人工知能
大規模言語モデルをマスターするためのガイド
大規模言語モデル（LLM）は、自然言語処理とAIを革命的に変え、過去数年で人気を博しています。チャットボット、検索エンジン、創作書き込み支援ツールなど、LLMは、業界横断的に最先端のアプリケーションを動かしています。ただし、有用なLLMベースの製品を構築するには、専門的なスキルと知識が必要です。このガイドでは、LLMの巨大な潜在能力を効果的に活用するために必要な、主要な概念、建築パターン、実践的なスキルの包括的かつアクセスしやすい概要を提供します。
大規模言語モデルとは何か、それらは重要な理由があるのか?
LLMは、巨大なテキストコーパスで事前トレーニングされた、ディープラーニングモデルのクラスであり、人間のようなテキストを生成し、自然言語を前例のないレベルで理解することを可能にします。伝統的なNLPモデルがルールと注釈に依存するのとは異なり、GPT-3のようなLLMは、文内のマスクされた単語を予測することで、自己教師あり、無教師の方法で言語スキルを学習します。その基礎的な性質により、幅広い下流NLPタスクにファインチューニングできます。
LLMは、AIにおけるパラダイムシフトを表し、チャットボット、検索エンジン、テキストジェネレーターなどのアプリケーションを可能にしました。たとえば、手作業でコーディングされた脆いルールに頼るのではなく、チャットボットはAnthropicのClaudeのようなLLMを使用して自由形式の会話を行うことができます。LLMの強力な機能は、3つの重要な革新から生じます。
- データの規模: LLMは、GPT-3が45TBのテキストデータを見たように、インターネット規模のコーパスでトレーニングされ、広い言語的カバレッジを提供します。
- モデルサイズ: GPT-3のようなLLMには175億のパラメータがあり、これらのデータを吸収することができます。モデル容量の大きさは、汎化に重要です。
- 自己教師あり: 人間のラベリングのコストが高くなるのではなく、LLMは自己教師ありの目的関数でトレーニングされ、生のテキストから「疑似ラベル付け」されたデータを作成します。これにより、大規模な事前トレーニングが可能になります。
LLMを適切にファインチューニングしてデプロイするための知識とスキルをマスターすることで、新しいNLPソリューションと製品を革新することができます。
LLMを適用するための重要な概念
LLMは、ボックスから出てすぐにすでに驚くべき機能を備えていますが、下流タスクに効果的に利用するには、プロンプティング、埋め込み、注意、意味的検索などの重要な概念を理解する必要があります。
プロンプティング: LLMは、入力と出力ではなく、プロンプトを使用して制御されます。プロンプトとは、タスクを枠組みるコンテキスト内の指示です。たとえば、テキストの要約を作成するには、次のような例を提供します。
「パッセージ：[要約するテキスト] 要約：」
モデルは、出力として要約を生成します。プロンプトエンジニアリングは、LLMを効果的に操作するために不可欠です。
埋め込み
単語埋め込みは、単語を意味を符号化した密なベクトルとして表現し、数学演算を可能にします。LLMは、単語のコンテキストを理解するために埋め込みを使用します。
Word2VecやBERTなどのテクニックは、埋め込みモデルを作成し、再利用できます。Word2Vecは、隣接する単語を予測するために浅いニューラルネットワークを使用して埋め込みを学習することを先駆けてきました。BERTは、単語をマスクして双方向のコンテキストに基づいて予測することで、深いコンテキスト依存の埋め込みを生成します。
最近の研究では、埋め込みをさらに意味的関係を捉えるように進化させました。GoogleのMUMモデルは、VATTトランスフォーマーを使用してエンティティ認識可能なBERT埋め込みを生成します。AnthropicのConstitutional AIは、社会的コンテキストに敏感な埋め込みを学習します。mT5などのマルチリンガルモデルは、100以上の言語を同時に事前トレーニングすることで、クロスリンガル埋め込みを生成します。
注意
