ChatGPTをはじめとする対話型AIや、画像生成ツールのMidjourneyなどの登場により、「生成AI」という言葉を耳にする機会が急増しています。一方で、その根幹の技術として語られる「LLM（Large Language Model）」という存在も注目を集めています。生成AIとLLMはいずれも急速に発展している分野ですが、両者を混同してしまうと、正しく理解できない部分も少なくありません。そこで本記事では、LLMと生成AIがそれぞれ何を指し、どのように違うのかをわかりやすく解説していきます。
LLMと生成AIそれぞれの技術的側面
LLM (Large Language Model) とは？
LLMは、大量のテキストデータを学習することで、人間のように自然な文章を理解したり、生成したりすることができるAIモデルです。膨大なデータから、単語の意味、文法、言葉の使われ方のパターンなどを学習し、まるで人間のように文章を理解し、新しい文章を作り出すことができます。
LLMは、深層学習と呼ばれる機械学習の一種であり、ニューラルネットワークを基盤としています。 LLMの構築において中心的な役割を果たすのが「Transformerモデル」と呼ばれる特殊なニューラルネットワークです。 Transformerモデルは、文章中の単語同士の関係性を効率的に捉えることができるため、LLMの性能向上に大きく貢献しています。
Transformerモデルの重要な構成要素として、単語埋め込み、Transformer、位置エンコーディングがあります。
- 単語埋め込み: 単語埋込み（Word Embedding）とは、言葉を数値のベクトルで表現し、コンピュータがその意味や関係性を処理しやすくするための技術です。たとえば、「王様」と「男性」のベクトルの差と、「女王」と「女性」のベクトルの差が似ているように、意味が近い言葉ほどベクトル上でも近い位置に配置されるよう学習されています。これによって、単語同士の類似度を計算できたり、関連性を推定できたりするため、翻訳や質問応答などの自然言語処理タスクで幅広く活用されています。
- Transformer: 自然言語処理や画像処理などの分野で用いられるニューラルネットワークの一種で、Googleが2017年に発表した「Attention Is All You Need」という論文で提案されました。従来のRNN（再帰型ニューラルネットワーク）やCNN（畳み込みニューラルネットワーク）とは異なり、文章中のすべての単語を同時に見渡しながら、どの単語同士のつながりが重要かを効率的に計算できる「自己注意機構」を採用しているのが特徴です。これによって、長い文章を扱う翻訳や文章要約などのタスクで高い精度を実現し、現在ではチャットボットや多言語処理をはじめ、多様な応用が広がっています。
- 位置エンコーディング: 位置エンコーディング（Positional Encoding）は、Transformerのようなモデルが文章の前後関係を理解するために使われる仕組みです。「自己注意機構」では、すべての単語を同時に処理しているため、そのままでは「どの単語がどの順番に並んでいるのか」を捉えにくいのですが、各単語のベクトルに位置を表す情報を付け加えることで、文脈を正しく把握できるようになります。
LLMは、ファウンデーションモデルとも呼ばれ、様々なAIアプリケーションの基盤として機能します。 LLMは、膨大なデータから一般的な言語理解能力を学習しており、この基盤能力を活かして、様々なタスクに特化したAIモデルを開発することができます。
生成AI（Generative AI）とは？
生成AI（Generative AI）は、ニューラルネットワークを用いて学習したモデルから、新しいテキストや画像、音声、動画などを自動的に生成する技術です。主に以下のような仕組みやモデルが活用されることで、高度な生成能力を実現しています。
文章生成
Transformerアーキテクチャをベースとした大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）が広く使われています。具体的には、膨大なテキストデータを学習し、文脈に応じて次に来る単語を予測しながら文章を組み立てることで、自然な日本語や英語などを生成します。高性能なGPUの進化と学習データの拡充により、以前よりはるかに大規模で深いモデルが作れるようになったため、人間の書いた文章と見分けがつかないレベルの生成が可能になりました。
画像生成
GAN（Generative Adversarial Network）とDiffusion Modelが代表的な技術として知られています。GANは、生成器（Generator）と識別器（Discriminator）が競い合う仕組みによって、よりリアルな画像を作り出します。生成器はノイズから画像を生成し、識別器はそれが本物か偽物かを判定するという構造を繰り返すことで、生成器はより本物に近い画像を生み出せるように学習します。一方、Diffusion Modelは、元の画像にノイズを徐々に加えるプロセスと、そのノイズを取り除くプロセスを同時に学習することで、きめ細かく高品質な画像を生成する手法です。学習時には、「ノイズまみれの状態から元の画像を復元する」を目指すことで、画像の特性を潜在的に獲得し、新たなノイズベクトルからもリアルな画像を再構成できるようになります。
音声合成・楽曲生成
