定義

LLMの技術革新

大規模言語モデル（LLM）は、Transformerアーキテクチャをベースに、インターネット規模のテキストデータで事前学習された巨大ニューラルネットワークです。2017年のTransformer論文以降、スケーリング則により性能が向上し続けています。

技術的ブレークスルー

• Self-Attention機構：文脈の長距離依存関係を効率的に学習
• RLHF（人間フィードバック強化学習）：人間の価値観に整合したAI行動の実現
• In-Context Learning：追加学習なしでタスク適応
• Chain-of-Thought：段階的推論による複雑問題解決

具体例

代表的LLMとその特徴

• GPT-4 Turbo：128Kコンテキスト、マルチモーダル対応、API経由で利用
• Claude 3.5 Sonnet：200Kコンテキスト、安全性重視、長文読解に特化
• Llama 2/3：Meta開発、オープンソース、商用利用可能
• Gemini Ultra：Googleの最新モデル、検索連携機能
• PaLM 2：540B+パラメータ、100言語対応

活用事例

エンタープライズレベル実装

• RAG（Retrieval-Augmented Generation）：企業知識ベース連携、90%+の回答精度
• コード生成：GitHub Copilot、50%+の開発生産性向上
• カスタマーサポート：自動応答率80%+、顧客満足度向上
• 法務・契約：文書審査、リスク分析の自動化
• 創薬：分子設計、化合物最適化の加速

ファインチューニング戦略

• LoRA（Low-Rank Adaptation）：パラメータ効率的学習、GPU使用量90%削減
• QLoRA：量子化＋LoRA、単一GPU（24GB）でLlama 65B学習可能
• PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）：アダプター手法による効率化

関連概念

企業導入では、プライベートクラウド上でのモデル運用が主流。AWS Bedrock、Azure OpenAI、Google Cloud Vertex AIでマネージドサービスを利用し、データガバナンスを確保しながらスケーラブルな推論環境を構築。

運用時の技術課題

• レイテンシ最適化：KV-Cache、投機的デコーディングで50%高速化
• 幻覚（Hallucination）対策：事実確認機構、信頼度スコアリング
• プロンプトインジェクション対策：入力フィルタリング、出力検証
• コスト管理：推論最適化で1/10のコスト削減可能