LLMOps

第1章. 大規模言語モデル導入部

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大規模言語モデル（LLM）の人気上昇（） は偶然ではない。大規模言語モデル（LLM）は、我々のテクノロジーとのやり取りをトランスフォーマー化し、機械学習モデルでできることの限界を押し広げている。

しかし、ここで問題がある。これらのモデルは素晴らしいが、それをスケールアップして本番環境で管理するのは容易ではない。研究プロジェクトから本格的で信頼できるツールへの飛躍は、障害に満ちている。莫大な計算要件を満たし、複雑なデータを管理し、セルフホスティングであろうとプロプライエタリモデルであろうと、すべてがスムーズかつ安全に動くようにしなければならないのだ。

LLM演算子の細部に踏み込む前に、これらのモデルがなぜ、どのようにして生まれたのかを理解することが重要である。その起源と軌跡を知ることは、本番での振る舞いを予測する際に直面する課題を理解するのに役立つ。

LLMの進化は、インクリメント的な革新の積み重ねを反映しており、それぞれが以前のモデルの特定の限界に対処している。初期のモデルは範囲が限定されており、基本的なタスクでさえも人間の多大な入力を必要としていた。リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）からトランスフォーマーへの移行など、アーキテクチャの進歩やモデルのサイズ拡張により、LLMはより洗練度を増した。この進化は、膨大なデータの管理や効率的なトレーニングプロセスの確保といった新たな課題をもたらしている。

それでは、さっそく見ていこう。

重要な用語

これ以上先に進む前に、明確にしておくべき用語が3つある：

基盤モデル

基盤モデル 高度なMLアーキテクチャであり、特殊化モデルを作成するための基盤構成要素としての役割を果たす。一般的な言語理解能力やパターン認識能力を開発するために、多くの場合テキストで構成され、最近ではコード、画像、音声、動画など他のデータタイプも含む膨大なデータセットで事前学習される。これらのモデルは、トレーニングデータから統計的関係や言語構造をエンコーディングし、さらなるファインチューニングのための堅牢な出発点を形成する。このファインチューニングによって、LLMやその他のAI主導の解決策など、特定のタスクやアプリケーションにモデルを合わせることができる。

大規模言語モデル

大規模な言語モデルは、 、特定の言語ベースのタスクに秀でるように追加トレーニングやファインチューニングを受けた基盤モデルの特殊化実装である。これらのモデルは、自然言語パターンを分析・エミュレートすることで、人間のようなテキストを予測・生成するように設計されている。LLMは非常に汎用性が高く、テキスト生成、感情分析、言語翻訳、質問応答など、いくつかの 自然言語 言語処理（NLP）アプリケーションをサポートしている。人気ユースケースには、チャットボット、コンテンツ作成、多言語コミュニケーション、データ分析、コード生成、推薦システム、バーチャルアシスタントなどがある。「LLMの企業ユースケース」では、これらのアプリケーションについて詳しく見ていく。

生成AIモデル

ジェネレーティブAI（ GenAI）とは、 、学習したパターンや情報に基づいてコンテンツ（画像、テキスト、音声、動画）を生成するよう特別にトレーニングされた基盤モデルを指す。最も初期のジェネレーティブAIモデルのいくつかは、2018年に導入されたジェネレーティブ・アドバーサリーネットワーク（GAN）であり、最近では、拡散モデル、LLM、Geminiのようなマルチモーダルモデルが利用できるようになった。LLMは、その生成的な性質から、生成AIモデルのサブセットと考えられている。LLMのコンテキスト内では、生成AIは、入力と学習パターンに基づいて、テキストレスポンス、創造的なストーリー、製品説明などを生成することができる。 ...