大規模言語モデル（LLM）とは？意味・仕組み・使い方を初心者向けにわかりやすく解説

結論からいうと、大規模言語モデル（LLM）とは、大量のデータから言葉のパターンや関係性を学習し、入力された文章の文脈を踏まえて、続く言葉などを予測できる大規模な言語モデルです。

ChatGPTなどの生成AIサービスが普及したことで、「LLM」という言葉を目にする機会も増えました。一方で、「生成AIとLLMは同じもの？」「ChatGPTそのものがLLMなの？」と疑問を感じる人もいるでしょう。

そこでこの記事では、大規模言語モデル（LLM）の意味から基本的な仕組み、AI・生成AI・ChatGPTとの違い、できること、使い方、注意点まで初心者向けにわかりやすく解説します。

大規模言語モデル（LLM）とは？

大規模言語モデル（LLM）は、大量のデータを使って学習し、文章などの言語を扱えるようにした機械学習モデルです。

文章を作るだけでなく、質問への回答、要約、翻訳、情報整理、コード生成など、さまざまな言語タスクに利用できます。

LLMは「Large Language Model」の略

LLMは「Large Language Model」の略で、日本語では「大規模言語モデル」と訳されます。

まず「言語モデル」とは、文章の中で、ある言葉や文字列が現れる確率を推定するモデルです。

現在のLLMでは、文章をそのまま一つの塊として扱うのではなく、「トークン」と呼ばれる単位に分けて処理します。トークンは、単語そのものの場合もあれば、単語の一部や記号などの場合もあります。

たとえば文章の途中まで入力されたとき、LLMはそれまでの文脈を参考にしながら、「次にはどのトークンが続く可能性が高いか」を計算できます。

こうした処理を繰り返すことで、まとまった文章を生成できます。

「大規模」と呼ばれる理由

LLMの「Large」は、単に文章を大量に保存しているという意味ではありません。

代表的なLLMは、多数の「パラメータ」と呼ばれる調整可能な値を持ち、大規模なデータを使って学習します。また、より広い文脈を利用して予測できるよう設計されています。

ただし、「パラメータが何個以上なら必ずLLM」という世界共通の単純な境界があるわけではありません。

そのため、「非常に多くのパラメータや学習データを利用し、幅広い言語処理を行える言語モデル」というイメージを持つと理解しやすいでしょう。

LLMの仕組みを初心者向けに解説

LLMの内部では複雑な計算が行われていますが、基本的な流れは「文章を分ける」「パターンを学ぶ」「文脈を見る」「続く内容を予測する」と整理できます。

1. 文章をトークンに分ける

最初に、LLMは文章を「トークン」と呼ばれる小さな単位として扱います。

トークンは必ずしも1単語と一致するわけではありません。単語全体が1トークンになる場合もあれば、一つの単語が複数に分割されることもあります。

LLMは、このトークンを基本単位として文章を処理します。

2. 大量のデータから言葉のパターンを学習する

次に、LLMは事前学習によって大量のデータに含まれるパターンを学びます。

たとえば、どのような単語が一緒に使われやすいか、文章の前後にどのような関係があるか、質問に対してどのような回答が続きやすいか、といった関係性です。

重要なのは、LLMが文章をそのまま丸暗記して検索しているだけではないことです。

学習を通じて多数のパラメータが調整され、入力された文章に対して適切だと予測される出力を作れるようになります。

3. Transformerで文脈を捉える

現在のLLMを理解するうえで重要なのが「Transformer（トランスフォーマー）」です。

Transformerは、2017年に発表された論文「Attention Is All You Need」で提案されたニューラルネットワークのアーキテクチャです。

特徴の一つが「Attention（アテンション）」と呼ばれる仕組みです。

文章を理解するときには、直前の単語だけを見ればよいわけではありません。文章の離れた場所にある言葉が重要になる場合もあります。

Attentionを利用すると、文章内のどの部分が現在の処理に関係しているかを考慮できます。そのため、長い文章の中にある言葉同士の関係を扱いやすくなりました。

4. 次に続くトークンを予測して回答を作る

学習を終えたLLMに文章を入力すると、モデルは文脈をもとに、次に続く可能性が高いトークンを予測します。

そして、生成されたトークンを文脈に加え、さらに次のトークンを予測します。

この処理を繰り返すことで文章が作られていきます。

たとえば、

「日本の首都は」

という入力に対して、それまでに学んだ言葉の関係や入力された文脈から、続くトークンを予測して回答を生成します。

ただし、LLMはデータベースから必ず「唯一の正解」を検索して表示しているわけではありません。この点は、LLMを安全に利用するうえで重要です。

LLMとAI・生成AI・ChatGPTの違い

LLMを理解するときは、AI・生成AI・ChatGPTとの違いも整理しておきましょう。

用語	位置づけ	概要
AI	広い概念	認識・予測・判断・生成などを行う技術やシステムを幅広く含む
生成AI	AIの技術分野	文章・画像・音声・動画などのコンテンツ生成を得意とする
LLM	言語を扱うモデル	大量のデータを学習し、文章の理解・生成などに利用される
ChatGPT	AIサービス	AIモデルなどを利用し、対話形式でさまざまな作業ができるサービス

