ストーリーの形成から複雑な記事の簡素化、真に人間らしい会話に至るまで、大規模言語モデル (LLM) は AI の新時代を推進しています。 この記事では、 としての 10 年にわたる経験を共有し、LLM の世界に飛び込み、その内部を解明し、彼らが人工知能の未来をどのように再構築しているかを探ります。 AI ソフトウェア開発会社 まずは基本から始めましょう: 大規模言語モデルとは何ですか? 大規模な言語モデルは、あらゆる形式のテキストを認識、要約、翻訳、予測、生成するようにトレーニングされたアルゴリズムです。 LLM は従来の言語モデルとどう違うのですか? 大規模な言語モデルは として知られる深層学習アルゴリズムの範疇にあります。トランスフォーマー アーキテクチャは、長年にわたって存在してきた伝統的な言語モデルの限界を超えるのに役立ちました。 、トランスフォーマー ニューラル ネットワーク 従来の言語モデルは逐次的に動作し、一度に 1 つの単語 (または文字) を処理し、入力テキスト全体が消費された後に出力を配信していました。 これらのモデルは非常に機能的ですが、顕著な欠陥がありました。シーケンスの最後に到達するまでにシーケンスの始まりを「忘れて」しまうことがありました。 2014 年に 、後に Google によって普及されたときにすべてが変わりました。アテンション メカニズムにより、逐次処理からのパラダイム シフトが可能になり、トランスフォーマー モデルがシーケンス全体を同時に認識できるようになりました。 アテンション メカニズムが初めて導入され これにより、機械によるコンテキストの理解に革命が起こりました。入力全体を一度に受け入れることにより、トランスフォーマー モデルは、テキスト内の単語間のニュアンスや複雑な関係を理解する能力を獲得します。 LLM は内部でどのように機能しますか? 大規模な言語モデルはデータから学習します。 LLM のトレーニングに使用されるデータセットは膨大です。たとえば、OpenAI のよく知られ、広く愛されている GPT4 は、約 13 兆個のトークン (モデルが処理できるテキストの基本単位を考えてください) でトレーニングされたと考えられています。 モデルは、単語、その背後にある概念、およびそれらの間の関係を徐々に学習します。モデルが十分に学習すると、その「知識」をテキストの予測や生成など、より複雑な問題の解決に移すことができます。 これは、エンコーダとデコーダで構成される 2 つのコンポーネントのトランスフォーマ アーキテクチャのおかげで可能になります。 入力テキストがモデルに入力されると、単語の一部、単語全体、文の一部、または文全体のトークンに変換されます。次に、トークンは、初期のトークンの意味を保持するベクトル空間表現に変換されます。 エンコーダーはこれらの表現を構造化し、重要な詳細を抽出し、それに基づいてコンテキスト ベクトルを作成します。したがって、コンテキスト ベクトルは入力テキスト全体の本質を保持します。 デコーダは、初期出力に基づいて、コンテキスト ベクトルに依存して、たとえば、文を終了するのに最適な単語を選択するなど、一貫した出力を生成します。このプロセスを繰り返すことにより、トランスフォーマー モデルはパッセージ全体を単語ごとに生成できます。 この広範なトレーニング プロセスにより、LLM は特定のタスクの実行に限定されず、複数のユース ケースに対応できます。このようなタイプのモデルは、基礎モデルとも呼ばれます。ただし、 を微調整することができます。 基礎モデルに焦点を当てる小さなデータを供給することで、狭いタスクを実行するように基礎モデル 大規模な言語モデルはビジネスでどのように使用されますか? 大規模な言語モデルは、さまざまな分野にわたって貴重な資産であることが証明されています。ここでは、LLM がどのような機能を備えているかを理解するために、いくつかの使用例を示します。 1. チャットボットと仮想アシスタント LLM は、顧客サービスとエンゲージメントの進化を推進しています。 LLM を活用した と仮想アシスタントは、複雑な問い合わせに対応し、パーソナライズされた推奨事項を提供し、人間のような会話を行うことができるため、ユーザー エクスペリエンスと運用効率が向上します。 チャットボット Essent のようなエネルギー会社は、絶え間なく殺到する顧客サービスの需要に対応しています。 Esse 。 nt の会話型 AI プログラム主任マネージャーである Jeroen Roes 氏は、同社は数十年にわたり主要な顧客サービス ツールとして電話に依存していたと述べています しかし、競争の激化と顧客サービス要求の急増に直面して、Essent は競争力を維持するために業務を再発明する必要があることを認識しました。 