LLM

LLMは、大量の文章を学習し、質問への回答、要約、翻訳、文章作成などを行うAIモデルです。入力された文脈をもとに、次に続く言葉を予測して文章を生成します。

LLMは生成AIを動かす中心的な技術の一つですが、生成AIそのものと同じ意味ではありません。文章だけでなく、プログラムコードや構造化データの出力にも使われます。もっともらしい誤りを含む回答をすることがあるため、重要な内容は人が確認する必要があります。

実例

「AnthropicのLLM学習と書籍裁断の保存論点」では、research libraryに保存されたPDFの一部がLLMの学習データに使われたとされている。特定のLLM名や学習手法、書籍を選んだ方法は示されていない。

「Gemini・GPT-4o・Ollamaの構造化出力比較」では、9種類のLLMに文章の5段階評価をJSON形式で出力させ、指示の置き方による出力の違いを比較した。「JSON出力が44言語モデルの回答多様性を低下」では、44の言語モデルにJSONなどの形式で回答させ、出力形式の指定が回答の選択に与える影響を測定した。