汎用 AI 言語モデルとカスタム AI 言語モデル: 最適な NLP ソリューション

公開: 2024-04-25

汎用 LLM とカスタム LLM は、自然言語処理 (NLP) で使用される 2 種類の大規模言語モデル (LLM) です。

汎用 LLM は大規模で多様なデータセットでトレーニングされ、幅広いタスクを実行できますが、カスタム LLM は特定のデータセットで微調整され、特定のタスクをより高い精度で実行するように設計されています。汎用 LLM とカスタム LLM のどちらを選択するかは、ユーザーの特定のニーズとタスクの性質によって異なります。

LLM はテキストを生成し、質問に答え、その他の言語関連のタスクを実行するため、NLP では LLM を理解することが重要です。これらのモデルはコンテンツマーケティングの世界を揺るがしており、AI モデルの独自の利点を活用することで、マーケティング活動を次のレベルに引き上げることができます。

それで、それはどのように機能するのでしょうか?

LLM は大規模なテキストデータセットでトレーニングされ、統計的手法を使用して言語のパターンと構造を学習します。これらのモデルは、トレーニングデータセット内のテキストとスタイルと構造が似た新しいテキストを生成します。アプリケーションはすでに膨大です。ただし、それは適切なモデル、ツール、サポートに投資した場合に限られます。

AI モデルがコンテンツ作成へのアプローチをどのように最適化できるかを学ぶ準備はできていますか? もしそうなら、このガイドはあなたのためのものです。

重要なポイント:

汎用 LLM は大規模で多様なデータセットでトレーニングされ、さまざまなタスクを実行できます。対照的に、カスタム LLM は特定のデータセットに合わせて微調整され、特定のタスクをより高い精度で実行するように設計されています。
汎用 LLM とカスタム LLM のどちらを選択するかは、ユーザーの特定のニーズとタスクの性質によって異なります。
LLM は、統計的手法を通じて言語のパターンと構造を学習することで、テキストを生成し、質問に答え、その他の言語関連のタスクを実行します。

LLM を理解する

大規模言語モデル (LLM) は、人間のような言語を理解して生成するように設計された人工知能 (AI) アルゴリズムです。彼らは大量のテキストデータでトレーニングされ、言語パターンと構造を学習できるようになります。

LLM は、翻訳、テキストの要約、質問応答などのさまざまな言語関連タスクを実行でき、汎用タスクとカスタムタスクの 2 つのカテゴリに分類されます。

汎用 LLM は大規模なデータセットで事前トレーニングされており、さまざまな言語関連のタスクを実行できます。これらは、さまざまなドメインやアプリケーションに柔軟に適応できるように設計されています。ただし、人間の介入が必要になる場合があります。
カスタム LLM はドメイン固有のデータでトレーニングされ、特定のドメイン内で特定のタスクを実行するように調整されています。これらの高度に調整された結果に基づいて、人間の介入をほとんど必要とせずに、最終公開バージョンに近いコンテンツにアクセスできます。

言語モデルの進化

LLM の進化は、1990 年代の統計言語モデルの開発にまで遡ることができます。これらのモデルは、特定のコンテキストで単語が出現する確率に基づいていました。

2000 年後半までに、深層学習アルゴリズムの開発により、統計モデルよりも正確かつ効率的なニューラル言語モデルの作成が可能になりました。

LLM の画期的な進歩は、Google が新しいニューラルネットワークアーキテクチャである Transformer を開発した 2017 年まで実現しませんでした。 Transformer アーキテクチャにより、GPT-2 や GPT-3 などの大規模な言語モデルの作成が可能になり、人間のようなテキストを高精度かつ流暢に生成できます。

現在、LLM は自然言語処理 (NLP) に革命をもたらし、チャットボット、仮想アシスタント、言語翻訳ツールなどの高度な AI アプリケーションの開発を可能にしています。

それで、次は何ですか？

人間のような言語を理解して生成する LLM の能力により、人間とマシンの相互作用に新たな可能性が開かれました。それは私たちがテクノロジーを使ってコミュニケーションする方法を変える可能性を秘めています。

2024 年の時点では、生成 AI ツールがより一般的になり、マーケティングや顧客サービスからヘルスケアや金融サービスに至るまで、多くの業界に大きな影響を与えています。

今後数年間で、AI 市場の価値は 2023 年の 113 億ドルから、2028 年までに推定 518 億ドルへと急激に成長すると見込まれます。アプリケーションとユースケースも、汎用 LLM とカスタム LLM にわたって進化します。