AIは人工知能に関する広い概念です。その中には、画像認識、需要予測、推薦システム、生成AIなど多様な技術があります。

一方、生成AIは文章や画像などのコンテンツ生成を得意とするAIの技術分野です。

LLMは、その中でも特に言語を扱うモデルとして、文章生成AIなどの技術基盤に利用されています。

また、ChatGPTはLLMそのものの名称ではなく、OpenAIが提供しているAIベースのサービスです。

そのため、「AI ＞ 生成AI ＞ LLM ＞ ChatGPT」というように、すべてを同じ分類階層の包含関係として覚えるのは正確ではありません。

「AIは広い概念」「生成AIはAIの技術分野」「LLMは言語を扱うモデル」「ChatGPTはAIモデルなどを活用するサービス」と整理すると理解しやすいでしょう。

LLMでできること・主な使い方

LLMは、言葉を使うさまざまな作業に活用できます。

代表的な用途は次のとおりです。

• 質問に回答してもらう
• メールや文章の下書きを作る
• 長い文章を要約する
• 情報を整理する
• 文章を別の表現へ言い換える
• 翻訳を補助する
• アイデアを出す
• 表や箇条書きに整理する
• プログラムコードの作成や説明を補助する

たとえば、長い会議メモを入力して、

「この文章を、決定事項・担当者・次にやることの3項目に整理してください」

と指示すれば、情報整理のたたき台を作れます。

また、

「新入社員向けに、専門用語を使わず200文字程度で説明してください」

のように対象者や条件を指定すると、目的に合わせた文章を生成しやすくなります。

ユーザーからLLMなどへ入力する質問や指示は、一般に「プロンプト」と呼ばれます。

LLMを使うメリット

LLMのメリットは、一つのモデルを言葉に関する幅広い作業へ応用できる点です。

たとえば、次のような利点があります。

自然な言葉で指示できる

従来のソフトウェアでは、決められたボタンやメニューを選ぶ必要がありました。

一方、LLMを利用したサービスでは、「この文章を短くして」「初心者向けに説明して」といった自然な言葉で指示できます。

そのため、専門的なプログラミング知識がなくても活用できる場面があります。

一つのモデルをさまざまな用途へ使える

文章作成専用、要約専用、分類専用というように完全に別々の仕組みを用意しなくても、LLMはプロンプトによって異なる作業へ対応できます。

もちろん、モデルやサービスによって得意分野や性能は異なります。

それでも、一つの仕組みを多様な言語タスクに利用できる点はLLMの大きな特徴です。

たたき台を素早く作れる

文章や企画をゼロから作るのではなく、LLMに最初の案を出してもらい、人が確認・修正する使い方もできます。

特に、要約、言い換え、構成整理、アイデア出しなど、結果を人が確認しやすい作業から試すと活用方法を理解しやすいでしょう。

LLMを使うときの注意点

LLMは便利ですが、生成された回答が常に正しいとは限りません。

仕組みと限界を理解したうえで使うことが重要です。

もっともらしい誤情報を生成することがある

LLMを利用した生成AIでは、事実とは異なる内容を自然で説得力のある文章として生成する場合があります。

このような現象は一般に「ハルシネーション」と呼ばれます。

LLMは、文章として続く可能性が高い内容を生成する仕組みを持っています。そのため、「自然に読める文章」と「事実として正しい文章」は必ずしも一致しません。

料金、法律、医療、契約条件、統計、ニュースなど、正確さが重要な情報は公式サイトや公的機関などの一次情報で確認しましょう。

個人情報や機密情報を安易に入力しない

LLMを利用したサービスへ何を入力してよいかは、サービスの規約やデータの取り扱いによって異なります。

そのため、氏名や連絡先などの個人情報、顧客データ、社外秘資料、未公開情報などを入力する前には、利用するサービスの規約や組織のルールを確認することが必要です。

「AIだから何を入力しても大丈夫」と判断するのは避けましょう。

最新情報を必ず知っているとは限らない

LLMが持っている情報と、現在インターネット上にある最新情報は同じとは限りません。

また、生成AIサービスによってはWeb検索などの外部ツールを利用できる場合がありますが、それはLLM単体の能力とは分けて考える必要があります。

現在の料金、制度、製品仕様、ニュースなどを確認するときは、回答だけに依存せず最新の一次情報を確認しましょう。

最終判断をLLM任せにしない

LLMは情報整理や案の作成を支援するツールとして便利ですが、重要な判断を無条件で任せるのは適切ではありません。

生成された内容について、

• 事実として正しいか
• 条件が抜けていないか
• 自分の目的に合っているか
• 他者の権利を侵害していないか

を人が確認することが大切です。

初心者がLLMを上手に使う4つのポイント

初めてLLMを利用するときは、難しいプロンプト技術から覚える必要はありません。

まずは次の4点を意識すると使いやすくなります。

1. 目的を具体的に伝える

「文章を書いて」だけでは、どのような文章が必要なのか判断材料が少なくなります。

