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LLM (大規模言語モデル)とは?

読み: エルエルエム英語: Large Language Model

数十億〜数兆パラメータ規模で訓練された大規模なニューラルネットワーク言語モデル。生成AIの中核技術。

詳しい解説

LLM (Large Language Model / 大規模言語モデル) は、数十億〜数兆パラメータ規模を持つ深層学習モデルで、Web 上の大量テキストを事前学習することで言語の統計的構造を獲得します。

代表例として OpenAI の GPT、Anthropic の Claude、Google の Gemini、Meta の Llama、xAI の Grok などがあります。 Transformer アーキテクチャと自己回帰的なトークン予測を組み合わせることで、要約・翻訳・コード生成・質問応答など幅広いタスクをゼロショット/フューショットで実行できます。

ファインチューニング、RAG、ツール利用 (Function Calling)、MCP などの周辺技術と組み合わせることで、自社データを反映したアプリケーションやエージェントを構築できる点が、現代の生成AI活用の中核となっています。

関連用語

GPTOpenAI が開発した Transformer ベースの大規模言語モデル系列。事前学習で大量のテキストから言語パターンを獲得します。ClaudeAnthropic が開発する大規模言語モデルおよび対話型生成AIサービス。長文処理と安全性 (Constitutional AI) を重視した設計が特徴です。GeminiGoogle が開発するマルチモーダル LLM および対話型生成AI。Google ワークスペースとの統合や検索連携が強みです。TransformerSelf-Attention 機構を中核とするニューラルネットワークアーキテクチャ。GPT/Claude/Gemini 等 LLM の基盤。ファインチューニング事前学習済みLLMに対し、特定タスクや独自データで追加学習を行ってモデルを専門化する手法。RAG (検索拡張生成)外部の知識ベースから関連情報を検索し、その内容をプロンプトに含めて LLM に回答させる仕組み。ハルシネーション抑制に有効。

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