ここでは、汎用 LLM とカスタム LLM を比較して、適切な状況で使用すると両方が有益である理由を詳しく説明します。

汎用 LLM

汎用 LLM は、特定のタスクやドメイン向けに微調整されていない、事前トレーニングされた言語モデルです。

彼らは、言語の一般的なパターンと構造を学習するために、大規模で多様なデータセットでトレーニングされます。これらのモデルは、テキスト分類、感情分析、言語生成などのさまざまな自然言語処理タスクの開始点として使用されます。

汎用 LLM の特徴

言語に関する幅広い知識が汎用 LLM の特徴です。

これらのモデルは、さまざまな分野、ジャンル、スタイルの多様なテキストでトレーニングされており、言語の一般的なパターンと構造を捉えることができます。これらのモデルは通常、非常に大規模かつ複雑で、大量のデータから学習できるようにする数十億のパラメーターが含まれています。

利点と制限事項

汎用 LLM には、カスタム LLM に比べていくつかの利点があります。

これらはすぐに入手できて使いやすく、追加のトレーニングや微調整は必要ありません。汎用性も高いです。
多くの場合、言語モデリングやテキスト生成など、一般的な言語理解に関連するタスクでは、カスタム LLM よりも正確です。
これらは、特定のタスクやドメインを微調整するための開始点として使用でき、時間とリソースを節約できます。

ただし、汎用 LLM にもいくつかの制限があります。

ドメイン固有の知識や用語を必要とする特殊なドメインではうまく機能しない可能性があります。
特定のコンテキストでは、一般的な出力または無関係な出力が生成される場合があります。
特定の領域や文脈に特有の言語の微妙なニュアンスやバリエーションを捉えることができない場合があります。

要約すると、汎用 LLM は、さまざまな自然言語処理タスクに使用される強力な言語モデルです。いくつかの制限はありますが、多くの場合、特定のタスクやドメインを微調整するための良い出発点となります。

カスタムLLM

カスタム LLM は、特定のドメインまたはタスクに合わせて調整された機械学習モデルです。これらは特殊なデータセットでトレーニングされ、より正確で関連性の高い結果を生成するように微調整されています。これらのモデルは、汎用 LLM の制限を克服し、より具体的でターゲットを絞った出力を提供するように設計されています。

カスタム LLM の機能

カスタム LLM には、特殊なタスクにユニークで役立ついくつかの機能があります。

これらの機能には次のものが含まれます。

ドメイン固有のトレーニングデータ:カスタム LLM は、設計対象のドメインまたはタスクに固有のデータセットでトレーニングされます。これにより、そのドメインの言語とパターンをより正確に学習し、より関連性の高い出力を生成できるようになります。
微調整:カスタム LLM は、設計対象の特定のタスクまたはドメインに合わせて微調整されます。これには、特殊なデータによりよく適合し、より正確な結果を生成するために事前トレーニングされたモデルを調整することが含まれます。
カスタマイズ: LLM はユーザーのニーズに合わせてカスタマイズできます。これには、特定のタスクまたはドメインのパフォーマンスを最適化するためのモデルアーキテクチャ、トレーニングデータ、およびパラメーターの微調整の調整が含まれます。

利点と課題

カスタム LLM には、特定のタスクまたはドメインに使用するかどうかを決定する際に、いくつかの利点と課題があります。

利点：

精度: カスタム LLM は、特殊なタスクでは汎用 LLM よりも正確です。これらはドメイン固有のデータでトレーニングされ、より正確で関連性の高い出力を生成するように微調整されます。これらのモデルは、ブランドの声に共鳴する独自のコンテンツを生成します。
関連性: カスタム LLM は、特定のタスクまたはドメインに対してより関連性の高い出力を生成します。これらは、特定のドメインの言語とパターンを学習し、より関連性の高い有用な結果を生成できるように設計されています。
柔軟性: カスタム LLM は、ユーザー固有のニーズに合わせてカスタマイズできます。これにより、モデルアーキテクチャ、トレーニングデータ、パラメーターの微調整に関してより柔軟な対応が可能になります。

課題:

コスト: カスタム LLM の開発と維持には費用がかかる場合があります。モデルを微調整するには特殊なデータセットと専門知識が必要であり、コストがかかる可能性があります。
倫理的問題: カスタム LLM は、特に法的または医療目的の自然言語処理などの機密性の高いタスクに使用される場合、倫理的問題を引き起こす可能性があります。モデルに偏りがなく、有害な固定観念や差別を永続させないようにすることが重要です。
限定的な一般化: カスタム LLM は特定のタスクまたはドメイン向けに設計されており、他のタスクやドメインにはうまく一般化できない場合があります。これは、特定のドメインまたはタスク以外のタスクには役に立たない可能性があることを意味します。

