ChatGPT の背後にあるビッグモデル技術を 3 分で簡単に理解する

過去 10 年間で、人工知能の分野で大きな進歩が遂げられてきましたが、その中で自然言語処理 (NLP) はその重要なサブフィールドの 1 つです。 NLP で使用されるモデルの 1 つに、大規模言語モデル (LLM) があります。 LLM は、高度なニューラル ネットワーク アーキテクチャを使用して自然言語の単語、フレーズ、概念間のパターンと関係を学習し、大量のテキスト データを処理するように設計されています。これは、単語やフレーズの背後にある文脈と意味を理解する能力があることを意味します。そのため、LLM はさまざまな NLP アプリケーションにとって重要なツールとなっています。

OpenAI チームによって開発されたチャットボットである ChatGPT は、LLM の一例です。近年、人間のようなテキストを生成できることから注目を集めています。

自然言語処理 (NLP) の仕組みをより深く理解したい場合は、Python でコーディングする方法を学ぶことができます。専門家は、NLP、機械学習、ニューラル ネットワーク インターフェイスに最適な言語の 1 つとして Python を推奨しています。 R プログラミング言語は、特に大規模な言語モデルを扱うプロジェクトにおいて、研究者や開発者の間でも人気があります。どちらの言語も、機械学習の基礎を習得するのに役立つ豊富なライブラリを提供しています。次に、大規模言語モデル (LLM) がどのように機能するかを詳しく見ていきます。

LLMはどのように機能しますか?

LLM は、大量のテキスト データを取得して処理し、単語とパターンの関係を学習することによって機能します。文章の意味を理解した後、受け取ったトレーニング データに基づいて独自の文章を生成できます。データは、記事、ブログ、ニュース サイト、ジャーナルなど、さまざまなソースから取得されます。処理するデータの量が膨大であるため、与えられたテキストからパターンを抽出し、人間のようなテキストを生成することができます。これは、人間の記憶力と処理能力には限界があるため、実行できないことです。一方、コンピューターは膨大な量のデータを保存し、処理することができます。

モデル自体は、接続されたノードで構成されたニューラル ネットワークを通じて動作し、自然言語の単語とフレーズの関係をシミュレートできます。トレーニング データはモデルへの入力として機能し、出力の品質はトレーニング データの品質によって決まります。 Reddit フォーラムでの会話など、インターネットからの会話データを分析する ChatGPT-3 を例に挙げてみましょう。さらに、人間のトレーナーがデータの品質と関連性に関するフィードバックを提供することで微調整を実行します。 LLM の仕組みは、子供が言語を学ぶ方法に似ています。つまり、全員が同じ言語を話す環境に置かれると、子供は周囲の人々の発話行動を学習し、真似するようになります。子どもが、自分が作った文章に対してフィードバックを与える教師の指導も受ければ、その言語で正確に文章を作ることを学ぶでしょう。

LLM の応用分野は何ですか?

LLM はさまざまな分野でさまざまな方法で使用されています。その一部を以下に示します。

• 言語翻訳: LLM は、ある言語の単語を別の言語に素早く翻訳できます。これは、2 つの言語を比較し、並列コーパスと呼ばれるものを通じて文ごとの翻訳を試行することによって行われます。 LLM は、直接変換とエンコーダー/デコーダー変換の 2 つの変換方法を使用します。どちらの技術もディープラーニング手法を採用しています。
• コンテンツ作成: LLM によって生成された出力は、記事、製品の説明、パンフレット、その他の種類の書面によるコンテンツなど、製品のテキスト コンテンツとして使用できます。 ChatGPT は、人間が作成したコンテンツと区別がつかない高品質のテキストを生成するための優れたツールです。ユーザー向けのコンテンツの作成が仕事である場合は、このツールの使用を検討してください。
• チャットボット: LLM の主な用途の 1 つはチャットボットです。多くの企業がすでに ChatGPT を顧客サポート チャットボット ツールの一部として使用し、正確な応答を提供することで顧客サービスを最大限に高めています。テクノロジーリーダーは、関連する社内データを提供することで、ビジネスニーズに合わせた言語モデルの開発も検討しています。
• 要約: 一部の LLM では、意図したメッセージを損なうことなく、長い記事を要約して短いバージョンを作成できます。 ChatGPT は、Reddit に送信された投稿を人間が書いた要約とともに収集することでこれを実現します。次に、トレーナーは、モデルが強化学習のプロセスを通じて高品質の要約を生成できるように要約を微調整します。

