LLM は深層学習ベースの AI で、トランスフォーマーモデル (エンコーダーとデコーダーのペアで構成されるニューラルネットワークのセット) を使用してテキストの理解と生成を行います。 広範なデータセットでトレーニングを行い、自己注意機構を活用して言語内の関連性を処理し、コンテンツ作成のための生成 AI として機能します。
LLM の進化は、機械学習 (ML) と NLP の長年の研究開発に端を発し、対話の実行、質問への回答、理路整然としたテキストの記述、人間味があふれるコンテンツの作成が可能なモデルとして結実しました。 人間に匹敵するテキストを理解し生成する機械という概念は、長い間コンピューター科学者や言語学者の目標でしたが、最も重要なブレークスルーはニューラルネットワークベースのモデルの開発、中でも 2017 年のトランスフォーマーアーキテクチャの登場でした。
計算能力が向上し、データセットが大規模になる中、これらのモデルを常に拡大し続けるテキストデータでトレーニングした結果、今日見られる LLM の開発に至りました。 OpenAI の GPT シリーズを始めとするこれらのモデルは、機械による人間の言語の理解と生成における新しい標準を確立し、機械が従来不可能だったレベルの繊細さと複雑さを備えたコミュニケーションを行えるようになりました。
LLM は深層学習ベースの AI で、トランスフォーマーモデル (エンコーダーとデコーダーのペアで構成されるニューラルネットワークのセット) を使用してテキストの理解と生成を行います。 広範なデータセットでトレーニングを行い、自己注意機構を活用して言語内の関連性を処理し、コンテンツ作成のための生成 AI として機能します。
言語は人間のやり取りの基盤であり、私たちは言語のおかげでアイデアを伝え、関係を育み、社会生活や職業生活の複雑さに対応することができています。 言語は単なるコミュニケーションツールではなく、私たちが世界にアクセスするための媒体です。 人間が進歩するにつれて、ツールや技術を扱う際の自然言語への依存度が高まり、機械とのやり取りがより直感的で意味を持つものになりました。
そのため、実用的な人工知能を構築するという夢には常に、人間の言語を理解し、解釈し、生成できるシステムの創出が条件として伴っていました。 近年、AI 言語モデル (LM) の開発により、その夢が現実のものとなりました。 自然言語処理 (NLP) のコアコンポーネントである基本言語モデルは、限られたデータセットでトレーニングされ、単純なテキスト生成、分類、感情分析など、非常に限定的なタスクを実行します。 大規模言語モデル (LLM) は、標準的な LM の自然な進化であり、より広範な言語関連アクティビティを実行できる生成 AI ソリューションを実現します。
LLM の用途が拡大するにつれて、特定のニーズや課題に対応するために、さまざまなバリエーションが開発されました。 LLM の主なカテゴリは次のとおりです。
この LLM は、要約、翻訳、質問への回答などのタスクに合わせてきめ細かく調整されています。 タスク特化型 LLM は、特定の機能に集中することで、指定された役割におけるパフォーマンスと効率を向上させることができます。
このモデルは多目的に設計されており、個々のアクションに特化したトレーニングを必要とせず幅広い言語タスクを実行できます。 複雑なテキストの生成、コンテキストの理解、さまざまなテーマにわたる質問への応答が可能なため、幅広い用途に非常に役立ちます。
ドメイン特化型 LLM は、特定の分野 (法律、医療、ファイナンスなど) の専門知識に合わせてカスタマイズされており、特殊なデータセットでトレーニングを行います。 焦点を絞ったナレッジベースにより、汎用 LLM よりも高い精度で業界固有のコンテンツの理解や生成が可能です。
コミュニケーションのグローバル化によって、複数の言語でテキストを理解して生成する多言語 LLM が開発されています。 このモデルは、多様なコミュニティにサービスを提供できる AI システムの構築に不可欠であり、情報への容易なアクセスの妨げとなる言語の障壁を解消します。
Few-shot LLM は、最小限の例やガイダンスでタスクを実行するように設計されています。 新しいタスクに迅速に適応できるため、広範なトレーニングデータが用意できない用途にも柔軟かつ効率的に対応できます。
