LLMはLarge Language Machineの略で、日本語で言えば大規模自然言語モデル。
代表的なもので言えば、chatGPTのような文章生成ができるモデルや、Googleが公開しているBERTのように文章をベクトル表現にするモデルなどがあります。
いずれも、私たちが普段話している言葉を取り扱う機械学習モデルです。
企業、大学を問わずこのLLMを活用した研究が本当に多くなっているようです。
実際に先週開催された人工知能学会では、LLMの活用を行った研究を扱うセッションが連日開催されていました。
では、どんな研究がなされているのでしょうか。
LLMの活用方法は多岐にわたります。
例えば、本来は自然言語ではないデータを自然言語として扱うために使うことができます。
具体的には、身長や体重などの数値データを「Aさんの身長は150cm、体重は50キロ」といったように文章として機械学習モデルに入れて分析をします。
他にも時系列データである株価のような情報についても同様に、「6月9日の日経平均株価は3000円」のように言葉で扱うなどすることができます。
とても不思議なのですが、このようにLLMを使うことで精度が高く推定ができるといったことが知られています。
そもそも言葉には時系列性があるため、その言葉を扱うモデルであるLLMと時系列データは相性がいい、と聞いたことはありますが、本当に不思議です。
他にLLMを活用する方法としては、文書データを対象として、対象の文章をベクトル表現に置き換えるというものもあります。
そのようにすることで効果的に文書のデータを取り扱うことができるようになります。
他にも、データの前処理においてLLMに文書を書き直してもらったり、その使い方は無限大です。
一方で、「別にこれLLMじゃなくてもいいんじゃない？」と思うような使われ方をしていることもたくさんあります。
流行りの手法ですし、LLMを使うことで注目度も上がることは間違いないのですが、あまりにも安直に使いすぎることがないようにしたいなと思うところです。
何か流行っているから採用してみる。
もちろん新しいものを試してみることはとても重要だと思うのですが、巷で流行っているものが本当にいいものなのかどうか。
きちんと評価して取り込むこと。
それが重要なのは何も機械学習だけでなく、人事制度の設計やビジネスにおいても同様に重要であるに違いありません。
P.S.
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