LLMの応用分野

上記のアプリケーションに基づいて、LLM は現在次の分野で使用されています。

• テクノロジー ビジネス: テクノロジー ビジネスの重要な部分は顧客とのコミュニケーションです。テクノロジー業界のマネージャーやリーダーは、ChatGPT を通じて顧客とのコミュニケーション プロセスを合理化する方法を求めています。さらに、LLM は、製品の説明、ミッション ステートメント、その他の文書など、ビジネス向けのコンテンツの作成にも使用できます。テクノロジーの世界では、コードの作成にも使用でき、効率的なコードの作成と保守方法を探しているプログラマーに役立ちます。ChatGPT を使用して既存のコード ベースを分析したり、一般的なスクリプトの作成を依頼したりできます。これはここ数年で可能になりました。
• ヘルスケア: ヘルスケア分野では、LLM はさまざまな魅力的な方法で活用できます。 1 つの使用例としては、大量のゲノムデータをトレーニングしてウイルスの変異体を予測し、それを使用して新しい配列を生成することが挙げられます。その他のアプローチとしては、LLM を使用して健康上の問題を診断し、潜在的な治療法を特定することが含まれます。大量の医療データを調べることで、医療診断がより正確になり、最終的には人命を救うことができます。 LLM はヘルスケア業界に革命を起こす可能性を秘めています。
• 小売業界: 小売業界も LLM を利用することでメリットを得ることができます。その活用方法の 1 つは、企業が顧客の行動や好みをより深く理解できるようにすることです。 LLM は、検索クエリやオンラインでのやり取りなどの顧客データを分析することで、顧客が求める製品やサービス、企業とのやり取りの好みに関する洞察を提供できます。この情報を使用して、マーケティング キャンペーンを最適化し、顧客エクスペリエンスをパーソナライズし、よりスマートなビジネス上の意思決定を行うことができます。

LLM における課題は何ですか?

LLM を含む機械学習モデルの良し悪しは、提供されるトレーニング データによって決まります。つまり、低品質のデータでトレーニングすると、低品質の出力が生成されることになります。これは、リスクが高く、エラーが許容されない状況では問題になる可能性があります。低品質データまたは高品質のデータの構成要素は主観的なものになる可能性がありますが、高品質のデータの特徴には、正確性、関連性、多様性などがあります。低品質データの特徴には、不完全性、偏り、不正確さなどがあります。

データの高品質を確保するには、人間のトレーナーによる監督と調整が必要です。もう 1 つの問題は、大量のデータのスケーリングと維持が困難でコストがかかる可能性があることです。現在、LLM のほとんどの作業は研究者によって行われ、十分なリソースを持つ大企業によってサポートされています。

ChatGPT は最近、トレーニング データに固有のバイアスがあるために偏ったコンテンツを生成していると批判されています。もう一つの正当な懸念は、悪意のある行為者が、偽情報を広めるためのコンテンツや世論に影響を与えるためのプロパガンダを生成するなど、悪意のある目的でこれを使用する可能性があるということです。

これは私たちにとって何を意味するのでしょうか?

大規模言語モデルがどのように機能するかを理解したところで、これが自分にどのような影響を与えるのか疑問に思うかもしれません。近年、大規模言語モデルは大きな進歩を遂げており、専門家は一般的にこれが将来のコミュニケーション方法を変えるだろうと考えています。

将来、AI の機会が数多くあるため、AI の仕組みや、モデルを展開および作成する方法を理解しておく必要があるかもしれません。機械学習モデルで最も人気のある言語は Python です。これは、ニューラル モデルの作成に使用できる Keras や Tensorflow などのライブラリがあるためです。画像処理をはじめ、人工知能の応用はすでに数多くあり、今後もさらに増えていくでしょう。