たとえば、

「生成AIを知らない新入社員向けに、LLMについて300文字程度で説明してください」

のように目的や対象読者を指定すると、希望する回答に近づきやすくなります。

2. 条件を追加する

文章の長さ、形式、含めたい内容なども指定できます。

たとえば、

「メリットと注意点を3つずつ、表形式で整理してください」

と伝えれば、出力形式まで指定できます。

3. 一度の回答で完成させようとしない

LLMとのやり取りは、一回で終える必要はありません。

「もう少し簡単にしてください」
「具体例を追加してください」
「この部分だけ100文字に短くしてください」

と追加で指示しながら調整できます。

4. 最後は人が確認する

最も重要なのは、生成結果をそのまま完成品と考えないことです。

特に事実関係が重要な内容では、公式情報や原資料を確認します。

LLMは「答えを必ず正しく教えてくれる機械」ではなく、「文章作成や情報整理を支援してくれるモデル」と考えると、適切に活用しやすくなります。

大規模言語モデル（LLM）に関するよくある質問

ここでは、LLMを初めて学ぶ人が疑問を持ちやすいポイントを整理します。

LLMとChatGPTは同じですか？

同じではありません。

LLMは言語を扱うモデルを指す言葉です。一方、ChatGPTはOpenAIが提供するAIベースのサービスです。

つまり、「モデル」と「サービス」という違いがあります。

LLMと生成AIは同じですか？

完全に同じ意味ではありません。

生成AIは文章・画像・音声・動画などのコンテンツを生成するAIの技術分野です。

LLMは言語を扱うモデルで、文章を生成する生成AIサービスなどの技術基盤として広く利用されています。

LLMは検索エンジンですか？

検索エンジンそのものではありません。

このモデルは、学習したパターンと入力された文脈をもとに出力を生成します。

ただし、現在のAIサービスには、LLMとWeb検索や外部データベースを組み合わせたものもあります。その場合でも、「LLMによる文章生成」と「外部情報の検索」は分けて理解するとよいでしょう。

GPTもLLMですか？

GPTは、Transformerを利用した言語モデルの代表的な系列の一つです。

GoogleのMachine Learning Glossaryでも、TransformerベースのLLMの例としてGPTが挙げられています。

なお、GPTのようなモデルと、それらのモデルを利用して提供されるChatGPTというサービスは同じものではありません。

LLMは人間と同じように文章を理解しているのですか？

LLMは、大量のデータから言葉や文脈のパターンを学び、それをもとに出力を生成します。

人間と同じ意識や理解の仕組みを持っている、と単純に考えるのは適切ではありません。

初心者の段階では、「大量の言語データからパターンを学習し、文脈を踏まえて続く内容を予測するモデル」と理解しておくとよいでしょう。

まとめ｜LLMは言葉のパターンを学習して文章を扱う大規模なモデル

大規模言語モデル（LLM）とは、大量のデータから言葉のパターンや関係性を学習し、入力された文脈を踏まえてトークンなどを予測できる大規模な言語モデルです。

ポイントを整理すると、次のとおりです。

• LLMは「Large Language Model」の略
• 日本語では「大規模言語モデル」と呼ばれる
• 文章をトークンという単位で処理する
• 現在の代表的なLLMではTransformerが広く利用されている
• 文脈をもとに続くトークンを予測しながら文章を生成する
• 質問回答、要約、文章作成、翻訳、情報整理などに利用できる
• LLMと生成AI、ChatGPTはそれぞれ意味が異なる
• 回答には誤りが含まれる可能性があるため、人による確認が必要

まずは、要約や文章の言い換え、アイデア出しなど、結果を自分で確認しやすい作業から使ってみるとLLMの特徴をつかみやすくなります。

LLMが回答を作る仕組みを理解しておくと、「便利だからそのまま信用する」のではなく、得意な作業を任せながら必要な部分を人が確認するという使い方がしやすくなるでしょう。

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関連用語

• AI（人工知能）
• 生成AI
• 基盤モデル

出典・参考情報

• Google for Developers「大規模言語モデルの概要」
• Google for Developers「LLM: 大規模言語モデルとは何でしょうか。」
• Google for Developers「Machine Learning Glossary」
• Google Research「Attention is All You Need」
• OpenAI Help Center「How ChatGPT and our foundation models are developed」
• NIST「Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile」