大規模な言語モデル: それらは何で、どのように機能するのか

LLMまたは「大規模言語モデル」という言葉は、最近よく使われるようになりました。ほとんどの人は、それが 人工知能、それだけです。

OpenAI の ChatGPT から Google の BERT に至るまで、今日の強力な人工知能システムの多くは大規模な言語モデルに基づいており、偶然にもそれがその能力の源となっています。 しかし、これらの LLM は、それ以前の他の人工知能テクノロジーと何が違うのでしょうか?

大規模言語モデルは、その名前が示すように、非常に大規模です。 これらは、非常に膨大な量のデータで訓練された AI システムであるため、人間の言語を非常に効率的に使用できます。 この投稿ではその方法を説明します。

大規模言語モデルとは何ですか?

大規模言語モデルは、テキストやその他のコンテンツを認識、複製、予測、操作するように訓練された人工知能システムの一種です。 最新の大規模言語モデルは、数十億以上のパラメータを持つ AI ニューラル ネットワークで構成されており、多くの場合、ペタバイト規模のデータを使用してトレーニングされます。

大規模な言語モデルは、すべてではありませんが、人間と同じように多くのことを理解できます。 ただし、ほとんどの人間とは異なり、大規模な言語モデルは、ほぼすべてのことについてより広範な知識を持つことができ、まるで言語モデルのように見えます。 全知全能のコンピューター。

今日、大規模な言語モデルが実現できるのは、インターネット上の膨大なデジタル情報と、 コンピューティングCPU と GPU 並列プロセッサの両方の計算能力が向上しました。

大規模な言語モデルはどのように機能するのでしょうか?

表面的には、次のような大規模な言語モデルがあります。 AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 使いやすいです。 テキストを入力するだけで、質問からあらゆる種類のリクエストまで返信します。

ただし、大規模な言語モデルで知られる一見簡単な結果を生み出すために、表面下ではさらに多くのことが行われています。 たとえば、ChatGPT の結果を生成するには、まずシステムを作成、トレーニング、微調整する必要があります。

そこで、ここでは大規模な言語モデルを可能にするさまざまなプロセスを簡単に見ていきます。

• 設計: 大規模な言語モデルの設計によって、それがどのように機能するか、どのアルゴリズムとトレーニング方法を採用するか、全体的なトレーニングとメンテナンスにかかる時間とコストが決まります。
• トランスフォーマー: ほとんどの大規模な言語モデルは、Transformer 深層学習モデルを使用して構築されます。 トランスフォーマーは、コンテキスト認識を高めるセルフアテンション メカニズムを備えているため、古いモデルに比べて必要なトレーニング時間が短縮されるため便利です。
• 事前トレーニングとデータ: Wikipedia から大規模なデータベースやその他の独自のデータ ソースに至るまで、大規模な言語モデルのトレーニングに使用されるデータの量と質によって、その出力機能が決まります。 事前トレーニングにより、大規模な言語モデルに、書かれたテキスト、言語、コンテキストなどを理解するために必要な基本情報が与えられます。 ほとんどの LLM 事前トレーニングは、半教師あり学習モードまたは自己教師あり学習モードのいずれかで、ラベルなしのデータを使用して行われます。
• 微調整: LLM の事前トレーニング段階の後の次のステップは、通常、ドメイン固有の微調整であり、チャット、ビジネス調査、コード補完などの特定の目的に合わせて、より便利なツールに変換されます。 これは、GitHub Copilot や OpenAI の ChatGPT などのツールが開発される段階です。

大規模な言語モデルとソフトウェア ツール

大規模言語モデルは、他のソフトウェアシステムやプラットフォームに接続することもできます。 プラグイン API 統合。これにより、LLM は、時間の確認、計算の実行、Web の閲覧、Zapier などのプラットフォームを介した Web アプリの操作など、現実世界のアクティビティを実行できるようになります。

これは現在開発中の分野であり、その可能性は膨大です。 たとえば、ユーザーがしなければならないのは指示を与えることだけで、LLM は Web 上で何かを調べたり、予約したり、最新ニュースのトピックに注意したり、買い物をしたりするなどの作業を行ってくれます。

LLM の用語とラベル

大規模な言語モデルを開発するための特定の方法はないため、開発者グループは、同様の目標を達成するために、わずかに異なるアプローチを使用するさまざまなモデルを作成することになります。 この状況により、各モデルがどのように機能するかを説明しようとして、さまざまなラベルが生まれました。 以下に、これらの用語の一部とその意味を示します。

