LLMとは? 生成AIとの違いや企業の活用事例を解説

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代表的なLLMの種類

現代のAI技術において代表的なLLMとして知られるモデルには、BERT、GPTシリーズ、LaMDA、Claudeなどがある。これらのモデルは、それぞれ独自の特性や強みを持ち、さまざまな用途に応じて活用されている。

以下でその詳細を解説しよう。
○BERT

BERTは、Googleの研究者が開発した大規模言語モデルである。BERTは、双方向のトランスフォーマーアーキテクチャを採用している点が特長だ。

従来のモデルは単方向（順方向または逆方向）に文を読み取っていたが、BERTは文を前後から同時に読むことにより、より精緻な文脈理解を可能にする。この特性により、自然言語処理タスクにおいて高い精度を発揮する。

そのため、BERTは質問応答や感情分析、翻訳などのタスクにおいて優れた性能を発揮するとされており、特に検索エンジンの改善やカスタマーサポートの自動化など、ビジネス向けの利用が広がっている。
○GPTシリーズ

GPTシリーズは、OpenAIによって開発されたLLMの1つである。GPTは「Generative Pre-trained Transformer」の略であり、その名前が示す通り、生成系のAIとしての能力に焦点を当てている。このモデルの特長は、大量のテキストデータを事前に学習することで、新しいコンテンツを生成する際に優れた文脈理解と自然な文章生成を行う点にある。

特に注目を集めているGPT-3は、1750億のパラメータを持つことで、非常に高い精度のコンテンツ生成が可能である。GPT-3の登場により、自然言語処理の応用範囲は大幅に拡大し、ビジネスにおいても顧客問い合わせの自動応答やマーケティング資料の自動生成など、多岐にわたる活用例が増え始めている。

GPTシリーズの技術的な強みは、トランスフォーマーアーキテクチャを活用し、「アテンションメカニズム」を用いてエンコードとデコードのプロセスを効率的に行う点だ。アテンションメカニズムでは、入力されたデータにおいて「注目すべき重要な部分」を判断して処理を行う。その結果、高度なテキスト解析・生成を実現するのである。
○LaMDA

LaMDA（Language Model for Dialogue Applications）は、Googleが開発したLLMである。LaMDAは特に自然な対話文を生成することに重点を置き、ユーザーとの流暢で有意義な会話を実現することを目指している。従来の言語モデルに比べ、LaMDAはユーザーの意図や文脈を深く理解することができ、より人間らしい応答を提供できるという点が強みだとされている。