LLM（大規模言語モデル）がなぜ大事なのか？ーー経営者の視点で考える波の待ち受け方

本稿はLayerX代表取締役の福島良典氏が日経COMEMOに記載した記事を一部転載したもの。昨年11月に公開されて以来、世界的な反響を生み出しているChatGPTに関連して、福島氏がルーツとする機械学習・ディープラーニングの知見、そして現在、LayerXにて取り組むデジタル化について整理されていることからご本人に許可を得て転載させていただいた。特に本文をLLM（大規模言語モデル）にて要約している箇所は必見だ。

はじめに

LayerXの代表をしています福島と申します。本日はLLM（Large Language Model, 大規模言語モデル）について、なぜ大事なのか?経営者の視点でどうこの波を考えればいいのかについてです。

LLMが今非常に話題になっています。ChatGPTの裏側もこのLLMからできていると言えばわかりやすいでしょうか。

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私は現在、LayerXという会社を経営しております。LayerXでも多分に漏れず、LLMに対するものすごいワクワクと、この波に対応しないと会社が消えてなくなるという強い危機感を抱いています。

私自身が元機械学習エンジニア、現在現役の経営者というキャリアを歩んできました。その立場から、なるべくわかりやすく、LLMの波というものを経営者がどう捉えるべきか、どう波を乗りこなすべきかの一助となればと思い筆を取っています。(機械学習のプロの方からすると、おいおいそれは単純化しすぎではみたいな表現もあるかもですが、そこはご了承ください。)

この文章ではLLMが今までの機械学習・AIのトレンドと決定的に違う部分は何か、なぜあらゆる会社がLLMに張っていく必要があるのかを解説します。

当社としても非常に強い危機感を持っており、すでに専任でLLMチームを組成し、機械学習エンジニアを(さらに)積極採用していくことを決めています。

AIによる要約

この文章の要約自体もLLMを使って作ってみました。凄さが体感できると思います。

このドキュメントは、LLM（Large Language Model）という技術について解説しています。LLMは、大規模な事前学習によって、様々なタスクを高い精度で実行できるようになったことが特徴です。従来の機械学習が特定のタスクに特化した学習をするのに対し、LLMは複数のタスクに対応できるようになったことが大きな進化です。

具体的には、LLMは大量のテキストデータを用いて学習し、文章の表現や意味を理解することができます。この表現学習を基盤として、様々な応用例が考えられます。例えば、法律の文書に注釈をつけるAIや、仕訳や経理業務に特化したFAQ的に相談できるAI、営業の動画を見て商談のアシストをしてくれるAI、議事録を要約してくれるAIなどが挙げられます。また、LLMの登場によって、従来の機械学習の常識が覆され、新たなべき乗則が成立したとされています。これによって、様々な応用例が考えられ、今後の技術的発展も期待されています。

ただし、LLMにはまだ課題も多く、今後の発展が期待されています。例えば、より少ないリソースやパラメータ数での学習、逐次的な学習、言語以外でのべき乗則が成り立つかの検証、ファインチューニングの具体的実装、Prompt Engineeringという新たな分野の勃興などが挙げられます。これらの課題が解決されることで、より高度なAIの実現が期待されます。

また、独自のデータを持つことがAI時代において非常に価値を持つことが示されています。LLMは、大量の公開データから学習するため、他の企業が利用しているデータと同じである場合、同等の精度を持つモデルを生成することができます。しかし、独自のデータを持っている企業は、そのデータを利用してLLMをファインチューニングすることができ、他社との差別化を実現することができます。

さらに、このドキュメントでは、企業がLLMに対する波の待ち構え方についても言及されています。

総じて、このドキュメントでは、LLMが自然言語処理技術において、大きな可能性を秘めていることが示されています。ビジネスにおいて、LLMを活用することで、競争優位性を獲得し、成長と革新を促進することができます。

AIによる文章の要約

以下本文になります。

ここからは実際に福島氏が書いた文章がこちらの記事で読める。