• ゼロショットモデル: 基本的なトレーニング セットを超えて分類を行うことができ、一般的な使用に対してかなり正確な結果を与えることができる、事前トレーニングされた大規模な言語モデル。
• ファインチューニングモデル: ドメイン固有のモデル。
• マルチモーダルモデル：画像などのテキスト以外のメディアタイプを理解し、作成できる。
• GPT: 生成的な事前トレーニング済みトランスフォーマー。
• T5: テキストからテキストへの転送トランスフォーマー。
• バート: 双方向および自動回帰トランスフォーマー。
• ベルト: Transformers からの双方向エンコーダー表現。
• ロベルタ: 堅牢に最適化された BERT アプローチ。
• CTRL: 条件付きトランスフォーマー言語モデル。
• ラマ: 大規模言語モデル メタ AI。
• チューリング NLG: 自然言語の生成。
• TheMDA: 対話アプリケーションの言語モデル。
• エレクトロニクス: トークン置換を正確に分類するエンコーダーを効率的に学習します。

大規模言語モデルの応用

大規模な言語モデルは、ビジネス、開発、研究の多くの分野に有効に適用できます。 本当のメリットは微調整後に得られますが、これはモデルの設計目的に完全に依存します。 ここでは、その多くの応用分野を紹介します。

1. 言語変換: 大規模な言語モデルは複数の言語で適切に動作します。 単純な文章をコンピュータ コードに翻訳したり、複数の人間の言語の翻訳を一度に大量に作成したりすることもできます。
2. コンテンツ生成: テキストの生成から画像などに至るまで、LLM を使用して、製品説明、マーケティング コンテンツ、会社の電子メール、さらには法的文書など、あらゆる種類のコンテンツを生成することで利益を得ることができます。
3. バーチャルアシスタント: LLM は人間の言語をよく理解しているため、仮想アシスタントとして理想的です。 彼らは人間の言語をコマンドとして受け入れ、それを使って文章を書いたり、オンラインでアクションを実行したり、研究を実行したりすることができます。
4. チャットと会話: 人気の ChatGPT モデルが示すように、彼らは優れたチャット パートナーでもあります。
5. 質問応答: 大規模な言語モデルはトレーニング中に多くの情報を吸収するため、ほとんどの一般知識の質問に答えることができます。
6. コンテンツの概要: 大きなテキスト コンテンツを短い形式に要約することもできます。 トランスフォーマーモデルはこの点で優れています。
7. 財務分析： BloombergGPT はその好例です。
8. コード生成: コンピューター プログラマーは、プログラミング用に微調整された大規模な言語モデルを活用した副操縦士により、より効率的になってきています。
9. 転写サービス: LLM を使用すると、テキストから音声への変換や音声からテキストへの文字起こしをその場で簡単に行うことができます。
10. 書き換え内容: 同じ言語でも、異なるスタイルでも。
11. 感情分析: LLM を使用すると、人間のコミュニケーションに埋め込まれた感情を効果的に推定できます。 これは、マーケティング チームが顧客を調査する際に適用して利益を得ることができます。
12. 情報検索: 人間の言語に対する理解が深いため、LLMは現代の重要な部分を占めています。 検索エンジン.
13. 教育: インタラクティブな学習ツールから、よりスマートでパーソナライズされた個別指導および採点システムまで、教育における LLM の潜在的な用途は膨大です。

大規模な言語モデルの利点

大規模な言語モデルの開発によってもたらされる多くの課題にもかかわらず、その利点は多く、苦労する価値があります。 主なものは次のとおりです。

• 言語の豊かな理解: LLM は、あたかも別の人間と話しているかのように、あなたの言語を理解し、応答することができます。 このため、人間とコンピューターの世界の間のインターフェイスとして特に価値があります。
• クリエイティビティ: 生成的な事前トレーニング済みトランスフォーマーは、ChatGPT や画像などによる印象的なテキスト出力を生成する能力を証明しています。 安定拡散.
• 多才: ゼロショット モデルは、さまざまな環境やアプリケーションを必要とする多くのタスクやプロジェクトに採用できる多用途ツールです。
• 微調整能力: どの組織でも、事前トレーニングされたモデルを取得し、ワークフロー内のタスクやプロセスに合わせて微調整することができます。 これには、ブランディング、スローガン、アプローチなどの組織の文化や倫理を浸透させることも含まれます。