比較解析

大規模言語モデル (LLM) は、さまざまなタスクを実行できるため、近年ますます人気が高まっています。 LLM には、ジェネリックとカスタムの 2 つの主なタイプがあります。次のセクションでは、これら 2 種類の LLM の比較分析を提供します。

パフォーマンス指標

汎用 LLM は大規模なデータセットでトレーニングされ、さまざまなタスクを正確に実行できます。ただし、特殊なドメインを扱う場合、結果はカスタム LLM ほど正確ではない可能性があります。

カスタム LLM は特定のデータセットでトレーニングされ、特殊なドメインでより正確な結果を提供できます。特定のタスクのパフォーマンスを向上させるために微調整することもできます。

アプリケーションシナリオ

汎用 LLM は、言語翻訳、感情分析、要約など、幅広い知識を必要とするアプリケーションに適しています。このモデルは、企業にとって迅速なソリューションが必要な場合に役立ちますが、カスタムモデルを開発するための十分なリソースがありません。

カスタム LLM は、法律調査、医療診断、財務分析など、ドメイン固有の知識を必要とするアプリケーションに適しています。このモデルは、特定のデータセットに基づいて調整できるため、特定の問題に対する精度を必要とするビジネスに最適です。

コストへの影響

カスタム LLM の開発と展開のコストは、汎用 LLM のコストよりも高くなる可能性があります。

カスタム LLM の開発とトレーニングには、多大な時間とリソースが必要です。さらに、カスタム LLM を効率的に実行するには、特殊なハードウェアとインフラストラクチャが必要です。一方、汎用 LLM はすぐに入手でき、最小限のセットアップで使用できます。したがって、必要なものと予算によって異なります。

要約すると、汎用 LLM とカスタム LLM にはそれぞれ長所と短所があります。どのタイプの LLM を使用するかの選択は、特定のアプリケーションと利用可能なリソースによって異なります。汎用 LLM は幅広い知識を必要とするアプリケーションに適していますが、カスタム LLM はドメイン固有の知識を必要とするアプリケーションに最適です。カスタム LLM の開発と展開のコストは通常より高くなるため、その点に留意してください。

開発上の考慮事項

言語モデルを開発する際には、いくつかの要素を考慮する必要があります。このセクションでは、汎用 LLM とカスタム LLM のデータ要件、モデルのトレーニングと調整、メンテナンスとスケーラビリティの考慮事項について説明します。

データ要件

データはあらゆる言語モデルの基礎です。 LLM のトレーニングには大量のテキストが必要です。

GPT-3 などの汎用 LLM は、書籍、記事、Web サイトなどのさまざまなソースからの大量のデータに基づいてトレーニングされます。このアクセスにより、幅広いトピックに関するテキストを生成できます。

一方、カスタム LLM には、より具体的なテキストコレクションが必要です。カスタム LLM のトレーニングに使用されるデータは、実行されるタスクに関連している必要があります。たとえば、法的文書を生成するように設計されたカスタム LLM では、法的文書の本文へのアクセスが必要になります。

モデルのトレーニングとチューニング

データが収集されたら、次は言語モデルのトレーニングです。汎用 LLM は大量のデータで事前トレーニングされ、すぐに使用できるようになります。ただし、カスタム LLM を特定のタスクに合わせて微調整するには、追加のトレーニングが必要です。

モデルのチューニングは、モデルのハイパーパラメーターを調整してパフォーマンスを向上させる反復プロセスです。このプロセスには時間がかかり、大量のコンピューティングリソースが必要になります。ただし、モデルから可能な限り最高のパフォーマンスを達成することが不可欠です。

メンテナンスと拡張性

LLM は、長期にわたり良好なパフォーマンスを維持するために継続的なメンテナンスを必要とします。これには、新しいデータによるモデルの更新と、必要に応じた再トレーニングが含まれます。

汎用 LLM は、OpenAI など、汎用 LLM を開発する企業によって保守されます。カスタム LLM は、それを使用する組織による継続的なメンテナンスが必要です。

