言語モデル（LM）と自然言語処理の基礎解説
この記事では、言語モデル（LM）や自然言語処理（NLP）の基本的な概念について解説します。また、生成AIのテキスト生成において重要なパラメータであるTemperatureやTop-pについても触れていきます。
今回ご紹介する内容についても生成AIパスポートの試験範囲となります。
言語モデル（LM）とは？
言語モデル（Language Model, LM）は、テキストデータを学習し、次に来る単語やフレーズの確率を予測する仕組みです。具体的には、文章が自然言語としてどれだけ自然であるかを評価し、文法的に正しい文章や会話を生成する役割を持ちます。
例えば、「今日は天気が」と入力した場合、LMはその後に「良いです」や「悪いです」といった適切なフレーズを確率に基づいて予測します。この技術が基盤となり、多くの自然言語処理タスクが可能になっています。
自然言語処理（NLP）の主要タスク
自然言語処理にはさまざまなタスクがあります。その中でも代表的なものを以下に挙げます：
自然言語の生成: 人間が書いたような自然な文章を生成するタスクです。例えば、AIによる物語作成や記事執筆が該当します。
文章生成: 指定されたテーマやキーワードに基づいて文章を生成します。チャットボットやマーケティング文章の作成に活用されます。
質問応答: 入力された質問に対して適切な回答を返します。検索エンジンやFAQシステムで利用されることが多いです。
感情分析: テキストの感情をポジティブ、ネガティブ、中立などに分類します。レビューやSNS投稿の分析に役立ちます。
テキスト要約: 長文から重要な情報を抽出して短い要約を作成します。ニュースや報告書の要約に活用されています。
機械翻訳: 文章を一つの言語から別の言語に変換します。Google翻訳やDeepLなどが有名な例です。
文書分類: テキストを特定のカテゴリに分類するタスクです。スパムメールの検出やジャンル分類で利用されます。
言語モデリング: 言語の文法的構造を学習し、次の単語や文章の確率を予測するタスクです。これは多くのNLP技術の基盤となります。
テキスト生成の自由度を調整するTemperature
テキスト生成において、Temperatureは生成される文章の多様性や自由度を調整する重要なパラメータです。以下にTemperatureの特徴を詳しく解説します。
Temperatureの設定範囲
範囲: 0〜1の値で設定。
値が大きい（例: 0.7〜1.0）:
出力の自由度が高くなり、創造的で多様な結果が得られます。
例: 物語作成や詩の生成など、自由な発想が求められる場合に適しています。
値が小さい（例: 0.0〜0.3）:
モデルの出力が定型的で予測可能になります。
例: 正確な事実を求めるタスクや決まった形式の回答が必要な場合に使用されます。
利用例
創造的な文章生成:
「童話を考えてください」などのプロンプトでは、Temperatureを高めに設定することで面白いストーリーを生成できます。
厳密な回答が必要な場合:
科学的な質問や技術的な内容には、Temperatureを低めに設定することで一貫性のある正確な回答が得られます。
補足情報：TemperatureとTop-pの組み合わせ
Temperatureと並んで注目すべきもう一つのパラメータがTop-pです。
Top-p（Nucleus Sampling）:
累積確率が一定値を超えるまでの単語候補を選択肢に含める手法です。
Temperatureと組み合わせて使用することで、モデルの出力をより細かく制御できます。
例えば、Top-pを0.9に設定すると、モデルは累積確率90%以内の候補から次の単語を選びます。これにより、Temperatureの調整とともに、生成結果の精度や多様性を向上させることが可能です。
まとめ
言語モデル（LM）や自然言語処理（NLP）の仕組みを理解することで、生成AIの活用方法が広がります。また、TemperatureやTop-pのようなパラメータを調整することで、生成される文章の品質やスタイルを自由にコントロールできます。