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) はここ数年で爆発的に普及し、革命を起こしています。 自然言語処理 そしてAI。チャットボットから検索エンジン、クリエイティブなライティング支援に至るまで、LLM は業界全体で最先端のアプリケーションを強化しています。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 の大きな可能性を効果的に活用するために必要な主要な概念、アーキテクチャ パターン、実践的なスキルについて、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ですか?なぜ重要ですか?
LLM は、大規模なテキスト コーパスで事前トレーニングされた深層学習モデルのクラスで、人間のようなテキストを生成し、前例のないレベルで自然言語を理解できるようにします。ルールや注釈に依存する従来の NLP モデルとは異なり、GPT-3 のような LLM は、文中のマスクされた単語を予測することで、教師なし、自己教師ありの方法で言語スキルを学習します。その基本的な性質により、さまざまな下流の NLP タスクに合わせて微調整することができます。
LLM は AI におけるパラダイム シフトを表しており、以前は利用できなかったチャットボット、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、チャットボットは、脆弱な手作業でコーディングされたルールに依存するのではなく、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るようになりました。 LLM の強力な機能は、次の 3 つの主要な革新から生まれています。
- データの規模: LLM は、数十億の単語を含むインターネット規模のコーパスでトレーニングされます。たとえば、GPT-3 では 45 TB のテキスト データが見られました。これにより、幅広い言語範囲が提供されます。
- 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、これらすべてのデータを吸収できます。モデルの容量が大きいことが一般化の鍵となります。
- 自己監督: LLM は、コストのかかる人間によるラベル付けではなく、生のテキストから「疑似ラベル付き」データを作成する自己監視型目標を介してトレーニングされます。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 を適切に微調整して展開するための知識とスキルを習得すると、新しい NLP ソリューションと製品を革新できるようになります。
LLM を適用するための重要な概念
LLM はすぐに使える素晴らしい機能を備えていますが、下流のタスクに LLM を効果的に利用するには、プロンプト、埋め込み、アテンション、セマンティック検索などの重要な概念を理解する必要があります。
プロンプト LLM は、入力と出力ではなく、プロンプト (タスクを構成するコンテキストに応じた指示) によって制御されます。たとえば、テキストの一節を要約するには、次のような例を示します。
「一節: 要約:」
次に、モデルは出力に概要を生成します。 LLM を効果的に運用するには、迅速なエンジニアリングが不可欠です。
埋め込み
単語埋め込みは、単語を意味論的な意味をエンコードした密なベクトルとして表現し、数学的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利用します。
Word2Vec や BERT などの技術により、再利用可能な埋め込みモデルが作成されます。 Word2Vec は、隣接する単語を予測することによって埋め込みを学習するための浅いニューラル ネットワークの使用の先駆者です。 BERT は、単語をマスキングし、双方向コンテキストに基づいて単語を予測することにより、深いコンテキストの埋め込みを生成します。
最近の研究では、より意味的な関係を捕捉するために埋め込みが進化しました。 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対応の BERT 埋め込みを生成します。 Anthropic の憲法 AI は、社会的文脈に敏感なエンベディングを学習します。 mT5 のような多言語モデルは、100 を超える言語で同時に事前トレーニングすることにより、言語間の埋め込みを生成します。
注目
アテンション レイヤーを使用すると、LLM はテキストを生成するときに関連するコンテキストに焦点を当てることができます。複数の頭の自己注意は、長いテキストにわたる単語の関係を分析するトランスフォーマーにとって鍵となります。
たとえば、質問応答モデルは、答えを見つけるのに関連する入力単語に、より高い注意の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、画像の関連領域に焦点を当てます。
スパース アテンションのような最近の亜種は、冗長なアテンションの計算を削減することで効率を向上させます。 GShard のようなモデルは、パラメーターの効率を高めるために専門家の意見を組み合わせて使用します。 Universal Transformer は、長期的な依存関係のモデリングを可能にする深さ方向の再帰を導入します。
アテンションのイノベーションを理解すると、モデルの機能を拡張するための洞察が得られます。
検索
セマンティック インデックスと呼ばれる大規模なベクトル データベースには、ドキュメントの類似性検索を効率的に行うための埋め込みが保存されます。取得は、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。
次のような強力な近似最近傍アルゴリズム ニューサウスウェールズ州, LSH > PQ 数十億のドキュメントでも高速なセマンティック検索が可能になります。たとえば、Anthropic の Claude LLM は、500 億件のドキュメント インデックスの検索に HNSW を使用しています。
ハイブリッド検索では、高密度の埋め込みと疎なキーワード メタデータを組み合わせて、再現率を向上させます。 REALM のようなモデルは、デュアル エンコーダを介して、検索目的に合わせて埋め込みを直接最適化します。
最近の研究では、共有マルチモーダル ベクトル空間を使用した、テキスト、画像、ビデオ間のクロスモーダル検索も調査しています。セマンティック検索をマスターすると、マルチメディア検索エンジンなどの新しいアプリケーションが可能になります。
アーキテクチャパターン
