LLMとは？仕組み・種類・代表モデルを図解でわかりやすく解説
AIの進化を支える「LLM（大規模言語モデル）」とは何か？
ChatGPT や Gemini、Claude、Llama など──これらの生成AIの共通基盤にあるのが LLM です。
この記事では、仕組み・種類・代表モデル・課題・今後の展望まで、
信頼できる一次情報をもとに図解でやさしく解説します。
1. LLMとは？──「言葉を予測するAI」
LLM（Large Language Model）は、大量のテキストを学習して、言語のパターンを統計的に理解・生成するAIモデルです。
仕組みを一言で言えば：
「次に来る言葉を確率で予測するAI」
ChatGPTも、前の文脈から「最も自然な次の単語（トークン）」を選び続けることで文章を作っています。
図解①：LLMの全体フロー
大量のテキストデータ
↓
【事前学習】（言語のパターンを学ぶ）
↓
【微調整／RLHF】（人間の評価で調整）
↓
【推論（Inference）】（入力に応じて回答を生成）
2. 「大規模」とは何が大きいのか？
LLMの「Large」は、次の3つの要素を指します。
| 要素 | 内容 | 例 |
|---|---|---|
| データ量 | 学習に使うテキストの総量（数兆語規模） | Web、書籍、コードなど |
| パラメータ数 | モデル内部の学習重みの数 | GPT-3：約1750億個（OpenAI公表） |
| 計算量 | 学習時に必要な演算資源 | 数万台のGPU、数百万ドル規模のコスト |
これら3要素が「大規模さ」を構成しており、モデルの表現力を支えています。
3. LLMの仕組みを3ステップで理解する
ステップ①：トークン化（Tokenization）
AIは「単語」ではなく「トークン」と呼ばれる単位でテキストを処理します。
例：「information」 → in + forma + tion
トークン化には
BPE（Byte Pair Encoding） や WordPiece といった手法が使われています。
ステップ②：埋め込み（Embedding）
トークンを数値ベクトルに変換し、意味の近さを距離で表現します。
図解②：意味空間のイメージ
犬 ●──近い──● 猫 （同じ「動物」カテゴリ）
└─────遠い─────● 飛行機
これにより、AIは「単語間の関係性」を数学的に理解できます。
ステップ③：Transformerと自己注意（Self-Attention）
2017年にGoogleが発表した「Transformer」構造が、
現在のLLM（GPT、Gemini、Claudeなど）の中核です。
Transformerの鍵となるのが「自己注意（Self-Attention）」。
図解③：自己注意のイメージ
文：彼女が買った本は面白かった
↑ ↑
「面白かった」が「本」に強く関連づけられる
各単語（トークン）が他の単語との関連度を学習し、
文脈全体の意味を捉えられるようになる──
これがLLMの“文脈理解力”を支える仕組みです。
4. LLMの種類と代表モデル
LLMは 構造・公開形態・用途 で分類できます。
| 分類軸 | 種類 | 代表モデル例 |
|---|---|---|
| 構造型 | デコーダ型、エンコーダ型、エンコーダ-デコーダ型 | GPT（Decoder）、BERT（Encoder）など |
| 公開形態 | クローズド（商用）／オープンソース | GPT-4, Claude／LLaMA, Mistral |
| 用途別 | 会話・翻訳・コーディング支援など | Gemini（マルチモーダル対応）、Codex（プログラミング特化） |
図解④：LLM分類マップ
LLM
├─ 構造別
│ ├─ Encoder（BERTなど）
│ └─ Decoder（GPTなど）
│
├─ 公開形態別
│ ├─ 商用（ChatGPTなど）
│ └─ OSS（LLaMAなど）
│
└─ 用途別
├─ 会話
├─ 翻訳
└─ コーディング支援
5. 学習の仕組みとRLHF
LLMは次の2段階で学習します。
- 事前学習（Pretraining） 膨大なテキストから言語パターンを学ぶ。
- 微調整（Fine-tuning／RLHF） 人間の評価（良い回答／悪い回答）をもとに出力を調整する。
RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback）は
ChatGPTなどの“自然で安全な会話”を実現する重要な仕組みです。
6. 自然な文章を生む確率と温度
AIは「確率が最も高い単語」だけを選ぶと単調になるため、
温度パラメータ（Temperature） や Top-p サンプリング でランダム性を調整します。
図解⑤：温度パラメータの効果
低温 (0.2)：確実性重視 → 同じ回答になりやすい
高温 (0.8)：多様性重視 → 自然で人間的な言い回しに
多様性と一貫性のバランスを取ることが「自然な対話」を生む鍵です。
7. LLMの課題とリスク
| 課題 | 内容 | 対応策 |
|---|---|---|
| 幻覚（Hallucination） | 存在しない情報を出す | RAG（検索連携）による事実確認 |
| バイアス（Bias） | データの偏りを反映 | 学習データの監査・多様化 |
| 知識の更新制限 | 学習時点の情報に限定される | 外部API・検索連携で補完 |
2024年以降、OpenAI・Googleなどは「RAG構造」を導入し、
幻覚の低減と最新情報反映を両立させています。
8. 今後の展望：LLMは「言語」から「行動」へ
LLMの進化方向は大きく3つあります。
- マルチモーダル化：文字＋画像＋音声を統合理解（GPT-4o, Gemini 1.5）
- 自己学習（Self-Improvement）：自分の出力を評価し再学習
- AIエージェント化：ツール操作や外部API連携による自律行動
図解⑥：LLMの進化ステージ
言語理解 → 会話生成 → 複合情報理解 → 自律行動（AIエージェント）
9. まとめ
- LLMとは「言葉の確率を学ぶAI」
- Transformer構造が文脈理解を可能にする
- 種類は「構造／公開形態／用途」で分類できる
- RLHFが自然で安全な対話を支える
- 幻覚・バイアス・知識更新制限には要注意
- 今後は「マルチモーダル化」「自己学習」「エージェント化」へ進化
LLMは“人間の知性を再現する”のではなく、知性を拡張する技術です。
仕組みを理解することで、AIをより安全かつ創造的に使いこなせます。
参考・出典（一次情報）
- Vaswani et al., Attention Is All You Need (Google, 2017)
- OpenAI, GPT-4 System Card (2023)
- Google DeepMind, Gemini 1.5 Technical Overview (2024)
- Meta AI, LLaMA 3 Model Card (2024)
- Stanford CRFM, RLHF: Aligning Language Models with Human Feedback
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