注意層は、LLMがテキストを生成する際に関連するコンテキストに焦点を当てることを可能にします。マルチヘッドセルフ注意は、トランスフォーマーが長いテキスト全体で単語関係を分析する上で重要です。
たとえば、質問回答モデルは、回答を見つけるのに関連する入力単語に高い注意重みを割り当てることを学習できます。視覚的注意メカニズムは、画像の関連する領域に焦点を当てます。
最近のバリアントとして、スパース注意が登場し、冗長な注意計算を削減することで効率を向上させます。GShardなどのモデルは、専門家の混合注意を使用してパラメータ効率を高めます。Universal Transformerは、深さ方向の再帰を導入して、より長期的な依存関係をモデル化することができます。
注意の革新を理解することで、モデルの機能を拡張する洞察が得られます。
検索
大きなベクトルデータベースである意味的インデックスは、ドキュメントを効率的に検索するために埋め込みを保存します。検索は、LLMに巨大な外部コンテキストを許可することで、LLMを強化します。
強力な近似最近傍探索アルゴリズムであるHNSW、LSH、PQは、数十億のドキュメントでも高速な意味的検索を可能にします。たとえば、AnthropicのClaude LLMは、5億ドキュメントのインデックス上でHNSWを使用して検索を行います。
ハイブリッド検索は、密な埋め込みとスパースなキーワードメタデータを組み合わせて、リコールを向上させます。REALMなどのモデルは、双方向エンコーダーを使用して、埋め込みを検索目的で直接最適化します。
最近の研究では、テキスト、画像、ビデオ間のクロスモーダル検索を共有マルチモーダルベクトル空間を使用して探索しています。意味的検索をマスターすることで、新しいアプリケーションであるマルチメディア検索エンジンが解放されます。
アーキテクチャパターン
モデルトレーニングは依然として複雑ですが、事前トレーニングされたLLMを適用することは、試験済みのアーキテクチャパターンを使用することでよりアクセスしやすくなります。
テキスト生成パイプライン
LLMを使用した生成テキストアプリケーションを、次の方法で利用します。
- タスクを枠組むプロンプトエンジニアリング
- LLMによる生のテキスト生成
- 問題を検知するためのセーフティフィルター
- 整形のためのポストプロセッシング
たとえば、エッセイ作成支援ツールは、エッセイのテーマを定義するプロンプトを使用し、LLMからテキストを生成し、センスのあるテキストをフィルタリングし、出力をスペルチェックします。
検索と検索
意味的検索システムを構築するには、次の方法を使用します。
- ドキュメントコーパスをベクトルデータベースにインデックス化して類似性を計算する
- 検索クエリーを受け付けて、近似最近傍探索を使用して関連するヒットを検索する
- ヒットをコンテキストとしてLLMに提供して、要約と総合的な回答を生成する
これにより、LLMの限られたコンテキストにのみ依存するのではなく、大規模なドキュメントのコンテキストを検索することができます。
マルチタスク学習
個々のLLMスペシャリストをトレーニングするのではなく、マルチタスクモデルでは、次の方法で1つのモデルに複数のスキルを教えることができます。
- 各タスクを枠組むプロンプト
- タスク全体での共同ファインチューニング
- LLMエンコーダーにクラス分類器を追加して予測を行う
これにより、全体的なモデルのパフォーマンスが向上し、トレーニングコストが削減されます。
ハイブリッドAIシステム
LLMとよりシンボリックなAIの長所を組み合わせることができます。
- LLMがオープンエンドの言語タスクを処理する
- ルールベースのロジックが制約を提供する
- 構造化された知識がKGに表現される
- LLMと構造化データが「美徳の循環」で相互に豊かになる
これにより、ニューラルアプローチの柔軟性とシンボリック手法の堅牢性が組み合わされます。
LLMを適用するための重要なスキル
これらのアーキテクチャパターンを念頭に置いて、LLMを効果的に適用するための実践的なスキルを掘り下げていきましょう。
プロンプトエンジニアリング
LLMを効果的にプロンプトする能力は、アプリケーションの成否を決定します。重要なスキルには、次のものがあります。
