LLMにおいて人気な5つのオープンソースとは？主力企業とサービスも紹介

はじめまして、エンジニアスタイル編集部です！

コラムページでは、ITフリーランスに向けてお役立ち情報を発信します。Twitterではホットな案件を紹介してまいりますので、ぜひフォローをお願いいたします！
本記事が、皆様の参考になれば幸いです。

経験がまだ少ない方にもわかりやすく説明するために、初歩的な内容も記載しております。記事も長いので、実務経験豊富な方は、ぜひ目次から関心のある項目を選択してください。

エンジニアスタイルは、最高単価390万円、国内最大級のITフリーランス・副業案件検索サービスです。LLM（大規模言語モデル）のフリーランス・副業案件一覧をご覧いただけますのであわせてご確認ください。

LLM（大規模言語モデル）とは何か

LLM（大規模言語モデル）は、膨大なテキストデータを学習し、言語のパターンを捉えるAIモデルで、高精度な文章生成や質問応答が可能なため多岐にわたる業界や研究での利用が進められています。

そもそも言語モデルとは何か

言語モデルは、自然言語処理の分野で使用される機械学習モデルの一つで、言葉の並びや文の構造を学習することで、次に来る単語や文の生成を予測する能力を持っています。

具体的には、与えられた単語や文のシーケンスに対して、次に続く単語の確率を出力することができます。このモデルは、大量のテキストデータを学習することで、人間のような自然な言語の理解を目指しています。

言語モデルは、検索エンジンのクエリ補完、文章の自動生成、音声認識システムなど、多岐にわたるアプリケーションで利用されています。

LLMが注目されている理由

LLM、すなわち大規模言語モデルは、従来の言語モデルよりもはるかに大量のデータを学習することができるため、その性能が非常に高いと注目されています。特に、近年の計算能力の向上やデータ収集技術の進化により、数十億から数千億のパラメータを持つモデルが登場しています。

これにより、LLMは非常に複雑な文の構造や意味を捉え、人間に近いレベルの文章生成や理解を実現することができるようになりました。

また、多様なタスクに対して一つのモデルで対応できる汎用性も高まっており、これがLLMの大きな魅力となっています。

LLMの将来性

LLMの将来性は非常に明るいと言えます。

現在の技術の進展を見ると、LLMはさらに高度な自然言語処理能力を持つことが期待されていて、特により具体的な知識を持つモデルの開発や、異なる言語間の翻訳能力の向上、感情やニュアンスを理解する能力など、人間の言語能力に近づくことが目指されています。

また、LLMを活用した新しいアプリケーションやサービスも増えてくると予測できます。

例えば、個別のニーズに合わせたカスタマイズされたコンテンツの生成や、高度な質問応答システムの実現などが考えられます。

しかし、その一方で、LLMの持つ偏見や誤情報の拡散リスクなどの課題も解決する必要があり、研究者や開発者はこれらの問題に取り組むことが求められています。

LLMと混同しがちな生成AI機械学習との違いは？

LLMと混同しがちな生成AI機械学習との違いについて解説していきます。

「LLM」と「生成AI」「自然言語処理」との違いは？

LLM（大規模言語モデル）は、膨大なテキスト情報を基に学習し、その結果として言語のパターンや文脈を捉え、新しい文章や情報を生成することが得意なモデルです。

生成AIは、その名の通り、ある種のデータを基に新しいコンテンツを生成するAI技術のカテゴリ全体を指します。これには、画像や音楽、そしてテキストなど、多岐にわたるデータ生成が含まれます。LLMはこの生成AIのサブセットとして、特にテキスト生成に焦点を絞ったものと言えます。

一方、自然言語処理（NLP）は、コンピュータが人間の言語を解析・理解し、それに応じて反応する技術のことを指します。これには、文章の意味の抽出や感情分析、機械翻訳などが含まれます。

LLMは、このNLPの技術を活用し、特に大量のテキスト情報を元に言語生成を行う特化型のモデルとして位置づけられます。

「LLM」と「機械学習」との違いは？

LLMは、特定のタスク、特に言語に関連するタスクを高い精度で実行するための特化型のモデルです。これは、大量のテキスト情報を学習し、その結果として言語のニュアンスや文脈を理解する能力を持っています。

対照的に、機械学習は、与えられたデータから特定のパターンや関連性を学習し、その学習結果をもとに新しいデータに対する予測や判断を行う一般的な技術や手法を指します。これは、画像の分類や音声の認識、商品の推薦など、多岐にわたるタスクに適用される技術です。

LLMは、機械学習の技術を基盤としているものの、その応用範囲や特性は独自のものがあります。特に、LLMは深層学習の一部として、Transformerアーキテクチャなどの先進的な技術を駆使して、言語の複雑なパターンを捉えることができます。

しかし、その性能は、学習データの質やモデルの設計に大きく依存するため、適切なデータと設計が不可欠です。

LLMでできること・実現可能なこと

LLMでできることや実現可能なことについて解説していきます。

質問への回答

LLMは、大量のテキストデータを学習することで、質問に対する適切な回答を生成する能力を持っています。ユーザーからの質問を受け取り、学習データに基づいて最も適切な回答を生成することができます。

