用語集｜大規模言語モデル （ダイキボゲンゴモデル）

英：Large Language Models
類：深層学習言語モデル / 機械学習言語モデル
 データセンター　

大規模言語モデル（LLM、Large Language Models）とは、深層学習（ディープラーニング）の自然言語処理モデルのことです。従来の自然言語モデルと比較すると、3つの要素として、計算量・データ量・パラメータ数を大幅に増加して構築しているのが特徴です。これによって、人間のような自然で流暢なやりとりでのアウトプットを行えます。

深層学習は、人間の脳の学習メカニズムを模倣した技術で、膨大な量のテキストデータのパターンを学習します。この技術は、自然言語処理や音声認識、画像認識、医療診断といった、いろいろな分野で活用されています。

■大規模言語モデルにできること
　・文章生成（議事録生成・要約）
　・翻訳
　・質問の回答生成
　・感情分析
　・プログラムのバグチェック
　・文章の分類や言い換え、類語・関連用語の抽出　など

なお、大規模言語モデルの課題としては、出力精度がプロンプトの内容などによって異なってしまうという点です。事実と異なる内容やまったく関係のないことが生成内容に含まれる場合があります。（ハルシネーション）

また、大規模言語モデルのような膨大な量のデータを処理する必要があるものを動かすには、億単位のパラメータの稼働に耐えられるGPUサーバーやデータセンターなどの施設・設備、ディープラーニングに必要なGPUの選定が必要になります。

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