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
- 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。
- 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。