人間のコミュニケーションを高精度に理解して活用できるシステムを構築することは複雑な試みです。 それには、膨大な量のデータを処理し、言語のパターンを認識できるとともに、一貫性があり、コンテキストに適しており、(理想的には) 人間の話者が行うものと区別がつかない応答を生成できるモデルを作成する必要があります。 どの LLM でも、このレベルの言語的専門性を達成するために、中心には複数の主要コンポーネントが調和して機能しています。以下の各コンポーネントは、言語の処理、学習、生成を行ってユーザーのニーズを満たす上で重要な役割を果たします。
埋め込み層は、LLM の処理パイプラインにおける最初の段階です。 その主な機能は、単語 (トークン) を数値表現に変換し、モデルが言語を数学的に処理できるようにすることです。 これにより、単語間における意味や構文上の類似性を理解しやすくします。
モデルの語彙内の各単語は、密ベクトルに関連付けられます。 このベクトル空間の中で、似た意味を持つ単語は互いにより近くに配置され、モデルが用語間の関係を把握し、言語のニュアンスを理解できるようにします。
FFN 層は、多くの場合、LLM 内の大きなトランスフォーマーブロックの一部であり、データの非線形変換を担当します。 これにより、モデルは入力データと出力データの間に複雑な関連付けを行うことで、繊細でコンテキストに適したテキストを生成できるようになります。
トランスフォーマーブロック内では、注意機構が入力データを処理した後、FFN 層が一連の線形変換と非線形活性化を適用します。 このステップは、モデルがさまざまな言語パターンを学習して生成するのを支援する上で非常に重要です。
すべての LLM がリカレント層を使用するわけではありませんが、使用する場合、データのシーケンスを処理できるというメリットがあります。 リカレント層は長・短期記憶 (LSTM) やゲート付き回帰型ユニット (GRU) のようなモデルによく見られ、モデルが一種の記憶を保持できるようにします。 これで長期的な使用に対して継続感とコンテキストを持って言語を理解し生成できるようになります。
リカレント層は、シーケンス内で過去に表れた要素に関する情報を保持しながら、シーケンスの要素を一度に 1 つずつ処理します。 これをループを通じて実現することによって情報が維持されるため、この層は継続的な対話の維持など、時系列データを含むタスクに特に効果的です。
注意機構は、モデルが入力シーケンスの中でタスクに最も関連するさまざまな部分に焦点を当てられるようにするアルゴリズムです。 このように選択的に焦点を当てることで、モデルは言語内の長距離依存関係を効果的に管理し、より一貫性がありコンテキストに適したテキストを作成することができます。
この機構は、入力データの各部分に重み付けをし、シーケンス内の次の単語を生成する際のその単語の重要性を重みで示します。 そうすることで、入力データの適切な部分に「注意」を集中し、重要でない可能性のある部分は無視できます。
トランスフォーマーは最も先進的な LLM のアーキテクチャ基盤で、注意機構に大きく依存してテキストを処理します。 これは、エンコーダー (入力テキストを処理) とデコーダー (適切な出力テキストを生成) のペアによるアーキテクチャで構成されています。
トランスフォーマーの並列処理機能によって、学習の効率性が高まり、モデルはコンテキストデータの複雑な関係と微妙な意味を捉えられるようになります。 これにより、人間の言語の理解と生成に大きな能力を発揮します。
テキストの理解と生成は、LLM の使用方法の 1 つにすぎません。 この高度な AI には、次のような実用的な用途がほぼ無限に存在します。
- オンライン検索
オンライン検索エンジンに多大な恩恵をもたらしているのが LLM です。自然言語の検索クエリを理解して解釈できるため、より正確でコンテキストに適した検索結果を提供します。 - カスタマーサービス
LLM によってチャットボットと仮想アシスタントは、より人間味のある効率的な方法で顧客からの問い合わせを処理し、サポートを提供し、問題を解決できるようになるため、解決時間が短縮し、ソリューションの精度が向上します。 - ナレッジベースでの回答
LLM は、広範なデータベースを調べて特定の質問に対する回答を提供することができるため、テクニカルサポート、研究、教育ツールなどの分野に計り知れない価値を提供します。 - テキスト生成
