2.1 LLM（大規模言語モデル）とは、人間の言葉を“理解しようとする”AIのしくみ

― 人間の言葉を“理解しようとする”AIのしくみ ―

私たちが誰かと会話をするように、AIと自然なやり取りができる――
そんな未来は、もはや「遠い話」ではなく、今この瞬間に実現されています。
それを可能にしているのが「LLM（大規模言語モデル）」と呼ばれるAIの仕組みです。

たとえば、以下のようなやり取りを見たことはありませんか？

あなた：「このメール、もっとやわらかい言い回しにして」
AI：「かしこまりました。次のようにしてはいかがでしょうか？」
『ご連絡ありがとうございます。ご対応いただけますと幸いです。』

これは、AIがただ定型文を貼り付けているのではありません。
「あなたの意図」と「文脈」を理解したうえで、次にくる適切な文章を“自分で考えて”出力しているのです。

LLMとは：大量の言語データから学習した超高性能なAI

LLM（Large Language Model）は、「大量のテキストデータ」をもとに学習したニューラルネットワーク型のモデルであり、人間のように自然な言葉を生成できるのが最大の特徴です。

「言葉を理解する」とはどういうことか？

AIが「言葉を理解する」とは、「次にくる言葉を自然な形で予測する力」を持つということです。

たとえば「私はコーヒーを——」という文があった場合、LLMは次のように確率を予測します：

• 飲んだ → 60%
• 買った → 20%
• 注いだ → 10%
• 見た → 5%
• 飛んだ → 0.1%

このように、最も自然な続きを確率的に選ぶことで「文脈を理解している」ように振る舞うのです。

従来のモデルとの違い：なぜLLMは圧倒的なのか？

従来のRNNやLSTMにも言語を扱う能力はありましたが、次のような限界がありました：

• 長文の文脈を保持できない
• 一文ずつしか処理できず非効率
• 翻訳・分類など、用途ごとにモデルを分ける必要があった

LLMでは、トランスフォーマーという構造を使うことで：

• 全体文脈を一度に把握
• 並列処理で高速化
• 1つのモデルで複数タスクに対応

LLMは何ができるのか？

LLMは、以下のような多様なタスクを1つのモデルでこなせます：

• チャットボット（ChatGPTなど）
• 翻訳（DeepL、Google翻訳など）
• コード生成（GitHub Copilot）
• 文章の要約や校正
• FAQ応答・ナレッジ検索
• 記事・レポート・メールの自動生成

要点まとめ

• LLMとは：人間のように言葉を理解し生成できる、大規模なニューラルネットワークモデル。
• 理解とは：「次にくる単語を自然に予測する」能力。
• 技術的進化：トランスフォーマーにより、高速・高精度・汎用性を実現。
• 応用範囲：チャット、翻訳、要約、コード生成など多岐にわたる。

このページのコンテンツは下記の本から抜粋

LLM入門：数学で理解する、大規模言語モデルの仕組み: 機械が言葉を理解する数学的な理由 (LLMマスターシリーズ)

機械が言葉を理解するのは、なぜか？――その“数学的な理由”を、やさしく、でも本質的に解き明かす一冊。ChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）が、いかにして自然言語を理解し、生成しているのか？本書はその仕組みを、数式と直感をバランスよく交えて、深く、わかりやすく解説します。

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次のセクション「2.2 LLMの基本概念」では、こうしたLLMの中身を構成する「パーツ」や「キーワード」に焦点を当て、より技術的な理解へと進んでいきます。