- 大規模言語モデル（LLM）は、人工知能の分野において重要な存在となっています。
- 大規模言語モデルは、ディープニューラルネットワークの導入にまで遡ることができます。
- LLMのトレーニングには、大量のテキストデータコーパスが必要です。
大規模言語モデル（LLMs）は、人工知能の分野で顕著な力となり、テキストとの相互作用および生成の方法を革命化しています。大規模言語モデルの出現は、2017年のTransformerアーキテクチャの導入に遡ることができます。
この革新は、従来の言語モデルから大規模言語モデル（LLM）への進化への道を開きました。LLMは、テキスト生成、コード生成、要約、翻訳、音声からテキストへの変換など、多数のテキスト関連タスクを処理するように設計されています。ただし、LLMには限界があることを認めることが重要です。
顕著な欠点の一つは、生成されたテキストの品質で、これは人間の基準に届かないことが多く、時にはコミカルに意味不明または誤ったコンテンツを生産することさえあります。LLMはまた、「幻覚」を生成することで知られており、その不正確さを知らない人々には妥当に思えるかもしれない事実を捏造します。さらに、LLMによって生成された言語翻訳は人間のレビューなしでは100%正確ではなく、これらのモデルによって生成されたコードにはバグが含まれているか、機能しない可能性があります。LLMが論争を呼ぶ声明をしたり違法な活動を促進したりしないようにする取り組みがなされていますが、悪意のあるプロンプトはこれらの保護を突破することがあります。
LLMのトレーニングには、巨大なテキストデータのコーパスが必要です。使用されるデータセットの一部には、1B Word Benchmark、Wikipedia、Toronto Books Corpus、Common Crawl、および公開オープンソースGitHubリポジトリが含まれます。ただし、大規模なテキストデータセットは著作権侵害の懸念を提起しており、この問題に対処する複数の訴訟が現在進行中です。これらの懸念に対処する取り組みが進行中であり、Common Crawlから派生した800GBのデータセットで、厳格なクリーニング undergone Colossal Clean Crawled Corpus（C4）などのデータセットがその例です。
LLMは、ディープラーニングニューラルネットワークの使用およびニューラルネットワーク内の数百万、あるいは数十億ものパラメータ（重み）の必要性により、従来の言語モデルとは区別されます。分野が進化するにつれて、LLMは大きくなり、GPT-3のようなモデルは驚異的な1750億ものパラメータを誇っています。ただし、パラメータの増加にはトレードオフが伴い、より大きなモデルはより多くのメモリを必要とし、より遅く動作します。注目すべきは、2023年には異なる計算リソースのためのオプションを提供するより小さなLLMも登場したことです。
テキスト生成モデルの歴史
テキスト生成モデルには豊かな歴史があり、1913年のアンドレイ・マルコフの詩への数学の適用と、文字レベルの予測のためのマルコフ連鎖の概念の導入にまで遡ります。クロード・シャノンが1948年にこの作業を拡張し、その後、Fred JelinekとRobert Mercerが統計的言語モデルを実時間の音声認識に適用しました。
21世紀には、ニューラルネットワーク、特にフィードフォワード自己回帰ニューラルネットワークモデルが従来の統計モデルに取って代わりました。これらのニューラルモデルは、以前の手法よりも大幅なマージンで単語予測の精度を向上させ、最終的に私たちが現在大規模言語モデルと呼ぶものへと進化しました。
現代の言語モデルは、テキスト生成、分類、質問応答、感情分析、エンティティ認識、音声および手書き文字認識など、多様な目的に使用されます。特定のタスク向けのカスタマイズ（ファインチューニング）は、補完的なトレーニングセットを通じて実現されます。
言語モデルの中級タスクには、文の分割、単語のトークン化、語幹抽出、レマティゼーション（語形復元）、品詞タグ付け、ストップワードの特定、固有表現認識、テキスト分類、チャンキング、共参照解決など、さまざまなプロセスが含まれます。これらのタスクは、言語モデルの汎用性と、自然言語理解の幅広いタスクへの適用性を高めています。
前述したように、大規模言語モデルは、ディープラーニングニューラルネットワーク、広範なトレーニングデータ、および膨大なパラメータ数により、従来のモデルとは一線を画しています。LLMのトレーニングには、これらのパラメータを最適化して指定されたタスクでのエラーを最小限に抑えることが含まれ、多くの場合、テキストコーパスの次の単語を予測するなど、自己監督学習を通じて行われます。
最も人気のあるLLM
LLM開発の最近の急増は、2017年に発表された画期的な論文「Attention Is All You Need」に起因しており、この論文でトランスフォーマーアーキテクチャが導入されました。それ以来、サイズとパフォーマンスの限界を押し広げる多数のLLMが登場しています。
大規模言語モデルは著しく進化し、AI駆動のテキスト生成と理解の風景を再構築しました。その能力は畏敬の念を抱かせるものですが、その限界と倫理的懸念を見落としてはなりません。分野が進歩するにつれて、モデルのサイズ、環境への影響、データキュレーションのバランスを取ることが、将来の大規模言語モデルの責任ある開発と展開において、ますます重要になっています。
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ブライアン・クーム
ブライアン・クミは2017年から業界に従事し、ブロックチェーンおよび暗号通貨の報道において7年以上の経験を持っています。BlockToday.comを含む主要な出版物に寄稿しており、BitDegree.orgでEthereum 101コースを開発したのち、Cryptopolitanのフルタイムライターとして参加しました。ブライアンはエバーグリーンガイド（EG）、ディープダイブ、インタビュー、価格分析をカバーしており、DeFi、ブロックチェーンのイノベーション、新興の暗号通貨プロジェクトへの注目は読者を魅了しています。
