大規模言語モデル（LLM）

定義

大規模言語モデル（LLM）とは、膨大なテキストで学習し、言語を予測・生成するニューラルネットワークです。質問の理解、要約、分類、人間らしい文章の作成といった処理を可能にします。

別名: LLM言語モデル生成系言語モデル

仕組み

LLM は Transformer アーキテクチャの上に構築され、直前までのテキストから次のトークン（おおよそ単語の断片）を予測するように学習します。数十億規模の事例から統計的なパターンを学ぶことで、読解、推論、生成にわたる幅広い能力を獲得します。

推論時には、モデルにプロンプトを送ると、トークンを 1 つずつ生成して応答を返します。現在の LLM はツールを呼び出したり、指示に従ったりもできます。これこそが、AI エージェントのエンジンとして有用である理由です。

LLM は、会話型 AI と AI エージェントの背後にある推論エンジンです。ただし、そのままの LLM は学習時に見たことしか知りません。あなたの製品やポリシーは知らないため、サポートの仕組みでは検索拡張生成（RAG）と接続されたツールによって、モデルを事実に結びつけます。

LLM とは何の略ですか？

Large Language Model（大規模言語モデル）の略です。言語を理解し生成するために、大量のテキストで学習させたモデルを指します。

LLM は自社の情報を知っていますか？

既定では知りません。LLM は学習データの内容しか知らないため、サポートの仕組みでは RAG とツール呼び出しを通じて、自社のナレッジベースや稼働中のシステムの情報を渡し、製品固有の質問にも正確に答えられるようにします。