シニアだけどLLM始めてみた

挨拶

どうも、ホットサンド(Hot3DegC)です。

デジタルの世界で生計をたてて早30数年の駆け出しシニアなのです。
年も年だし、そろそろ消費型のワークライフから生産型のワークライフに切り替えて老後に備えたいと思いLLMなどを中心に勉強をしております。
ただ知識を溜め込むだけではもったいない感じがするので、知識の定着も兼ねて情報を纏めておこうと思い立ちました。

また、同じ分野に興味をもつ初級者の方とのつながりが出来ると良いなぁ～とも思っています。もちろん中級者や上級者との方ともたくさん繋がりたいです。

見聞きした情報等をもとに自分の思ったことや解釈などを残せればと考えているので、とんでもない駄文になるかもしれませんが温かい目で応援していただければと思います。また、間違いなどがあればご指摘頂けると助かります。

大規模言語モデル（LLM）とは何なのか？

まず基本的なところからはじめるとして、  大規模言語モデル（LLM） は、AI（人工知能）領域における最も革新的な進歩のひとつとして急速に注目を集めている技術のことです。人間の言葉を理解したり文章などを生成することができるAIの一種で数百億個もの単語から成る膨大なデータセットを学習することによって、驚くほど自然で流暢な文章を生成する能力を持っています。この技術は、チャットボット、文章作成アシスタント、翻訳ツールなど日々の生活やビジネスの多岐にわたる分野で応用されています。

ここ１年ぐらいの話題の中心で、ホントすごいですよね。

なぜLLMが注目されるのか？

デジタルトランスフォーメーション（DX） と 人工知能技術（AI） の発展が加速しており、人工知能技術のひとつである大規模言語モデル（LLM）の重要性が高まってきているように思います。その理由はいろいろな課題解決につながる以下のような技術や実現性、その可能性に期待させるものがあるからではないかと思います。

1. 高度な自然言語処理（NLP）： LLMは人間の言葉や文章データを理解して、それに基づいた質の高いコンテンツ（文章や音声、画像など）を生成する能力をもっています。

2. 多様な応用性： LLMはさまざまな分野で革新をもたらしており、コンテンツ作成（文章や音声、画像など）、カスタマーサービス、自動翻訳、教育支援などで活躍しています。

3. ビジネスと社会への影響： LLMはビジネスプロセスの自動化と効率化を実現し、新たなサービスや製品の開発を促進することで経済全体にポジティブな影響を与えています。

4. 進化するAIとの共生： LLMは人間とAIがより密接に協働する未来に向けて重要な橋渡し役となりつつあるのはないかと思います。

今回はLLMの基本概念から始めて初級者でも理解しやすい形で纏めていこうと思います。デジタル時代を生きるにあたってLLMは単なる技術トレンドではなく未来を形作るキーテクノロジーなので、いまのうちにLLMと仲良しになっておきましょう。LLMは日常生活やビジネスシーンにおける最高のバディとなると思います……言い過ぎ？。

デジタル技術を使って生産性を高めて日本の競争力を向上させようという流れのなかで、注目されているのが人工知能技術（AI）であり、その中心で近年爆発的に技術的特異点 （シンギュラリティ） を向かえて進化した大規模言語モデル（LLM） が話題の中心になるのは 必然 だったのかもしれないですね。簡単に言うと、人が作る文章を理解して人の代わりに文章や画像を作成出来ることで人がする作業の代替わりをすることが出来る。だから仕事の一部をLLMに任せれば、その任せた分の生産性が増加するでしょってことですよね。

一部では、AI（LLM）によって人の仕事がなくなるのではと言われていますが、なくなるまでにはまだまだ長い時間が必要だと個人的には思っています。

LLMの仕組みとは？

大規模言語モデル（LLM）は、人間の言語を理解して新しいテキストを生成する能力を持つ革新的な技術です。LLMがどのようにしてこれを実現しているのか、そしてLLMがどのようにして日常生活やビジネスに役立てられているのかについて基本的な理解を深めてみたいと思います。

LLMの技術的仕組み

LLMは、機械学習と自然言語処理（NLP）の技術を基盤としています。特に、「トランスフォーマー」と呼ばれるモデルが、これらの言語モデルの核心にあります。トランスフォーマーモデルは、文脈を理解することに特化しており入力されたテキストの各単語が文脈の中でどのような意味を持つかを把握することができます。事前学習や強化学習などの技術キーワードも耳にすると思いますが、まずは大まかな仕組みを理解することに努めます。その前にモデル という言葉に引っかかりますかね？ モデルはの「お手本」と言う意味があるので自然言語処理（NLP）の中の１例だと考えれば良いかと思います。

このトランスフォーマーモデル のLLMは、以下のような能力を有しています：

• 文章の理解（NLU）： 与えられたテキストの意味を解析し文脈を把握します。

• 文章の生成（NLG）： 学習したデータに基づき自然で流暢なテキストを生成します。

人工知能（AI）の処理の中で大量の文章データを分析する処理のことを自然言語処理（NLP）といいます。LLMは人工知能（AI）技術の一つのため自然言語処理（NLP）の能力を有していて、その構成能力の自然言語理解（NLU）と自然言語生成（NLG）もしっかりと保有しているというわけです。このふたつの能力の精度が非常に高くあらかじめ膨大な量の情報を学習していることもあって、LLMへの問いかけはあたかも専門知識をもった人が回答してくれているように感じることが出来るのです。

LLMの一般的な用途

LLMの応用範囲は広く日常生活からビジネスに至るまで多岐にわたります。主な用途には以下が含まれます。

• コンテンツ生成： 記事、ブログ投稿、ソーシャルメディアのコンテンツなど、さまざまな種類のテキストコンテンツを自動で生成します。

• チャットボット： カスタマーサポートやオンラインアシスタントとして、ユーザーからの質問に対して自然な回答を提供します。

• 自動翻訳： 異なる言語間でのテキスト翻訳を行い、言語の壁を低減します。

• 要約： 長い文章を短く要約して情報の把握を容易にしてくれます。

これらの用途はLLMが多様な問題解決に貢献しているかを示しています。特に、コンテンツ生成やチャットボットの分野では、LLMの能力がビジネスプロセスの効率化や顧客体験の向上に大きく寄与しています。この記事で掲載しているイラストや図表の土台は、ChatGPT に作成してもらったものを利用しています。あと私は、日本語以外が得意ではないので翻訳でもお世話になっています。日本語も得意ではないですが……

そりゃビジネスでの活用が期待されますよね。出来ることが限定的かもしれませんが、人が成長して熟練者となる期間よりも圧倒的に短期間で作業の代替わりをすることが出来るんですもんね。

まとめ

LLMの技術的な仕組みとその一般的な用途を理解することで、AIという技術が日常生活やビジネスにどのように役立つかの見通しが立ってくるのではないでしょうか。LLMは今後も進化を続け新たな応用分野を切り開いていくと思いますので、この記事がLLMとその可能性についての理解の一助となったり、LLMに興味をもつ仲間が増えることを期待して次回につなげたいと思います。

今のところ個人的には期待しかない分野なので、これからも知識を強化しつつ情報発信をしていければと思いますので、あたたかく応援のほどよろしくお願いします。