LLM
Large Language Model
LLM（大規模言語モデル）とは
ひとことで
大量のテキストデータで学習し、文章の続きを予測することで、質問への回答・要約・翻訳・文章作成などを行うAIモデル。対話型の生成AIサービスの中核になっている。
たとえると
世の中の膨大な本や記事を読み込んで、「この言葉の次にはどんな言葉が来やすいか」を身につけた、とても物知りな文章の達人です。ただし、本当に理解しているというより「それらしい続き」を書くのが得意なので、ときどき自信満々に間違えます。
現場ではこう使う
営業部の担当者が、LLMを使ったチャットサービスで、商談メモから提案書の下書きを作りました。数分で整った文章ができあがりましたが、製品の仕様や価格に関する記述には誤りが混じっていました。担当者は、下書きは生成AIに任せつつ、事実に関わる部分は必ず社内資料で確認してから提出しています。
試験のポイント
EXAM POINT「大量のテキストで学習」「次の単語（トークン）を予測して文章を生成」と出てきたらLLMです。多くのLLMはTransformerという仕組みを土台にしており、事前学習の後にファインチューニングやRLHFで調整されます。もっともらしい誤りを出すハルシネーションが起こりうる点も、LLMの特徴としてセットで押さえましょう。
混同しやすい用語との違い
- Foundation Model大量のデータで事前学習し、さまざまな用途に転用できるモデルの総称。LLMは言語を扱う代表的な基盤モデル
- TransformerLLMの内部で使われている仕組み（アーキテクチャ）の名前。LLMはそれを使って作られたモデル
- Machine Learningデータから規則を学ぶ技術全般。LLMはその中の深層学習を使った一例