- LLM（Large Language Model）は、人間のようなテキストを理解し生成できる人工知能の一種。
- LLMsは、本や記事、ウェブサイトなどの膨大なテキストデータでトレーニングされる。
- 「Large」は、トレーニング中にAIが学習するパラメータの数が非常に多いことを指す。
- LLMsは、言葉や文章のパターンや関係を学び、意味や文脈を理解する。
LLMsの活用例：
- 記事、レポート、マーケティングコピー、クリエイティブライティングなど、さまざまな目的の高品質テキストを生成。
- 顧客サポートを変革し、自動化されたパーソナライズされた応答を提供。24時間365日のサポートを可能にし、顧客満足度と業務効率を向上。
- リアルタイムで正確な翻訳やローカライゼーションサービスを提供し、グローバルな視聴者にデジタルコンテンツをアクセス可能に。
- プログラマーがコードの執筆、レビュー、デバッグを支援。コードスニペットの生成や提案、簡潔な説明に基づいた関数の生成まで。
- 個々の学習者のニーズに合わせた教育やトレーニングを提供。
LLMsの開発者が直面する課題：
- 倫理的および実用的な課題。
LLMsに関するFAQ：
- 現在最も先進的なLLMはOpenAIのGPT-4。
- Transfer Learningは、LLMsの前処理モデルを大規模なデータセットでトレーニングし、特定のタスクで微調整すること。
- Prompt Engineeringは、LLMsに特定の出力を生成するための具体的な入力プロンプトを作成する実践。
- AI言語モデルは、テキストから画像を作成する機能に使用される。
元記事: https://analyticsindiamag.com/topics/what-is-llm-large-language-model/