LLM を開発する場合、スケーラビリティも重要な考慮事項です。汎用 LLM は拡張性が高く、多くのユーザーが同時に使用できるように設計されています。対照的に、カスタム LLM は、ユーザー数の増加に応じてスケールアップするために追加のリソースが必要になる場合があります。

したがって、LLM を開発するには、データ要件、モデルのトレーニングと調整、メンテナンスとスケーラビリティを慎重に検討する必要があります。汎用 LLM はすぐに使用できますが、カスタム LLM には追加のトレーニングと継続的なメンテナンスが必要です。ただし、カスタム LLM には、特定のタスクに合わせて調整できるという利点があり、特定の状況ではより効果的になります。

使用例とケーススタディ

どのアプリケーションが自分に当てはまるかを確認するには、次の使用例を検討してください。

業界固有のアプリケーション

大規模な言語モデルは、医療、金融、法律などを含むさまざまな業界で応用されています。カスタム LLM は、特定の要件を満たすように調整できるため、これらの業界で特に役立ちます。たとえば、カスタム LLM は、医療業界で患者の診断を予測し、医療画像を分析し、医療レポートを生成できます。

カスタム LLM は、法律業界で契約管理、法的調査、文書分析に使用できます。たとえば、法律事務所はカスタム LLM を使用して法的文書を分析し、条項、日付、関係者などの関連情報を抽出できます。カスタム LLM は、金融分野で不正行為の検出、リスク分析、投資管理に使用できます。

革新と進歩

LLM の最も重要な利点の 1 つは、ユーザーからの 1 つ以上のプロンプトに基づいてコンテンツを生成できることです。この機能は、顧客の質問に答えたり、製品を推奨したり、予約したりできるチャットボットや仮想アシスタントの開発に使用されています。

たとえば、ホテルチェーンはカスタム LLM を使用して、空室状況、料金、アメニティに関する顧客の質問に答えるチャットボットを開発する場合があります。チャットボットは予約を行ったり、顧客の好みに基づいてパーソナライズされた推奨事項を提供したりすることもできます。

もう 1 つの LLM イノベーションは、神経記号 AI を使用して、非常に複雑なトピックのセマンティックマップを作成します。世界的な税務監査会社は、LLM と神経記号 AI を使用して、非常に複雑な研究開発税額控除のセマンティックマップを作成しました。また、複雑な税法をナビゲートする税務専門家を支援する AI コパイロットも開発しました。

要約すると、LLM にはさまざまな業界で多数の使用例とアプリケーションがあります。カスタム LLM は、特定の要件を満たす必要がある業界で特に役立ちます。コンテンツを生成し、チャットボットや仮想アシスタントを開発する LLM の能力も、顧客サービスの大幅な進歩につながりました。

今後の動向

次に何が期待できますか? 考慮すべき点は次のとおりです。

技術開発

大規模言語モデル (LLM) の分野は急速に進化しており、新しい技術開発が近い将来に出現すると予想されます。最も重要な開発の 1 つは、自然言語処理 (NLP) と他の人工知能 (AI) テクノロジーの統合です。

この統合により、LLM はコンピュータビジョンや音声認識などの他の AI システムと対話して、より包括的なソリューションを提供できるようになります。

出現すると予想されるもう 1 つの技術開発は、量子コンピューティングを使用して LLM のパフォーマンスを向上させることです。量子コンピューティングは、従来のコンピューティングよりも大量のデータを効率的に処理できるため、LLM がより大規模なデータセットを処理して、より正確な結果を生成できるようになります。

市場予測

LLM の市場は、今後数年間で大幅に成長すると予想されています。

最近のレポートによると、LLM 市場は 2024 年の 64 億米ドルから 2030 年までに 361 億米ドルに、CAGR 33.2% で成長すると予想されています。 Google、OpenAI、Microsoftなどの大手ハイテク企業の本拠地である北米が最大の市場を占めることになる。ヘルスケア、電子商取引、金融など、LLM に大きく依存する業界がこの需要を促進すると考えられます。

もう 1 つの市場傾向は、特定の業界やユースケースに合わせてカスタマイズされたカスタム LLM に対する需要の増加です。カスタム LLM は、一般的な LLM よりも正確で関連性の高い結果を提供するため、企業にとって価値が高くなります。その結果、カスタム LLM の需要は今後数年間で増加すると考えられます。

全体として、LLM の将来は有望に見え、新しい技術開発と需要の増加が市場の成長を推進しています。企業が AI を活用した言語ソリューションを導入するにつれて、LLM は人間のようなテキストを生成し、言語関連のさまざまな課題に対処できるようにする上で、ますます重要な役割を果たすことになります。

