こんにちは、マナです。
今回は、生成AIの中心的な技術である大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）について、基本からやさしく解説していきます。
ChatGPT、Claude、Geminiなど、多くの生成AIはこのLLMをベースに動いています。
JDLA Generative AI Test（生成AIリテラシー試験）では、この構造や学習方法に関する理解がよく問われるので、しっかりおさえておきましょう！
🔠 そもそも「言語モデル」とは？
言語モデルとは、文章の中で「次に来る言葉（単語や文字）」を予測するためのモデルです。
例：「私は今日、カフェでコーヒーを（ ）」
→「飲んだ」「注文した」など、もっともらしい語を予測します。
このような予測を高い精度で行うために、大量の文章データで学習されたものが大規模言語モデル（LLM）です。
🧠 LLMの基本構造
LLMの多くは、Transformer（トランスフォーマー）というアーキテクチャをベースにしています。
主な構造の特徴：
- トークン化： テキストを「単語のかけら」に分割
- 埋め込み（Embedding）： トークンをベクトル（数値）に変換
- 自己注意（Self-Attention）機構： 文章内の重要な関係性を捉える
→ 長文でも文脈を理解できる理由！ - 多層構造（Layer）： 数十〜数百層のネットワークで情報を抽象化
🔍 各構造の具体例
トークン化： たとえば「私はChatGPTを使っています」という文をトークン化すると、[“私”, “は”, “Chat”, “G”, “PT”, “を”, “使っ”, “て”, “います”] のように細かく分解されます。これによってAIは単語の構造を細かく理解します。
埋め込み（Embedding）： トークンをコンピューターが扱える数値に変換します。例えば「コーヒー」と「紅茶」はベクトル空間でも近く配置され、意味的に近いと認識されます。
「コーヒー」→ [0.81, 0.23, -0.10, …]
「紅茶」→ [0.78, 0.25, -0.12, …]
「自動車」→ [0.05, -0.91, 0.88, …]
自己注意機構（Self-Attention）： 「太郎は花子にプレゼントを渡した。彼女はとても喜んだ。」のような文の場合、「彼女」が指しているのは「花子」ですが、AIは自己注意機構によって「彼女」と「花子」の関連性が強いことを判断できます。
多層構造： 情報を段階的に処理する深層ネットワーク。単語理解から文章全体の意味まで、層を重ねて抽象度を上げていく設計です。
例えるなら、「人間の思考プロセスのステップ」のようなもので：
１．単語レベルの意味理解
２．文全体の構造を把握
３．複数文にわたる文脈を整理
４．出力として自然な文章を生成
…というふうに、層が深くなるほど抽象度の高い情報を処理できるようになります。
これらの仕組みにより、LLMは文脈や意味をとらえた自然な応答が可能になります。
📚 LLMの学習方法のステップ
① 事前学習（Pre-training）
- インターネット上の大量のテキストで言語パターンを学習
- あらゆる話題に対応できる汎用的な知識を習得
- 「空欄補完ゲーム」のような形式で学習される
② ファインチューニング（Fine-tuning）
- 特定のタスク向けにモデルを最適化
- 対話、要約、翻訳などへの応用性を高める段階
③ RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）
- ユーザーとの対話をもとに「人間らしい応答」へ調整
- 丁寧さ・安全性・共感性を高める
✍️ 試験対策ポイント（よく出るキーワード）
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| トークン | テキストを構成する最小単位（単語の一部など） |
| Transformer | 自己注意機構を使ったニューラルネットワーク構造 |
| Self-Attention | 文章内の重要な箇所を見極める仕組み |
| Embedding | トークンをベクトルに変換する処理 |
| 事前学習 | 一般的な知識や文章構造を学ぶ段階 |
| ファインチューニング | 特定タスク向けの調整学習 |
| RLHF | 人間の評価を反映し、出力を改善する手法 |
✅ 試験対策まとめ
Q：大規模言語モデル（LLM）の特徴を説明せよ。
→ テキストの次に来る単語を予測する確率モデルであり、
トークン化・埋め込み・自己注意・多層構造などによって、
高精度な自然言語処理を実現している。
Q：LLMの学習ステップには何があるか？
→ ① 事前学習で言語パターンを学び、
② ファインチューニングで特定タスクに適応、
③ RLHFで人間らしさと安全性を向上させる。
📘 おわりに
大規模言語モデル（LLM）は、生成AIの中でも中核的な技術です。
その構造や学習の流れを理解することで、「なぜこの応答が返ってくるのか？」を説明できるようになります。
JDLA Generative AI Testでは、仕組みを理解した上でのリテラシーが求められるので、
この記事のポイントをしっかり押さえておきましょう！
これからも一緒に、基礎からしっかり学んでいきましょう📘
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