モデルのトレーニングは依然として複雑ですが、実証済みのアーキテクチャ パターンを使用すると、事前トレーニング済み LLM の適用がより簡単になります。
テキスト生成パイプライン
次の方法で LLM を生成テキスト アプリケーションに活用します。
- タスクを組み立てるための迅速なエンジニアリング
- LLM による生テキストの生成
- 問題を検出するための安全フィルター
- フォーマットのための後処理
たとえば、エッセイ作成支援では、エッセイの主題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、意味をフィルタリングして、出力のスペルチェックを行います。
検索と取得
次の方法でセマンティック検索システムを構築します。
- 類似点を調べるために文書コーパスをベクトルデータベースにインデックス付けする
- 検索クエリを受け入れ、近似最近傍検索によって関連するヒットを見つける
- ヒットをコンテキストとして LLM にフィードして、回答を要約および合成する
これにより、LLM の限定されたコンテキストだけに依存するのではなく、大規模なドキュメントの検索が活用されます。
マルチタスク学習
マルチタスク モデルでは、個別の LLM スペシャリストをトレーニングするのではなく、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。
- 各タスクの枠組みを示すプロンプトが表示されます
- タスク間での共同微調整
- LLM エンコーダーに分類器を追加して予測を行う
これにより、モデル全体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
以下を介して、LLM とよりシンボリックな AI の長所を組み合わせます。
- 無制限の言語タスクを処理する LLM
- 制約を提供するルールベースのロジック
- KG で表現される構造化された知識
- LLM と構造化データが相互に豊かになる「好循環」
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 を適用するための主要なスキル
これらのアーキテクチャ パターンを念頭に置いて、LLM を機能させるための実践的なスキルを詳しく見ていきましょう。
プロンプトエンジニアリング
LLM に効果的にプロンプトを表示できるかどうかで、アプリケーションの成否が決まります。主なスキルは次のとおりです。
- タスクを自然言語の指示と例として組み立てる
- プロンプトの長さ、具体性、音声の制御
- モデルの出力に基づいてプロンプトを繰り返し調整する
- カスタマーサポートなどのドメインに関する即時コレクションのキュレーション
- 人間とAIの相互作用の原理を研究する
プロンプトは芸術でもあり科学でもあり、経験を通じて徐々に改善されることが期待されます。
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 アプリケーション開発を合理化し、モデルをパイプラインにチェーンし、データ ソースと統合し、インフラストラクチャを抽象化することを容易にします。
LangChain は、プロンプト、モデル、プリ/ポスト プロセッサ、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込むためのモジュール式アーキテクチャを提供します。 Cohere は、GUI、REST API、Python SDK を使用して LLM ワークフローを自動化するためのスタジオを提供します。
これらのフレームワークは次のようなテクニックを利用します。
- 長いシーケンスのコンテキストを GPU 全体に分割するためのトランスフォーマー シャーディング
- 高スループットのための非同期モデルクエリ
- メモリ使用量を最適化するための、最も最近使用されていないキャッシュ戦略など
- パイプラインのボトルネックを監視する分散トレーシング
- 比較評価を実行するための A/B テスト フレームワーク
- 実験のためのモデルのバージョン管理とリリース管理
- AWS SageMaker などのクラウド プラットフォームにスケールアップして柔軟な容量を実現
Spell などの AutoML ツールは、プロンプト、hparams、モデル アーキテクチャの最適化を提供します。 AI Economist は、API の消費に合わせて価格モデルを調整します。
評価とモニタリング
導入前に LLM のパフォーマンスを評価することが重要です。
- 精度、流暢性、一貫性の指標を通じて全体的な出力品質を測定
- NLU/NLG データセットを構成する 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介して人間による評価を可能にする
- 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モニタリング
- LDA トピック モデリングなどの手法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バイアスをチェックする
- 主要なプロンプトに対して単体テストを継続的に実行する
- WhyLabs などのツールを使用して現実世界のモデルのログとドリフトを追跡する
- Text Attack や Robustness Gym などのライブラリを介して敵対的テストを適用する
最近の研究では、バランスの取れたペアリングとサブセット選択アルゴリズムによって人間による評価の効率が向上しました。 DELPHI のようなモデルは、因果関係グラフとグラデーション マスキングを使用して敵対的な攻撃と戦います。責任ある AI ツールは依然としてイノベーションの活発な分野です。
マルチモーダルなアプリケーション
LLM はテキストを超えて、マルチモーダル インテリジェンスの新たな境地を開きます。
- 画像、ビデオ、音声、その他のモダリティに対する LLM の条件付け
- 統合されたマルチモーダル変圧器アーキテクチャ
- メディアタイプ間のクロスモーダル検索
- キャプション、視覚的な説明、概要の生成
- 多峰性の一貫性と常識
これにより、LLM は言語を超えて物理世界についての推論に拡張されます。
要約すれば
大規模な言語モデルは、AI 機能の新時代を表しています。主要な概念、アーキテクチャ パターン、実践的なスキルを習得することで、新しいインテリジェントな製品やサービスを革新できるようになります。 LLM は、有能な自然言語システムを作成するための障壁を低くします。適切な専門知識があれば、これらの強力なモデルを活用して現実世界の問題を解決できます。
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