- タスクを自然言語の指示と例として枠組む
- プロンプトの長さ、具体性、声のトーンを制御する
- モデルの出力に基づいてプロンプトを反復的に改良する
- ドメインごとのプロンプトコレクションをキュレーションする
- 人間とAIのインタラクションの原則を研究する
プロンプティングは、芸術と科学の両方です。経験を積むことで、段々と改善されていくでしょう。
オーケストレーションフレームワーク
LangChainやCohereなどのフレームワークを使用して、LLMアプリケーションの開発を簡素化します。これらのフレームワークでは、モデルをパイプラインに組み込んだり、データソースと統合したり、インフラストラクチャを抽象化したりすることが容易になります。
LangChainは、プロンプト、モデル、前後処理、データコネクタをカスタマイズ可能なワークフローに組み合わせるためのモジュラーなアーキテクチャを提供します。Cohereは、GUI、REST API、Python SDKを備えたスタジオを提供し、LLMワークフローを自動化することができます。
これらのフレームワークでは、次のようなテクニックを利用しています。
- トランスフォーマーのシャーディングを使用して、長いシーケンスのコンテキストをGPUに分割する
- 非同期モデルクエリーを使用して、高いスループットを実現する
- LRUキャッシュ戦略を使用してメモリ使用量を最適化する
- 分散トレーシングを使用してパイプラインのボトルネックを監視する
- A/Bテストフレームワークを使用して比較評価を実行する
- モデルバージョニングとリリース管理を使用して実験する
- AWS SageMakerなどのクラウドプラットフォームにスケーリングして、エラスティックな容量を提供する
AutoMLツールであるSpellは、プロンプト、ハイパーパラメータ、モデルアーキテクチャの最適化を提供します。AI Economistは、API消費のための価格モデルを調整します。
評価と監視
LLMのパフォーマンスを評価することは、デプロイ前に重要です。
- 全体的な出力品質を、精度、流暢性、連貫性の指標で測定する
- GLUE、SuperGLUEなどのベンチマークを使用する
- scale.comやLionBridgeなどのフレームワークを使用して人間の評価を可能にする
- Weights & Biasesなどのツールを使用してトレーニングのダイナミクスを監視する
- LDAトピックモデリングなどのテクニックを使用してモデルの動作を分析する
- FairLearnやWhatIfToolsなどのライブラリを使用して偏りをチェックする
- 重要なプロンプトに対して継続的にユニットテストを実行する
- WhyLabsなどのツールを使用して実世界のモデルログとドリフトを追跡する
- TextAttackやRobustness Gymなどのライブラリを使用してアドバーサリアルテストを適用する
最近の研究では、バランスのとれたペアリングとサブセット選択アルゴリズムを使用して人間の評価の効率を向上させています。DELPHIなどのモデルは、因果グラフと勾配マスキングを使用してアドバーサリアル攻撃に対抗しています。責任あるAIツールは、依然として活発なイノベーションの分野です。
マルチモーダルアプリケーション
テキストを超えて、LLMはマルチモーダルインテリジェンスの新たな境界を開いています。
- 画像、ビデオ、音声などの他のモダリティに基づいてLLMを条件付ける
- 統一されたマルチモーダルトランスフォーマーアーキテクチャ
- メディア間のクロスモーダル検索
- キャプション、視覚的な説明、要約の生成
- マルチモーダルの連貫性とコモンセンス
これにより、LLMは言語を超えて、物理的な世界について推論することができます。
まとめ
大規模言語モデルは、AIの新しい時代を表しています。LLMの重要な概念、建築パターン、実践的なスキルをマスターすることで、新しい知的製品やサービスを革新することができます。LLMは、自然言語システムの創造の障壁を低減します。適切な専門知識があれば、これらの強力なモデルを利用して、現実世界の問題を解決することができます。
