LLMとは? 生成AIとの違いや企業の活用事例を解説

エンコードのステップでは、トークン化された単位が数値データに変換される。これにより、テキストをモデル内部で処理しやすくなる。エンコーダーは、文脈を考慮しながら各トークンの意味を理解し、それを高次元のベクトル表現として出力する。このプロセスにより、モデルは文脈間の関係性を捉えられるようになる。

次のデコードとは、エンコードされた情報を元に戻す復号のプロセスである。デコーダーは、文脈を基に次に来るべきトークンを予測し、それを文章として生成する。最後に、確率出力では、次に来るトークンがどの単語になるべきかを確率的に判断する。この判断はモデルが学習したデータに基づき行われる。

これらのプロセスを通じて、LLMは高精度な自然言語処理を実現する。ではそれぞれのステップを詳しく見ていこう。
○トークン化とエンコード

LLMがまず行うのが、トークン化だ。トークン化とは、テキストを小さな単位に分割するプロセスであり、これによりモデルは自然言語を理解しやすくなる。日本語の例で考えてみよう。「今日は良い天気です」という文をトークン化すると、「今日」、「は」、「良い」、「天気」、「です」といった単語や句などに分割される。

次のステップであるエンコードとは、トークン化されたテキストを数値データに変換するプロセスを指す。LLMは数値データを入力として処理するため、この変換が必要となる。例えば、各単語に一意のIDを付与し、「今日」はID1、「は」はID2などとする。この数値データを用いて、モデルは文の意味や文脈を理解し、適切な応答や生成を行うことができる。

トークン化とエンコードは、LLMの精度と効率を大きく左右する。適切なトークン化とエンコードを行うことで、モデルの性能を最大限に引き出し、高精度な自然言語処理が実現できるのだ。
○文脈理解とデコード、確率出力

その後行われるのが、文脈理解とデコードである。文脈理解とは、言語の中で単語やフレーズが使用される環境（文脈）を深く解析し、それに基づいて意味を捉えるプロセスである。このプロセスを経ることで、LLMはより正確な意味を抽出できるようになる。

次のデコードとは、エンコードされた入力データを基に、それを人間が理解できる自然な形式に再構築するプロセスである。

最後に、生成された単語や文章の出現確率を計算し、出現確率の高い単語や文章を出力する。

このようなプロセスにより、文脈を理解した適切な言語生成が行われる。