同社は LLM ベースのチャットボットにチャンスがあると考えました。この革新的なテクノロジーを活用することで、Essent は増大する顧客サービスのニーズに応えることができました。 2. センチメント分析、市場調査、トレンド予測 企業は、LLM を に活用して、世論を測定し、ブランド認知を追跡し、市場動向を予測しています。 LLM は、膨大なデータセットを分析することで、企業が情報に基づいた意思決定を行い、マーケティング戦略を最適化し、競合他社に先んじることを支援します。 センチメント分析 たとえば、ソーシャル メディア管理および顧客エンゲージメント プラットフォームである Sprinklr は、 。これは、企業がソーシャル メディア上で自社のブランドや製品に関連するディスカッションを監視し、参加するのに役立ちます。 感情分析に大規模な言語モデルを利用しています Sprinklr のプラットフォームはソーシャル メディア データを分析してセンチメント パターンを特定し、顧客の行動や好みに関する貴重な洞察を提供します。 3. コンテンツの生成 LLM は、コンテンツを作成するための古いアプローチを変えています。高品質の記事、レポート、製品説明を作成できます。 LLM によって生成されたコンテンツは、特定のブランドの声に合わせてカスタマイズできるため、一貫性と信頼性が確保されます。 以下に、さまざまな分野のコンテンツ生成に使用される注目すべき LLM をいくつか示します。 GPT-3、4: これらのモデルは、人間のような対話の生成、コピーライティング、翻訳、その他の多くの言語関連タスクに優れています。 LaMDA: Google の LaMDA は、魅力的な会話とテキスト生成を目的として設計されており、人間の対話において価値のあるアプリケーションを提供します。 Megatron-Turing NLG: 汎用性の高い言語モデルである Megatron-Turing NLG は、幅広いテキストベースのタスクに使用され、特に複数の言語を強力にサポートしていることで知られています。 DALL-E、安定拡散、MidJourney: これらのモデルは、テキストの説明に基づいて画像を生成する専門家であり、クリエイティブなコンテンツ生成の新たな可能性を開きます。 4. パーソナライズされた推奨事項 電子商取引プラットフォームとストリーミング サービスは、LLM を利用して、 をユーザーに提供しています。これらのモデルは、ユーザーの行動と好みを分析して、個人の好みに合わせたコンテンツ、製品、サービスを厳選し、顧客満足度と顧客維持を向上させます。 パーソナライズされた推奨事項 たとえば、食料品配達サービスの Instacart は、LLM を利用して栄養に関する質問に対処し、パーソナライズされた製品の推奨を提供しています。 ビジネスへの LLM の導入: 考慮すべき要素 大規模な言語モデルをビジネス運営に組み込むことは、大きなメリットをもたらす可能性がある戦略的措置です。ただし、この変革を慎重かつ細心の注意を払って乗り切ることが重要です。 ここでは、企業に LLM を導入する際に考慮すべき重要な要素について詳しく説明します。 1. 利用可能なインフラストラクチャとリソース LLM は処理能力を必要とするため、堅牢なインフラストラクチャが必要です。本格的に始める前に、現在の IT インフラストラクチャを評価し、LLM の大量の計算需要に対応できるかどうか、またはアップグレードや拡張が必要かどうかを判断してください。 また、LLM はリソースを大量に消費する可能性があることに注意してください。ビジネスが成長し、LLM への依存度が高まるにつれて、スケーラビリティが極めて重要になります。インフラストラクチャが現在のニーズに適しているだけでなく、将来のニーズにも適応できることを確認してください。 スケーラビリティには、より強力なサーバーの追加、 、またはその両方の組み合わせが含まれる場合があります。 クラウドベースのソリューションの利用 2. オープンソースにするかカスタムにするかを選択します LLM を導入するには、オープンソース モデルを微調整する方法と、カスタム モデルをトレーニングする方法の 2 つの一般的な方法があります。選択はビジネス目標と一致している必要があります。 GPT-3,5 などのオープンソース モデルは、AI を活用したアプリケーションを実験するためのコスト効率の高いエントリー ポイントを提供します。これらは広範なデータセットで事前トレーニングされており、言語関連の幅広いタスクを実行できます。 