LLMとは? 生成AIとの違いや企業の活用事例を解説

一方、生成AIは新しいコンテンツを生成する能力を持つAI技術だ。テキスト生成だけでなく、画像生成のほか、音声生成などが可能となっており、特にクリエイティブ領域での応用が進んでいる。
○技術的な違い

生成AIは、新しいコンテンツやデータを生成することを主目的としている。画像生成やテキスト生成、音声生成など多岐にわたる用途で利用され、ディープラーニング技術を駆使してパターンや特徴を学習し、新たなデータをつくり出す。そのプロセスで利用される技術には、GAN（Generative Adversarial Networks、生成敵対ネットワーク）やVAE（Variational Autoencoder、変分オートエンコーダ）などがある。

生成AIの中でも、自然言語処理の分野に特化している技術がLLMだ。LLMは、膨大なテキストデータを学習して自然言語の文脈を理解し、その理解に基づいた適切な応答を生成する。生成は、トークン化、エンコード、デコードなどのプロセスを通じて行われる。具体例として、先にも挙げたBERTやGPTなどのモデルが存在する。

LLMを含む生成AIは、ディープラーニング（深層学習）の技術を基盤としているが、単に「生成AI」と言った場合、画像や映像、音声、テキストなど、さまざまなデータ形式を生成するAIを総称しているのに対し、「LLM」はテキストの理解と生成に特化したものであることに留意したい。
○機械学習との違い

機械学習は、データからパターンを学び、それを基に予測や分類を行う技術であり、一般的には回帰分析やクラスタリングなどが含まれる。 一方、LLMは膨大なテキストデータを学習し、自然言語を高度に理解し生成することに特化している。

また、機械学習モデルは明示的なルールや手本に基づき学習と予測を行うことが多いが、LLMは、文脈の意味を捉え、そのうえで新しいテキストデータを創り出す。この違いは、応用範囲の広さと複雑性、そして処理の正確性に大きな影響を及ぼす。

以上の点から、LLMを含む生成AIは、従来の機械学習技術を大きく進化させたものだと言える。
LLMの仕組み

LLMの仕組みは、主にトークン化、エンコード、文脈理解、デコード、および確率出力の5つのステップで構成される。

まず、トークン化とは、テキストを単語やサブワードなどの小さな単位に分割するプロセスである。例えば、元のテキストが「I am a boy.」ならば、「I」「am」「a」「boy」「.」に分けるといった具合だ。この段階で、モデルは文脈を理解するための基本的な単位を取得する。