例えば、専門的なトピックや日常的な質問に対して、瞬時に情報を提供することが可能です。これにより、カスタマーサポートやFAQセクションの自動化など、多岐にわたる業務の効率化が期待できます。

情報の検索・抽出

LLMは、指定されたキーワードやフレーズに関連する情報をテキストデータから迅速に検索・抽出する能力を持っています。

大量の文書やデータベースから必要な情報を効率的に取り出すことができ、特定のトピックや質問に関連する情報を、学習データから統計的に抽出することも可能です。

マーケティングへの活用（フレームワークの）

LLMは、マーケティングの分野でも大きな可能性を秘めています。

例えば、消費者の感情や意見をテキストデータから分析し、マーケティング戦略のフレームワークを構築するのに役立てることができます。また、広告文の生成やターゲットオーディエンスへの最適なメッセージの提供など、マーケティングキャンペーンの効果を最大化するためのサポートが期待できます。

文章の作成・要約・校正・リライト

LLMは、与えられたトピックやキーワードに基づいて、オリジナルの文章を生成する能力を持っています。さらに、長い文章やレポートを短く要約すること、文法やスタイルのミスを校正すること、そして既存の文章を新しい視点やスタイルでリライトすることも可能です。

これにより、コンテンツ制作や編集の作業が大幅に効率化されることが期待されます。

多言語翻訳・機械翻訳

LLMは、多言語間の翻訳にも優れた能力を持っています。

学習データに基づいて、ある言語から別の言語への翻訳を高精度で行うことができるため、伝統的な機械翻訳システムよりも自然で流暢な翻訳結果を得ることが可能となります。

プログラムのコードレビュー・バグチェック

LLMの応用として、プログラムのコードレビューやバグのチェックも考えられます。大量のコードデータを学習することで、LLMはコードの品質を評価したり、潜在的なバグや問題点を指摘することができるため、開発者の作業のサポートや、ソフトウェアの品質向上が期待されます。

LLMにおける主力企業・サービスを海外と日本に分けて紹介

LLMにおける主力企業について、サービスを海外と日本に分けて紹介していきます。

LLMにおける海外主力企業・サービス

BLOOM

BLOOMは、LLM技術のフロンティアを拓くサービスとして知られています。このモデルは、ユーザーからの様々な質問や要望に対して、迅速かつ適切な反応を返すことが特徴です。

BLOOMの高い反応速度と精度は、多くの産業界や学術界からの注目を浴びており、特にカスタマーサポートやFAQの自動生成といったビジネスシーンでの利用が増えています。

LLaMA

LLaMAは、多言語対応を特徴とするLLMで、その名前からもその野心的な目標が伺えます。

このモデルは、言語の多様性を捉え、それを基に新しい言語の可能性を模索しています。

LLaMAの特異なアーキテクチャと独自の学習戦略により、他のモデルと比較しても顕著な性能向上が確認されています。

Alpaca 7B

Alpaca 7Bは、その名の通り7Bという驚異的なパラメータ数を誇るLLMです。このモデルは、膨大なテキスト情報を効率的に処理・解析する能力を持ち、そのスケールと精度で他のモデルを圧倒しています。

特に、大規模なデータセットの解析や高度な情報の抽出タスクにおいて、Alpaca 7Bは業界や学界での採用が進んでいます。

LaMDA

LaMDAは、ユーザーとの対話を中心に設計されたLLMです。

従来の質問応答型のAIとは一線を画し、人間との自然な会話を可能にすることを主眼に置いています。その結果、LaMDAは流暢で人間らしい対話を実現し、さまざまなトピックにも柔軟に対応することができるのです。

PaLM2

PaLM2は、先進的な技術と独自の学習方法を組み合わせて開発されたLLMです。

このモデルは、高い処理速度と精度を持ち、特に複雑な言語タスクにおいて優れた性能を発揮し、ビジネスや研究の現場で高度な言語処理タスクの実現を目指して活用されています。

LLMにおける国内主力企業・サービス

NEC

NECは、日本の情報通信技術の先駆者として、多くの技術革新を生み出してきました。その中でも、AI技術の進化とともに、LLMの分野においても独自の研究開発を進めています。

NECが開発するLLMは、その長い歴史と技術力を背景に、ビジネスの現場での実際のニーズを反映したものとなっています。特に、業務効率化や新しいサービスの提供において、その高い精度と応答速度が評価されています。

企業のデジタルトランスフォーメーションを支える技術として、NECのLLMは今後も注目される可能性が高いです。

japanese-large-lm（LINE）

LINEは、日常のコミュニケーションを支えるメッセンジャーアプリとして広く知られていますが、その背後には高度な技術開発が行われています。

japanese-large-lmは、LINEが開発したLLMで、日本語の処理に特化しています。このモデルは、日本語の独特な文法や表現を高い精度で捉えることができるため、多様なアプリケーションやサービスでの活用が進められています。

