【図解】コレ１枚でわかる基盤モデル・大規模言語モデル・生成AIの関係
「基盤モデル」のなかで、言語データのみを使って作られたものを「大規模言語モデ ル(Large Language Model/LLM)」と呼びます。
LLM をチャット形式で使え、流暢な文章を生成して回答してくれるサービスが、OpenAI の ChatGPT や Google の Gemini などのチャット AI です。また、入力した文章から画像を生成する DALL-E2、 Midjourney、Stable Diffusion などのサービスもあります。これらは、LLM を作るにあたり、言語データに加え、画像データとこれに対応する説明文も合わせて学習した モデルを使っています。
言語以外に、音声や表形式の定型データなど、さまざまな形式のデータをまとめて学 習データとして使えば、それら相互の関係も合わせて規則や法則、特徴を見つけること ができます。単一形式のデータから作られたモデルとは違い、相互の関係も踏まえた、 総合的な推論ができるようになります。これを「マルチモーダル基盤モデル」と呼びます。 たとえば、次のようなことができます。
- 写真についての説明をテキストで出力する
- 音声から文字起こしする
- 内容をテキストで入力すれば動画を作成する 7 ❖ 動画を見せるとその内容を音声で説明する
基盤モデルを使い、新たなコンテンツを生成するしくみを総称して「生成 AI (Generative AI)」と呼んでいます。チャット以外にも、プログラム・コードの生成支 援やセキュリティ対応のアドバイス、業務アプリケーションに組み込まれ最適な処理を 実現するなど、用途は拡大しています。また、イラストのスキルがなくてもイラストを 描けるし、動画のスキルがなくても動画を制作できるようになります。
このように専門スキルがなくても、人間の能力を補完・強化してくれるわけです。 今後、基盤モデルは、さらなる学習データの大規模化とマルチモーダル化を目指すと 思われます。ただ、そのためには、極めて大規模な計算資源を確保しなければならず、 莫大な費用がかかります。加えて、集めたデータや生成されたコンテンツの著作権の問 題、人権や人種などに関わるセンシティブな生成コンテンツの扱いなど、解決すべき課 題も少なくありません。これらは、社会との対話を通じて、時間をかけて合意点を見つ けていく必要がありそうです。
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