汎用 LLM とカスタム LLM - 次のステップ

汎用 LLM とカスタム LLM には長所と短所があります。

汎用 LLM は大規模なデータセットで事前トレーニングされており、微調整せずに多くのタスクを実行できます。これらはすぐに入手でき、さまざまなアプリケーションに簡単に統合できます。ただし、特定のドメイン向けに最適化されていない場合があり、カスタム LLM と同じレベルの精度が提供されない場合があります。

一方、カスタム LLM はドメイン固有のデータセットでトレーニングされ、それぞれのドメインで優れたパフォーマンスを提供できます。特定の業界や分野のコンテキストやニュアンスを理解して、より正確で関連性の高い結果を提供できます。ただし、トレーニングと微調整には大量のデータとリソースが必要です。

汎用 LLM とカスタム LLM のどちらかを選択する前に、特定の使用例と要件を慎重に検討することが重要です。たとえば、タスクが比較的単純でドメイン固有の知識を必要としない場合は、汎用 LLM で十分な場合があります。ただし、タスクで高い精度と業界固有の用語の理解が必要な場合は、カスタム LLM が必要になる場合があります。

全体として、LLM は自然言語処理に革命をもたらし、さまざまな業界を変革する可能性を秘めた強力なツールです。汎用 LLM とカスタム LLM の違いを理解することで、企業と開発者は最良の結果を達成するためにどのアプローチを取るかを決定できます。

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よくある質問

特定のビジネスニーズに対して、汎用 LLM よりもカスタム LLM を使用する利点は何ですか?

カスタム LLM は、ドメイン固有のデータと専門知識を活用して、特定のビジネスニーズに応えるように設計されています。特定の業界に特有のパターンや構造を特定するようにトレーニングすることができ、より正確で関連性の高い洞察が得られます。

このレベルのカスタマイズは、効率、生産性、コスト削減の大幅な向上につながる可能性があります。対照的に、汎用 LLM は特定の業界やユースケースに合わせて調整されていない可能性があるため、結果の精度が低くなります。

企業固有のデータを統合すると、カスタム LLM のパフォーマンスがどのように向上しますか?

企業固有のデータをカスタム LLM に統合すると、より関連性の高い正確な洞察が提供され、パフォーマンスが向上します。企業に固有のデータに基づいてモデルをトレーニングすることにより、ビジネスに固有のパターンと構造を特定できます。これにより、より正確な予測、より適切な意思決定、効率の向上が可能になります。

ドメイン固有 LLM と汎用 LLM の違いは何ですか?

ドメイン固有の LLM は特定の業界またはユースケースに対応しますが、汎用 LLM はより汎用性が高く、多くのユースケースに適用できます。ドメイン固有の LLM は、業界固有のデータに基づいてトレーニングされ、より正確で関連性の高い洞察が得られます。比較すると、汎用 LLM はそれほど正確ではないかもしれませんが、より幅広いユースケースに適用できます。

LLM は従来の機械学習モデルをどのように改善するのでしょうか?

LLM は、より言語中心にすることで従来の機械学習モデルを改良しています。これらは人間の言語処理能力を模倣するように設計されており、テキストデータをより効果的に分析して理解できます。そのため、自然言語処理、感情分析、チャットボットに特に役立ちます。さらに、特定の業界やユースケースに合わせて LLM をカスタマイズできるため、より正確で関連性の高い洞察が得られます。

機能とアプリケーションの観点から、さまざまな LLM をどのように比較しますか?

いくつかの異なる LLM が利用可能であり、それぞれに長所と短所があります。最も人気のある LLM には、GPT-3、BERT、ELMO などがあります。 GPT-3 は多用途性と人間のようなテキストを生成する機能で知られていますが、BERT は自然言語処理タスクに特に役立ちます。

逆に、ELMO はテキストのコンテキストを考慮するように設計されており、より正確な予測が得られます。 LLM の選択は、特定の使用例と業界によって異なります。

業界におけるカスタム LLM の実装の成功例にはどのようなものがありますか?

カスタム LLM はさまざまな業界で導入され、成功しています。

たとえば、カスタム LLM を活用した仮想看護アシスタントは、24 時間年中無休のサポートを提供し、ドメイン固有の正確な方法で健康状態に関する患者の質問に答えることができます。法律業界では、カスタム LLM を法的調査や契約分析に使用できるため、大幅な時間の節約と精度の向上が得られます。