大規模言語モデル（LLM）とは？何が出来るの？世界一分かりやすく解説！
目次
大規模言語モデル（LLM）とは？
**大規模言語モデル（Large Language Model：LLM）**とは、
膨大な量のテキストデータを使って学習し、
人間のように文章を理解したり作成したりできるAIのことです。
簡単に言うと…
「たくさんの本や記事を読んで賢くなったAIが、あなたの質問に答えたり、文章を作ったりできる！」というイメージです。
大規模言語モデルの仕組み
STEP
学習（トレーニング）
インターネット上のニュース、書籍、論文など数十億〜数兆語ものデータを読み込みます。
STEP
パターンの理解
文章のつながりや意味を統計的に学習し、次にくる単語を予測する能力を高めます。
STEP
生成
学習した知識を使い、質問への回答や文章の生成、翻訳、要約などを行います。
LLMができること
- 質問に答える：「〇〇って何？」について説明する
- 文章を作成：ブログ記事や小説を執筆
- 翻訳：多言語対応でリアルタイム翻訳
- コード生成：プログラミングのサポート
- 要約：長い記事を数行にまとめる
代表的なLLM
| モデル名 | 特徴 |
|---|---|
| GPT-4 | 高度な理解力・創造性・マルチモーダル対応 |
| Llama 3 | Meta開発、軽量で使いやすい |
| Gemma 3 | Google開発、効率的かつ安全性重視 |
| Mistral 7B | 高速・軽量でローカル実行向き |
| Claude 3 | 長文解析が得意、コンテキスト保持に強い |
今後の展望
大規模言語モデルは日々進化しており、今後はより高度な会話や複雑な問題解決、クリエイティブ作業の支援などが期待されています。
LLMと生成AIの違いを一覧で比較！
| 項目 | LLM（大規模言語モデル） | 生成AI |
|---|---|---|
| 役割 | テキストの理解・生成に特化 | テキスト・画像・音声・動画を生成 |
| 出力形式 | 文章のみ | 文章・画像・音声・動画など多岐にわたる |
| 代表例 | GPT-4、Llama 3、Gemma 3、Mistral 7B | DALL·E、Stable Diffusion、Suno |
| 活用例 | 文章作成、要約、翻訳、質問応答 | 画像生成、音楽作曲、音声合成、映像制作 |
| 特徴 | 言語処理に強く、複雑な質問への対応が可能 | クリエイティブなコンテンツの作成が可能 |
まとめ
- LLMは「言葉の専門家」で、文章の理解・生成が得意！
- 生成AIは「クリエイティブな職人」で、文章だけでなく、画像・音声・動画も作れる！
この2つが組み合わさることで、より多機能で高度なAIが生まれ、私たちの生活をより便利にしてくれます。