1.1 LLMとは - 大規模言語モデルの基本構造とトランスフォーマーモデルの解説

1.1 LLMとは - 大規模言語モデルの基本構造とトランスフォーマーモデルの解説

LLM（大規模言語モデル）は、大量のテキストデータを学習し、人間のように自然言語を理解・生成できるAIモデルです。このセクションでは、その基本的な構造と中核技術であるトランスフォーマーモデルについて、直感的に解説します。

LLMの基本構造

エンコーダー・デコーダー：入力文を符号化し、別の言語や要約文を生成する２部構成
自己回帰モデル：前方の文脈をもとに１トークンずつ予測（例：GPTシリーズ）
双方向モデル：前後の文脈を同時に活用して深い理解を実現（例：BERT）

トランスフォーマーのポイント

「Attention Is All You Need」で提唱されたトランスフォーマーは、従来のRNN/LSTMを超える革新的なアーキテクチャです。

自己注意（Self-Attention）：文中の全単語間の関連性を同時に評価
並列処理：全トークンを一度に処理し、高速な学習を実現
マルチヘッドアテンション：複数の「視点」で文脈を解析し、多面的な理解を可能に

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次のセクション：LLM（大規模言語モデル）とは何か？

公開日: 2024-10-05

最終更新日: 2025-05-06

バージョン: 16

大規模言語モデル

自然言語処理

トランスフォーマーモデル

セルフアテンション

テキスト生成

下田昌平

開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。

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チーム

任弘毅

株式会社レシートローラーにて開発とサポートを担当。POSレジやShopifyアプリ開発の経験を活かし、業務のデジタル化を促進。

下田昌平

開発と設計を担当。1994年からプログラミングを始め、今もなお最新技術への探究心を持ち続けています。