AI
LLM
大規模言語モデル（Large Language Model）
大量の文章を学習し、文脈に続く言葉を予測して生成するAIの基盤モデル。
大量の文章データから言葉のつながり方を学習し、与えられた文脈に続く言葉を確率的に予測して生成する仕組みを持つ。文章生成・要約・翻訳・対話など、幅広い用途に同じ仕組みで対応できる汎用性が特徴である。
RAG やファインチューニング、AIエージェントなど、いま語られるAI活用のほとんどはこのLLMを土台にしている。導入相談の出発点は、まずどのLLMをどの用途に使うかを決めることになる。
よくある誤解
どのモデルも同じ性能だと思われがちだが、得意分野はモデルごとに違う。文章の要約が得意なモデル、コード生成が得意なモデル、日本語の自然さで差が出るモデルなどがあり、一つのモデルに全用途を任せると期待した精度が出ないことがある。用途ごとに複数のモデルを比較して選ぶのが実務の基本になる。
関連する用語
RAG
社内文書を検索して、その結果を根拠に AI へ答えさせる仕組み。
ファインチューニング
既存モデルに追加で学習させ、応答の型や口調を寄せる手法。知識の追加には向かない。
トークン
AI が文章を扱うときの単位。料金も制限もこの単位で決まる。
プロンプトエンジニアリング
AI への指示文を設計し、出力の精度を継続的に改善していく作業。
PoC
新しい技術や手法が実現できるかを小さく検証する工程。本番化の基準が無いと終わらない。