課題

大規模な言語モデルには多くの課題があり、そのため、ほとんどが資金豊富な企業の領域になっています。 開発者が LLM に関して直面する主な問題を次に示します。

• 開発および保守コスト: 大規模な言語モデルの開発と維持には費用がかかります。
• 規模と複雑さ：名前がすべてを物語っています。 大規模な言語モデルは巨大で複雑です。 チームを構築し、管理するには優れたチームが必要です。
• 偏見と不正確さ: 彼らが経験する教師なし学習の規模を考えると、大規模な言語モデルには、学習した時点で多くのバイアスや不正確さが含まれる可能性があります。

人気のある大規模言語モデルのリスト

S / N	お名前	年	Developer	コーパスのサイズ	Parameters	ライセンス
1.	GPT-4	2023	OpenAI	不明	～1兆	パブリックAPI
2.	PanGu-Σ	2023	Huawei社	329億トークン	1兆	プロプライエタリ
3.	MT-NLG	2021	マイクロソフト/エヌビディア	338億トークン	530億	制限付き
4.	アシスタントを開く	2023	ライオーン	1.5兆トークン	17億	Apacheの2.0
5.	ブルームバーグGPT	2023	ブルームバーグL.P.	700 億以上のトークン	50億	プロプライエタリ
6.	ラマ	2023	Meta	1.4兆	65億	制限付き
7.	ギャラクティカ	2022	Meta	106億トークン	120億	CC-BY-NC
8.	Cerebras-GPT	2023	セレブラス	–	13億	Apacheの2.0
9.	咲く	2022	ハギンフェイス＆カンパニー	350億トークン	175億	責任あるAI
10.	GPT-ネオ	2021	エレウテライ	825 GB	2.7億	マサチューセッツ工科大学（MIT）
11.	ファルコン	2023	IIT	1兆トークン	40億	Apacheの2.0
12.	グラム	2021	グーグル	1.6兆トークン	1.2兆	プロプライエタリ
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300億トークン	175億	パブリックAPI
14.	ベルト	2018	グーグル	3.3億	１億１０００万人	アパッチ
15.	アレクサTM	2022	Amazon	1.3兆	20億	パブリックAPI
16.	ヤルム	2022	Yandexの	1.7 TB	100億	Apacheの2.0

オープンソース LLM

人気のある大規模言語モデルの多くは オープンソースの プロジェクトは複雑でコストが莫大なため、多くの開発者が導入するのは不可能ですが、トレーニング済みのモデルを研究目的または本番環境で開発者のインフラストラクチャ上で実行することは可能です。無料のものもあれば、手頃な価格のものもあります。 ここに 素敵なリストです。

トップ LLM リソースのリスト

以下は、大規模な言語モデルと AI 業界についてすべてを学び、最新情報を把握するための Web のトップ リソースのリストです。

• OpenAI: ChatGPT、GPT-4、および Dall-E の開発者
• ハギンフェイス: 自然言語処理 (NLP) から大規模言語モデルまで、AI 関連の人気 Web サイト
• Google AIブログ: Google の研究チームからの情報、研究最新情報、研究、記事を提供します。
• GitHub: 多くのオープンソース プロジェクトとそのコードを備えた人気のコード ホスティング プラットフォーム。
• Nvidia: 並列計算ハードウェアのメーカー
• ACLアンソロジー: 自然言語処理と計算言語学に関する 80 以上の論文を備えた大規模なプラットフォーム。
• ノイリップス: 神経情報処理システムカンファレンス。
• M: ブログ さまざまな専門家や研究者による AI と機械学習に関するブログが多数掲載されたプラットフォームです。
• arXivの: AI や大規模言語モデルを含む、あらゆる種類の研究論文を含む主要な科学リポジトリ。

よくある質問

以下に、大規模言語モデルに関してよくある質問をいくつか示します。

まとめ

大規模な言語モデルとそれが何であるかについてのこの探究をまとめると、それらが世界を変えつつあり、今後も存続することに同意するでしょう。

ここに参加できるかどうかは組織の技術的能力によって決まりますが、あなたのビジネスはいつでも、次のような多くの利点を活用できます。 generative AI 大規模な言語モデルによって提供されます。