レポートの生成からメールの執筆まで、LLM は人間の文章スタイルを模倣して理路整然と文脈に適ったテキストを作成できます。 - コピーライティング
LLM はマーケティングと広告に大きく貢献し、Web サイト、広告、ソーシャルメディアの投稿などにクリエイティブで説得力のあるコピーを生成するとともに、時間とリソースを節減します。 - コード生成
LLM は、プログラミング言語の理解、コードスニペットの生成、デバッグ、さらには自然言語記述に基づいてプログラム全体を作成することも可能なため、プログラミングを民主化し、コーディング経験がないユーザーでも複雑なソフトウェアを作成できるようになります。 - テキスト分類
LLM は、テキストを事前定義されたカテゴリに高精度で分類できるため、コンテンツモデレーション、スパム検出、情報整理などへの利用が進んでいます。 - 感情分析
テキストデータの背後にある感情を理解することで、顧客の意見、市場の傾向、ソーシャルメディアの認識を測定し、マーケティング戦略や製品開発の指針にすることができます。 - DNA 研究
LLM は遺伝子配列の解析に役立ちます。 これは、遺伝性疾患の特定など、医学の進歩に貢献しています。 - 翻訳
LLM は、言語間でテキストを高精度に翻訳できるため、言語の障壁を越えた明確なコミュニケーションを可能にし、コンテンツをグローバルに利用できるようになります。
LLM は、人工知能における大きな飛躍の象徴です。 とはいえ、その開発と展開には特定の固有の課題もあります。 LLM ソリューションに関連する主な課題には以下のようなものがあります。
LLM の開発には、計算リソース、データストレージ、スキルを備えた人材のそれぞれのコストが多額の金銭的投資として伴います。 学術機関、産業界、政府機関が連携することにより、コストとリソースを配賦して、LLM の開発を手の届きやすいものにできます。
LLM をトレーニングして目標レベルのパフォーマンスを達成するには数週間から数か月かかることがあり、膨大な計算能力を消費します。 段階的なトレーニングを行い、より効率的なモデルを活用することで、トレーニング時間とリソース消費を削減できます。
LLM が人間の言語の微妙な違いを効果的に学習するには、大規模で多様なデータセットが必要です。 クラウドソーシングやパートナーシップを通じてデータを共有すれば、トレーニングデータの多様性と量を拡大し、モデルの強度と適用性を向上させることができます。
LLM のトレーニングと実行に関連するエネルギー消費は、大きなカーボンフットプリントを生み出す可能性があります。 データセンターに再生可能エネルギー源を利用し、AI アルゴリズムの効率を最適化することで、環境への影響を軽減できます。
LLM のトレーニングに個人データを使用すると、プライバシーの問題が発生し、モデル自体が悪用のターゲットになる可能性があります。 徹底的なデータ匿名化の技術を導入し、モデルのセキュリティプロトコルを強化することで、ユーザーのプライバシーとシステムの完全性を保護できます。
LLM がトレーニングデータに存在するバイアスを継承したり増幅したりして、不公平な出力や差別的な出力を生み出す可能性があります。 このリスクを軽減するには、トレーニングデータセットを慎重に厳選し、バイアスの検出や低減の技術を適用することが不可欠です。
LLM が特定の出力にどのように到達しているのかを理解することは困難であり、それによって LLM の意思決定プロセスに関する疑問が生じます。 説明可能な AI (XAI) の研究は、LLM の動作をユーザーにとってより透明性が高く理解しやすいものにし、信頼性と確実性を向上させることを目的としています。
大規模言語モデルは開発と実装に課題を伴うにしても、コストを大きく上回るベネフィットをもたらします。 LLM の革新的な可能性を表す最も注目すべきベネフィットを、以下にいくつか紹介します。
LLM は、明示的にトレーニングされていないタスクでも見事に実行できます (これはゼロショット学習と呼ばれます)。 これは、LLM が、トレーニング中に遭遇したことのないコンテキストにおいても指示を理解して実行できることを意味し、AI において画期的といえるレベルの適応性と理解力を有することを示します。