ただし、特定のニーズに合わせて調整できない場合があるため、微調整が必要です。 競争力と柔軟性が必要な場合は、カスタム モデルが最適です。導入に柔軟性があり、モデルの構造、構成、サイズを特定の要件や目的に合わせて調整できます。 たとえば、電子商取引プラットフォームを実行している場合、製品固有のクエリやユーザー インタラクションをより深く理解できるようにカスタム LLM をトレーニングできます。 3. 利用可能な専門知識とスキルを比較検討する LLM の導入を成功させるには、熟練したチームが必要です。 、 、 重要な人材です。これらの専門家は、お客様の特定のユースケースに合わせて LLM を微調整および最適化し、お客様のビジネス目標を効果的に満たすことができます。 自然言語処理 機械学習 深層学習の専門家は また、社内に専門知識が不足している場合は、 との提携を検討してください。 AI ソリューションの作成に特化しており、必要なスキルとガイダンスを提供できます。 生成 AI サービス プロバイダー 4. データ ガバナンスとコンプライアンスの要件を必ず考慮する ヘルスケア、金融、その他の規制された業界で活動する企業は、厳格なデータ プライバシー規制を遵守しています。したがって、LLM を実装するときは、データ ガバナンスとコンプライアンスに注意を払う必要があります。 堅牢な とコンプライアンス対策を確立して、ユーザー データを保護し、信頼を維持します。暗号化、アクセス制御、監査証跡はデータ保護の重要なコンポーネントです。 LLM が などの業界固有の規制にも準拠していることを確認してください。 データ ガバナンス ポリシー 医療分野の HIPAA LLM に関連する課題とリスク LLM は優れた機能を提供しますが、企業が認識しなければならない課題もあります。ここでは、これらの課題を検討し、LLM 実装を確実に成功させるためのソリューションを提供します。 課題 1. トレーニング データの偏り LLM は膨大なデータセットから学習しますが、これらのデータセットには元のソースに存在する 可能性があります。その結果、LLM によって生成されたコンテンツは、意図せずにこのバイアスを永続させたり、増幅させたりする可能性があります。 バイアスが含まれている : LLM を定期的に監査して微調整し、バイアスを特定して除去します。モデルのトレーニング中にバイアス検出アルゴリズムとガイドラインを実装して、出力のスキューを削減します。 軽減策 さらに、固有のバイアスを最小限に抑えるためにトレーニング データセットを多様化することを検討してください。 課題 2. データのプライバシーとセキュリティに関する懸念 LLM は機密性の高い顧客データや機密情報を扱うことがよくあります。セキュリティ対策が不十分だと、データ侵害が発生する可能性があります。 : 機密 の暗号化、データへのアクセスを許可された担当者のみに制限するアクセス制御、関連するデータ保護規制 (GDPR、HIPAA など) の遵守など、厳格なデータ セキュリティ対策を実装します。セキュリティ プロトコルを定期的に更新して、新たな脅威に先んじてください。 緩和策 データ 課題 3. 学習曲線と従業員の抵抗 従来のワークフローに慣れている従業員は、LLM を自分たちの役割 統合に抵抗する場合があります。 を妨害するもの、または脅威とみなして : 従業員のスキルを向上させ、LLM テクノロジーに慣れるための包括的なトレーニング プログラムに投資します。従業員を移行プロセスに参加させる変更管理戦略を導入し、効率と生産性の向上における LLM の利点を強調します。 緩和策 課題 4. 過剰依存のリスク 特にビジネスコミュニケーションのためのメッセージを生成する場合、LLM に大きく依存すると、ブランドの信頼性と創造性が薄れる可能性があります。 : 自動化と人間の創造性の間でバランスをとります。 LLM は、人間の創造性に取って代わるのではなく、補助し、強化するツールとして使用します。 LLM で生成されたコンテンツを継続的にレビューおよび編集して、ブランドの独自の意見や価値観に合わせます。 軽減策 まとめると 大規模な言語モデルは、イノベーションの推進、顧客エクスペリエンスの向上、運用の最適化が期待できる強力なツールです。 LLM の複雑さとその導入に関する考慮事項を理解することは、競争力を求める企業にとって不可欠です。 LLM の旅に乗り出し、LLM が提供する無限の可能性を探求することを検討しているのであれば、私たちがお手伝いいたします。 。未解決の質問にお答えし、LLM の未来を受け入れるお手伝いをいたします。 ITRex Group にご連絡ください