WaveNetのようなモデルが使われます。音声波形をそのままモデルに入力し、その音声波形を確率的に予測しながら新たな波形を生成する仕組みで、人間の声や楽器演奏を極めて自然に再現できます。また、テキストと音声を組み合わせる方法では、まずテキストを一旦“音声の特徴ベクトル”に変換してから音声を合成するなど、マルチステップで生成を行うケースもあります。
これらの技術を支える要素として、潜在空間（Latent Space）の活用や、大量の教師データの確保、GPU・TPUなどの専用ハードウェアによる高速な学習環境などが挙げられます。潜在空間とは、画像や文章などの複雑なデータを圧縮し、より抽象的な特徴を捉えた多次元空間のことです。生成AIは、この潜在空間をうまく探索することで、新たなコンテンツを創り出します。
こうしたモデルの学習には、大量のデータと計算資源が必要ですが、最近では大規模に学習した汎用モデルを下敷きにして、特定の用途に特化した追加学習を行うアプローチも一般的です。これにより、より少ないデータと計算量でも高い品質のコンテンツを生成できるようになっています。テキストの世界だけでなく、画像や音声、さらには動画の生成にまで技術が広がり、クリエイティブな分野から工業デザイン、教育、エンターテインメントなど、さまざまな領域での活用が期待されています。
LLMと生成AIの関係性
LLMと生成AIの関係は、部分と全体のような関係にあります。 LLMは生成AIの一種であり、テキスト生成に特化したAIモデルといえます。 生成AIは、テキスト、画像、音声など、様々な種類のデータを扱うことができますが、LLMは主にテキストデータの処理に特化しています。 LLMは生成AIの重要な構成要素であり、生成AIのテキスト生成能力を支えています。
初期のLLMは主にテキストベースでしたが、GPT-4などの新しいモデルはマルチモーダルであり、画像や音声などの様々な入力を受け入れることができます。
| 区分 | 生成AI | LLM |
|---|---|---|
| 定義 | 新しいコンテンツを生成するAI | 大量のテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を理解・生成するAIモデル |
| データ | テキスト、画像、音声など、様々なデータ | 主にテキストデータ |
| 出力 | テキスト、画像、音声、動画、プログラムコードなど | テキスト |
| 関係性 | LLMを含む、より広範な概念 | 生成AIの一種 |
LLMと生成AIの今後の展望
LLMと生成AIは、今後も高性能化と応用範囲の拡大が進むと期待されています。大規模言語モデルのさらなる発展により、文章の理解・生成だけでなく、他言語との翻訳や音声への変換など、多様なタスクへの対応力がいっそう高まるでしょう。また、技術の進歩によってモデルの精度が向上し、専門領域での活用もいっそう具体的かつ実用的になっていくと考えられます。たとえば、医療分野や法務分野など、厳密な知識と根拠が求められる領域においても、LLMを基盤にしたAIがサポートを行い、業務の効率化や新しい価値創造につながる可能性があります。
一方、生成AIの分野では、テキストに限らず、画像や音声、動画など多様なメディアを組み合わせた複合的なコンテンツの創出が期待されています。大規模なモデルを下支えする計算資源やデータ収集がますます高度化し、クリエイティブなアイデアを具体化するスピードが格段に上がるでしょう。今後は、ユーザーがテキスト入力で指示を出すだけで高品質なグラフィックスや映像、さらにはインタラクティブなコンテンツを即座に生成できるようなサービスやツールが増えていくと考えられます。
こうした技術が普及する中で、課題となるのがデータの扱いと倫理的な問題です。大規模モデルを学習するときには多種多様なデータを使いますが、そこに含まれる個人情報や著作物の扱いをどう適切に管理するかという点が、社会的にも大きな議論を呼びます。また、生成AIによって出力されたコンテンツが誤情報や差別的表現を含む可能性もあるため、モデルの「説明可能性」を高める取り組みや、適切なフィルタリング機構の導入が重要になってきます。
総じて、LLMと生成AIがさらに性能を高め、幅広い分野への浸透が進むにつれ、人間の創造活動を支援する基盤技術として、私たちのライフスタイルやビジネスの在り方が大きく変わっていくと予想されます。しかし同時に、データの取り扱いや倫理的な側面を含めた責任ある技術利用の枠組み作りも欠かせません。こうした課題をクリアしながら、LLMと生成AIは新たな可能性を切り開き、社会に大きなインパクトをもたらす存在になっていくでしょう。
まとめ
LLMは、大量のテキストデータを学習し、人間のように自然な文章を理解・生成するAIモデルです。一方、生成AIは、LLMを含むより広範な概念であり、テキストだけでなく、画像、音楽、動画など、様々な種類の新しいコンテンツを生成することができます。
LLMと生成AIは、様々な分野で活用され、私たちの生活をより豊かにする可能性を秘めています。顧客サービスの効率化、コンテンツ制作の自動化、新しい製品の開発、さらには科学的な発見の加速など、LLMと生成AIは、多くの分野で革新をもたらすと期待されています。
しかし、同時に、LLMと生成AIは、いくつかの課題や倫理的な問題点も抱えています。プライバシー侵害、バイアス、誤情報の拡散、説明責任の欠如、環境問題など、解決すべき課題は少なくありません。
これらの課題を克服し、LLMと生成AIを責任を持って開発・活用していくことが、今後の社会にとって重要です。LLMと生成AIが真に社会に役立つものとなるためには、技術的な進歩だけでなく、倫理的な側面への配慮も不可欠でしょう。
