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、過去数年間で爆発的に人気を博しています。チャットボット、検索エンジン、創造的な文章支援ツールなど、LLMはさまざまな業界で最先端のアプリケーションを支えています。しかし、有用なLLMベースの製品を構築するには、特殊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重要な概念、建築パターン、実践的なスキルについて、包括的でありながら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、それらはなぜ重要か

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ができます。従来のNLPモデルはルールと注釈に依存していますが、LLMはGPT-3のように、文のマスクされた単語を予測することで、無監視、自己監視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NLPタスクにファインチューニングできます。

LLMはAIの新たな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、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。

1. データの規模：LLMは、GPT-3のように、45TBのテキストデータでトレーニングされ、広い言語のカバレッジを提供します。
2. モデルサイズ：LLMは、GPT-3のように、175億パラメータを持ち、すべて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。
3. 自己監視：LLMは、コストのかかる人間のラベル付けではなく、自己監視の目的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、ボックスから出てくるだけで、すでに驚くべき機能を備えていますが、ダウンストリーム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。

プロンプティングは、LLMを制御するためのコンテキスト依存の指示です。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：」

モデルの出力で要約が生成されます。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重要です。

埋め込み

単語埋め込みは、単語を密なベクトルとして表し、意味のある意味を符号化し、数学的な操作を可能にします。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などのテクニックは、再利用可能な埋め込みモデルを作成します。Word2Vecは、隣接する単語を予測することで、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導入しました。BERTは、単語をマスクし、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、意味関係をより多く捉える埋め込みを進化させました。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。マルチリンガルモデルであるmT5は、100以上の言語で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を分析する上で重要です。

たとえば、質問回答モデルは、答えを見つけるため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ることができます。

最近のバリアントでは、スパース注意が冗長な注意計算を削減することで効率性を向上させます。GShardモデルは、より高いパラメータ効率を実現するための専門家の混合注意を使用します。ユニバーサルトランスフォーマーは、より長い依存関係をモデル化できる深度方向の再帰を導入します。

注意の革新に理解を深めることで、モデルの機能を拡張する洞察が得られます。

検索

大規模なベクトルデータベースである意味的インデックスは、ドキュメントの埋め込みを効率的に検索するために使用されます。検索は、LLMに巨大な外部コンテキストを提供することで、LLMを拡張します。

HNSW、LSH、PQなどの近似最近傍探索アルゴリズムは、数十億のドキュメントを持つ場合でも、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の両方を組み合わせて、リコールを向上させます。REALMモデルは、双方向エンコーダーを使用して、検索の目的のために埋め込みを最適化します。

最近の研究では、テキスト、画像、ビデオの間で共有のマルチモーダルベクトル空間を使用して、クロスモーダル検索を探索しています。意味的検索のマスターは、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を解放します。

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、確立された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を使用して、次の手順でジェネレーティブテキストアプリケーションを実現します。

1. タスクをフレーミングするためのプロンプトエンジニアリング
2. LLMによる生テキストの生成
3. 問題を捕捉するためのセーフティフィルター
4. フォーマットのためのポストプロセッシング

たとえば、エッセイライティングアシストは、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、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

次の手順で、意味的検索システムを構築します。

1. 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
2. 検索クエリを受け付け、近似最近傍探索を使用して関連するヒットを見つける
3. ヒットをコンテキストとしてLLMにフィードし、回答を要約して合成する

これは、LLMの限られたコンテキストにのみ依存するのではなく、ドキュメントをスケールで検索します。

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は、次の手順で1つのモデルに複数のスキルを教えることを可能にします。

1. 各タスクをフレーミングするためのプロンプト
2. タスク全体でのジョイントファインチューニング
3. 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で、次の手順で機能します。

1. LLMがオープンエンドの言語タスクを処理する
2. ルールベースロジックが制約を提供する
3. 構造化された知識がKGに表現される
4. LLMと構造化データが「美徳のサイクル」で相互に豊かになる

これは、ニューラルアプローチの柔軟性とシンボリック方法の堅牢性を組み合わせます。

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を効果的に活用するための実践的なスキルに焦点を当ててみましょう。

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する重要な要素です。重要なスキルには、次のものが含まれます。

• タスクを自然言語の指示と例としてフレーミングする
• 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。経験を積むにつれて、インクリメンタルに改善す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アプリケーションの開発を簡素化します。これらのフレームワークは、モデルのパイプライン化、データソースとの統合、インフラストラクチャの抽象化を容易にします。

LangChainは、プロンプト、モデル、前処理/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ワークフローの自動化を可能にします。

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
• 非同期モデルのクエリを使用して、高いスループットを実現する
• LRUキャッシング戦略を使用して、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
• モデルのバージョニングとリリース管理を使用して、実験を行う
• 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の消費に対する価格モデルを最適化します。

評価と監視

LLMのパフォーマンスを評価することは、デプロイ前に非常に重要です。

• 精度、流暢性、連貫性などのメトリックを使用して、全体的な出力の品質を測定する
• GLUEやSuperGLUEなどのベンチマークを使用して、NLU/NLGデータセットを含む
• scale.comやLionBridgeなどのフレームワークを使用して、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、実世界のモデルの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、対抗的なテストを適用する

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を使用して、人間による評価の効率を向上させます。DELPHIなどのモデルは、因果グラフと勾配マスクを使用して対抗的な攻撃に耐えるように設計されています。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はマルチモーダルな知能の新たな境界を開いています。

• LLMを画像、ビデオ、音声などの他のモダリティで条件付ける
• 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、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構築の障壁を低減します。適切な専門知識を備えれば、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。