合わせで強力なツールとなる。

生成AI LLMの比較

主要なLLMの比較

比較ポイント

  • パフォーマンス: 各モデルのタスク遂行能力。
  • スケーラビリティ: モデルの拡張性と応用範囲。
  • トレーニングデータ: 使用されたデータセットの規模と多様性。

具体的な比較

  • GPT-3 vs BERT: GPT-3は生成タスクに強み、BERTは理解タスクに強み。
  • T5 vs 他モデル: テキスト変換タスクでの優位性と他モデルとの統合可能性。

生成AI LLM LMM

LLMとLMMの関係

LLM(Large Language Model)とLMM(Large Multimodal Model)の違い

  • LLM: テキストデータに特化した大規模言語モデル。
  • LMM: テキスト、画像、音声など複数のデータモダリティを扱う大規模モデル。

応用分野

  • LLM: 自然言語処理、文章生成、対話システム。
  • LMM: 画像キャプション生成、ビデオ解析、マルチモーダル検索。

利用例

  • LLM: ChatGPT、BERTによる質問応答システム。
  • LMM: DALL-Eによる画像生成、CLIPによるテキストと画像の関連付け。
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