【最新版】LLM(大規模言語モデル)とは？概要と主なLLM10選

アメリカの人工知能研究所「OpenAI」が開発した「ChatGPT」は、画期的なツールとして世界中で話題を呼びました。

SEOに強いAIライティングツールであるトランスコープもChatGPTのGPT-4を搭載しており、短時間で高品質な文章を作成することで有名です。

AIツールの進歩により、生成AIの中でも自然言語処理を担っている「LLM(大規模言語モデル)」も注目を集めています。

しかし、LLM(大規模言語モデル)がどのようなものなのかよく分からないという方もいらっしゃるでしょう。

本記事では、LLM(大規模言語モデル)の概要と代表的なLLM(大規模言語モデル)を紹介します。

LLM(大規模言語モデル)と生成AIの違い

LLM(大規模言語モデル)とは、自然言語の処理を目的とした人工知能のモデルです。

生成AIは、テキストだけでなく、画像や音声データも生成できますが、LLM(大規模言語モデル)は、自然言語の生成に特化しています。

膨大なテキストデータから意味や文語のパターンを学習し、テキストの生成や翻訳などの効率化を実現しています。

代表的なLLM(大規模言語モデル)

AI技術の発展に伴い、様々なLLM(大規模言語モデル)が生み出されています。

ここからは、代表的なLLM(大規模言語モデル)を10個紹介します。

1.GPT-4

引用元：GPT-4

GPT-4とは、OpenAIが2023年にリリースしたLLM(大規模言語モデル)です。

従来のモデルであるGPT3やGPT3.5と同様に、2017年6月12日にGoogleの研究者等が発表した深層学習モデルであるTransformerをベースに開発されています。

また、GPT4をベースとしたマルチモーダルモデルである「GPT-4V」では、画像や音声データも解析できるようになりました。

以下のコラムでは、GPT-4やGPT-4Vの出力例を紹介しているので、そちらもぜひご覧ください。

ChatGPT・OpenAI・GPT-4とは？

ChatGPT新機能「GPT-4V」とは？使い方・料金などを解説

2.PaLM

引用元：PaLM

PaLM(Scaling Language Modeling with Pathways)とは、Googleが開発したAIチャットボット「Bard」のベースとなるLLM(大規模言語モデル)です。

GPT-4同様、Transformerを基に開発されました。

Googleが開発した「Cloud TPU v4 Pod」を使って機械学習をしており、コーディングや計算など幅広い業務で活用できます。

また、PaLMをバージョンアップした「PaLM 2」もリリースされています。

3.LLaMA

引用元：Llama

Llamaとは、FacebookやInstagramを運営する「Meta」が2023年にリリースしたLLM(大規模言語モデル)です。

最新バージョンの「Llama 2」は、650億のパラメーターが備わっています。

Transformerのアーキテクチャを採用しており、GitHubやWikipedia、CommonCrawl、Project Gutenbergなど、さまざまなデータソースを使って機械学習を行っています。

Llamaは、「Vicuna」や「Orca」などに利用されていることからも信頼性の高いLLM(大規模言語モデル)であると言えるでしょう。

4.NeMo

引用元：NeMo

NeMoとは、アメリカの半導体メーカー「NVIDIA」が開発したLLM(大規模言語モデル)です。

コンテンツの生成だけでなく、要約やAIチャットボットなどに活用されています。

分散データを並列処理できる「Distributed Data Parallelism」や、シーケンスを並列処理できる「Sequence Parallelism of Layernorm, Dropout」など4つの並列処理を用いて効率的に自然言語を解析しています。

5.OpenCALM

引用元：OpenCALM

OpenCALMとは、ABEMAなどを運営する「サイバーエージェント」が開発したLLM(大規模言語モデル)です。

広告制作などで活用されています。

最大68億のパラメーターが備わっており、NVIDIAが開発したDGX Systemsの最新版「NVIDIA DGX H100」も導入されているため、高性能なLLM(大規模言語モデル)であると言えるでしょう。

また、日本語のテキストデータで機械学習をしているため、円滑な日本語のテキスト作成を実現しています。

6.OpenFlamingo

引用元：OpenFlamingo

OpenFlamingoは、ドイツの非営利団体「LAION」が開発した「Flamingo」をオープンソースで再現したLLM(大規模言語モデル)です。

LLaMAをベースに開発されました。

プログラミング言語のひとつである「Python」のフレームワークやマルチモーダルデータセットなどを用いて機械学習をしています。

7.Transformer

引用元：Transformer

Transformerは、Googleが開発したLLM(大規模言語モデル)です。

「Attention」という技術を用いて設計されており、「Attention Is All You Need」という学術論文で発表されました。

LLM(大規模言語モデル)のパイオニアと言えるようなモデルで、TransformerをベースにさまざまなLLMが開発されました。

8.BLOOM

引用元：BLOOM

BLOOM(BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model)とは、アメリカの「Hugging Face」が中心となって立ち上げた「BigScience」が開発したオープンソースのLLM(大規模言語モデル)です。

1,760億のパラメーターが備わっています。

13種類のプログラミング言語と46種類の自然言語で機械学習をしているため、多種多様なコンテンツ作成が可能です。

9.rinna

引用元：rinna

rinnaとは2021年に「rinna株式会社」がリリースしたLLM(大規模言語モデル)です。

GPTやBERTなど、既存のLLM(大規模言語モデル)をベースに開発されました。

Hugging Faceでは、ダウンロード数が3,600,000を超えているため、人気の高いLLM(大規模言語モデル)であると言えるでしょう。

10.BERT

引用元：BERT

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)は、2018年にGoogleがリリースしたLLM(大規模言語モデル)です。

Transformerをベースとして開発されました。

3億4200万のパラメーターが備わっています。

BERTでは、テキスト全体の意味や関連性を分析することで完成度の高いコンテンツを作成していることが特徴のひとつです。

自分に合ったLLM(大規模言語モデル)を活用しよう

今回は、LLM(大規模言語モデル)の概要と代表的なLLM(大規模言語モデル)を紹介しました。

LLM(大規模言語モデル)は、意外と知られていない?ChatGPTのリスク・危険性10選と同様のリスクが考えられますが、高性能かつ低コストで利用できることから、今後さらに需要が高まると考えられています。

LLM(大規模言語モデル)に興味がある方は、前向きにLLM(大規模言語モデル)の活用を検討してみてください。

ただ、今回紹介した代表的なLLM(大規模言語モデル)は、外国の企業によるLLMが多くわかりにくいと感じる方もおられるでしょう。

【2024年最新版】ブログ記事作成！AIライティングツールおすすめ20選を徹底比較のコラムでは、今回紹介したLLM(大規模言語モデル)を搭載した日本のAIツールも多く紹介しておりますので、ぜひご覧ください。

また、弊社が運営するSEOに強いAIライティングツール「トランスコープ」にもLLM(大規模言語モデル)であるGPT-4が搭載されています。

トランスコープを利用すると、短期間で高品質なSEOコンテンツを作成できます。

トランスコープの機能については、以下の動画で詳しく紹介しておりますので、ぜひご覧ください。

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