特に、日本の文化や風土に合わせた情報提供やコンテンツ生成において、その能力が光っています。

サイバーエージェント

サイバーエージェントは、インターネット広告やエンターテインメントの分野での成功を背景に、技術研究のフィールドを広げています。

LLMの分野においても、サイバーエージェントは独自の研究開発を進めており、ユーザーのニーズに応じた情報提供や、新しいエンターテインメント体験の提供を目指しています。

特に、ユーザーとのコミュニケーションを深化させるための技術として、そのLLMの能力が活かされています。

富士通

富士通は、日本のIT業界をリードする企業として、多くの技術革新を生み出してきました。

LLMの分野でも、富士通はその技術力を活かし、高い性能を持つモデルを開発しています。

富士通のLLMは、ビジネスの現場でのデータ解析や情報提供、さらには新しいサービスの開発にも活用されており、その技術力が多方面での応用を可能にしています。

LHTM-2

LHTM-2は、日本国内で開発された先進的なLLMとして注目を集めています。このモデルは、大量の日本語データを基に訓練され、高い日本語処理能力を持っています。

LHTM-2は、日本語の独特な表現や文化を反映した情報提供が可能であり、その精度と速度で多くの企業や研究機関からの注目を集めています。特に、日本独自のニーズに応えるための技術として、その能力が評価されています。

LLMにおける人気なオープンソースとは

LLMにおける人気のオープンソースについていくつか解説していきます。

ラマ2

ラマ2は、近年のオープンソースのLLMの中で特に注目を集めているモデルの一つです。このモデルは、膨大な量のテキストデータを基に訓練されており、その結果、高い言語処理能力と多様なタスクへの適応性を持っています。

ラマ2の特徴としては、微細な文脈の理解や、ユーザーの質問に対する詳細な回答の生成が挙げられます。

オープンソースであるため多くの研究者や開発者がラマ2を基盤としたアプリケーションの開発や、さらなるモデルの改良に取り組んでいます。

クラウディア2

クラウディア2は、高度な自然言語処理技術を持つオープンソースのLLMです。このモデルは、特に複雑な文の構造や意味の理解に優れており、その能力は多くの言語タスクでの高いパフォーマンスに結びついています。

クラウディア2のもう一つの特徴は、多言語対応の能力で、多くの言語に対して高い処理能力を持つため、国際的なコンテキストでの利用や多言語データの解析に非常に適しています。

オープンソースとして提供されているため、世界中の研究者や技術者がクラウディア2を活用したプロジェクトや研究に取り組んでいます。

ビクーニャ-13B

ビクーニャ-13Bは、先進的なオープンソースのLLMとして知られています。13Bという名前の通り、このモデルは大規模なパラメータを持ち、その結果、非常に高い計算能力と言語処理能力を持っています。

ビクーニャ-13Bの強みは、特定のドメインや専門分野における深い知識の理解です。例えば、医学や法律、技術分野など、専門的な知識が必要なタスクでも、ビクーニャ-13Bは高い精度での情報提供や解析が可能です。

オープンソースとして公開されているため、専門家や研究者がこのモデルを基に、さまざまなアプリケーションやサービスの開発に取り組んでいます。

MPT-7B

MPT-7Bは、オープンソースの大規模言語モデルとして知られ、その名前からも分かるように、数十億のパラメータを持つモデルとして設計されています。

このモデルは、多様な言語データを基に訓練されており、その結果、高い言語処理能力と多様なタスクへの適応性を持っています。オープンソースとして提供されているため、研究者や開発者はこのモデルをベースに、さまざまなアプリケーションやサービスの開発を行うことができます。

また、MPT-7Bは、その高い性能と拡張性から、多くの派生モデルや応用例が生まれており、AIコミュニティ内での注目度も非常に高いモデルとなっています。

ファルコン

ファルコンは、オープンソースのLLMとして、特に高速な応答時間と効率的な計算能力で知られています。このモデルは、最新の機械学習技術を取り入れた設計がなされており、リアルタイムでの言語処理タスクに特に適しています。

ファルコンの最大の特長は、高い性能を持ちながらも、計算リソースの消費を抑えることができる点にあり、エッジデバイスやモバイルデバイス上でもスムーズに動作することが可能となっています。

オープンソースとして提供されているため、多くの開発者がファルコンを活用して、リアルタイム性を要求されるアプリケーションやサービスの開発を行っています。その結果、ファルコンは、高速なLLMとしての地位を確立しています。

まとめ

いかがでしたでしょうか？

今回はLLMにおいて人気の5つのオープンソースと、その主力企業とサービスについて紹介してきました。

LLMが注目されている理由の一つに、従来の言語モデルよりもはるかに大量のデータを学習することができるため、その性能が非常に高いということで注目されています。

現在は技術進歩が激しく、一度に大量のデータを収集し分析することが求められています。

その中で、LLMを活用することができれば、より効率的により大量にデータを処理できるようになるため、わたしたちにとっても大きなメリットがあるといえます。

SNSシェア

• X
• facebook
• hatebu
• LINE
• pocket

CATEGORY

学習

TAGS

LLM