1.1 LLMとは何か: 定義と概要 | 大規模言語モデルの基本をエンジニア向けに解説

LLMとは？人間のように“言葉を理解するAI”

LLM（大規模言語モデル）は、膨大なテキストデータを使って学習されたAIモデルで、文脈を理解し、人間のように自然な文章を生成できるのが特徴です。

GPT-4（約1.8兆パラメータ）やBERT（約3億パラメータ）などの代表的なモデルがあり、翻訳、要約、質問応答、コード生成といったタスクで大きな成果をあげています。

LLMは「事前学習＋ファインチューニング」の2段階学習を通じて、汎用性と専門性の両立を実現。さらに、明示的な正解がないデータから学ぶ「自己教師あり学習」により、圧倒的なスケーラビリティと進化の柔軟性を持ちます。

現在では、チャットボット、医療支援、法律文書生成、教育支援など、実社会での活用も急速に広がっています。

要点まとめ：

LLMは数億～数兆のパラメータを持つ言語AIモデル
文脈理解・文章生成に優れ、幅広い分野に応用可能
「事前学習＋ファインチューニング」で汎用性と専門性を両立
自己教師あり学習により、ラベルなしデータから学ぶ
モデルのスケール（サイズ）と精度は比例関係にある

次のセクション「自然言語処理におけるLLMの役割」では、 LLMがどのように自然言語処理のタスクで応用されているのか、実際のユースケースを交えて解説していきます。

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