解説
さらに詳しく解説
LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）は、大量のテキストデータで学習した言語処理AIモデルです。GPT、Claude、Geminiなどが代表例で、自然言語での対話や文章生成を可能にします。
LLMの概要
基本的な仕組み
[大量のテキストデータ] → [事前学習] → [基盤モデル]
↓
[タスク特化の調整（ファインチューニング/RLHF）]
↓
[対話可能なAI]主要な特徴
| 特徴 | 説明 |
|---|---|
| 大規模 | 数十億〜数兆のパラメータ |
| 汎用性 | 多様なタスクに対応 |
| 創発能力 | 学習していない能力の発現 |
主要なLLM
| モデル | 開発元 | 特徴 |
|---|---|---|
| GPT-4/4o | OpenAI | 最も普及、マルチモーダル |
| Claude 3/3.5/4 | Anthropic | 安全性重視 |
| Gemini | Google統合 | |
| Llama 3 | Meta | オープンソース |
LLMの技術
Transformer アーキテクチャ
- 2017年Google発表
- Self-Attention機構
- 並列処理が可能
学習手法
LLMの能力
課題と限界
活用方法
[API](/glossary/api)として利用
オープンモデルの利用
- Llama 3
- Mistral
- Qwen
ファインチューニング
特定用途向けにカスタマイズ
今後の展望
LLMは、AI技術の中核として、社会のあらゆる領域に影響を与え続けています。
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