LLM は非常に大規模なため、人間の能力をはるかに超えた膨大なデータセットを処理して分析し、データに隠れているパターン、インサイト、関係を明らかにすることができます。 この機能は、研究、ビジネスインテリジェンスなど、大規模なデータ分析に依存するあらゆる分野にとって非常に貴重です。
LLM は、多様なデータセットでトレーニングすることで一般的な言語パターンを理解しますが、特定のドメインやタスクに合わせてきめ細かく調整することもできます。 これは、さまざまな専門分野でエキスパートレベルのパフォーマンスを発揮できるように適応させることが可能で、ビジネスにおいて信じられないほど汎用性の高いツールになることを意味します。
LLM は、文書作成や要約から翻訳、カスタマーサービスまで、幅広いアクティビティを自動化できます。 この自動化により、特定の機能に必要な時間とリソースを大幅に削減でき、人間の作業者は負担が軽減するため、より創造的で複雑な課題に集中できるようになります。
LLM は、斬新なコンテンツを生成し、創造的なソリューションを生み出し、問題に関する多様な視点をシミュレートできるため、人間のインサイトを支援するコラボレーション型ツールとして機能します。 文書作成、デザイン、問題解決のいずれにおいても、LLM は創造プロセスに新次元をもたらします。
LLM は、言語の翻訳、複雑なテキストの要約、質問への回答を通じて、より幅広い利用者が情報にアクセスできるようにします。 これは教育格差の解消や、より情報に支えられた社会の発展に貢献します。
LLM は、大規模なデータセットから引き出したインサイトの提供や、予測分析の実行を通じて、企業や政府機関などにおける意思決定と戦略的計画の向上を支援します。 膨大な量の情報を処理する LLM の能力によって、より多くの情報に基づいた効果的な政策や戦略の策定が可能になります。
LLM は、カスタマーサービスのやり取りやコンテンツ作成からデータ分析や意思決定のサポートまで、自然言語処理を伴うタスクを自動化して強化することで、組織にとって他の手段では不可能な、オペレーションの拡張、コストの削減、カスタマーエクスペリエンスのパーソナライズを実現できるようにします。 LLM は大量のテキストデータを迅速に処理してインサイトを生成できるため、組織はトレンドの先手を打ち、顧客の感情をより深く理解して、データに基づいた意思決定を迅速化し、その精度を高めることができます。
さらに、LLM はさまざまな分野に適応できるため、これらのモデルを極めて専門的な分野に応用し、正確で信頼できるサポートを提供して人間の専門知識を補完することが可能です。 こうした汎用性により、オペレーションの効率を向上させ、製品とサービスのイノベーションに新たな道を開き、顧客と市場の進化するニーズに対応する機会を創出できます。
簡単に言えば、LLM は変革の強力な触媒であり、組織は専門的な人材を補完し、従業員の能力の枠を拡張して再編することが可能になるのです。
人間の言語を適用することでコンピューターシステムをより利用しやすく、分かりやすいものにしようという、はるか以前に始まった試みが生成 AI の革命に発展しました。 今日、実質的にほぼすべての業界とセクターの組織が LLM のソリューションに投資しています。 しかし、LLM の可能性を最大限に引き出すには、適切なリソース、サポート、専門知識が必要です。 それを ServiceNow が提供します。
ServiceNow は、包括的な AI と機械学習の技術を通じて、業務の進め方を変革し、ビジネスオペレーションのあらゆる側面をより効率的かつ直感的なものにします。 受賞歴のある ServiceNow AI Platform を基盤として構築され、生成 AI、機械学習フレームワーク、自然言語処理 (NLP)、高度な分析を備えた ServiceNow AI ソリューションは、従業員の生産性をシームレスに向上させると同時にカスタマーエクスペリエンスも強化します。
LLM ベースのインテリジェントなドキュメント処理、自然言語理解 (NLU)、多言語サポート、セマンティック検索を活用して、情報に基づき実用的で信頼性が高く、パーソナライズされコンテキストに沿ったサービスを展開します。 サービス要求の自動化でも、ナレッジベースの最適化でも、予測分析の提供でも、ServiceNow の AI によって組織は目標を達成し、従業員と顧客の期待を超えることが可能になります。
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