LLM（Large Language Model）の開発をわかりやすく解説：基礎から実践的な応用まで

はじめに

皆さんは自然言語処理の分野で大きく注目されている LLM (Large Language Model) という言葉を聞いたことがあるでしょうか。

これは膨大なテキストを学習し、人間のように文章を生成できるモデルの総称です。

一見すると難しそうに感じるかもしれませんが、現代では比較的手軽に開発を始められる環境が整ってきています。

初心者の皆さんでも、基本的な手順を踏めば実務で応用できるような仕組みづくりが可能です。

例えば自動応答チャットシステムや文章の要約、プログラミング支援など、あらゆるシーンでLLMを利用する例が増えています。

ここではLLMの開発について、具体的なコード例や利用シーンを交えながら、基本から順を追って説明していきます。

技術的な前提知識は少なめでも、最後まで読むことでLLM開発の大まかなイメージがつかめるでしょう。

この記事を読むとわかること

• LLMの概要や注目される理由
• 開発時に押さえておきたい基礎的な流れ
• 自然言語処理の実務での活用シーン
• Pythonを用いた簡単なサンプルコード
• LLMのメリットやデメリット

ここからは、LLMがどのように作られ、どのような場面で使われるのかを順番に見ていきましょう。

LLMの概要

LLMにおける自然言語処理の役割

LLMとは、大量のテキストデータを学習し、人の文章に近い形で情報をアウトプットできるモデルのことを指します。

自然言語処理は、人間が普段から使う言葉をコンピュータで扱うための技術です。

テキストや音声などの多種多様なデータを解析して、文脈を理解させたり、文章の生成を行ったりします。

LLMはその自然言語処理の中でも、より広範囲で柔軟な出力が得られるため、多彩な分野で利用が検討されています。

皆さんが普段利用しているチャットサービスのバックエンドにも、LLMが組み込まれている可能性がありますね。

実際にビジネスの現場では、問い合わせ対応の自動化やレコメンデーションなど、作業の効率化につながる活用が多く見られています。

LLM 開発が注目される理由

自然言語処理技術は近年とても進歩しており、その理由としては以下のような背景があります。

• 大量のテキストデータが比較的容易に入手できるようになった
• モデルを学習させるための計算資源が豊富になった
• 大規模な事前学習モデルを誰でも扱いやすい形で公開する動きが増えた

これによって研究者や企業だけでなく、個人でもLLMを使ったシステム開発が可能になりました。

そして、大量のパラメータを備えたモデルによって、以前よりも自然なテキスト生成が期待できます。

活用領域が広がるにつれ、多くの場面で「文章処理の自動化」という課題を解決する力を持っているのがLLMの魅力です。

LLM 開発の基本的な流れ

データの収集と前処理

LLMを作るには、まず学習用のテキストデータが必要です。

インターネット上で公開されているコーパスなどを取得して使うこともありますし、企業の場合は自社が保有するドキュメントを基にモデルを作るケースもあります。

データはそのまま使うのではなく、誤字脱字やノイズの除去などの前処理を行い、モデルが学習しやすい形に整えます。

例えば、日本語の文章であれば不要な改行コードを取り除いたり、機種依存文字を一般的なUnicode文字に変換したりすることが代表的な処理となります。

前処理を丁寧に行うことで、モデルが余計な誤学習をしにくくなるのがポイントです。

また、トークナイザを用いて文章を単語単位（あるいはサブワード単位）に分割して、モデルに入力できるように変換します。

モデルの学習と評価

次のステップは、前処理を済ませたデータを用いてモデルを学習させることです。

この際、トランスフォーマーアーキテクチャ が多くのLLMで採用されているため、これをベースにしたライブラリがよく利用されます。

学習中には、「どれだけ文章を正しく予測できているか」を評価する指標を設定します。

よく使われる指標には Perplexity (パープレキシティ) などがあり、モデルが生成すべき単語をどれだけ高い精度で当てられるかをチェックします。

評価指標が悪いまま学習を進めると、モデルが局所的にしかテキストを覚えられない状態や、誤学習を起こすリスクが高まります。

そこで学習途中の段階で適宜検証を行い、パラメータのチューニングをしていくことが重要です。

実務での活用例

学習を終えたLLMは、多岐にわたるシーンで応用されます。

例えば、問い合わせ対応の自動化では、ユーザーの質問文を入力し、それに対する回答をモデルが生成します。

文書要約では、長文のレポートやメールを短くまとめることが可能となり、ビジネス上での情報共有が効率化されるでしょう。

他にもアイデア出しや文章校正の支援など、人間の作業を補助するアプリケーションとして活躍することが増えています。

このように、実務で直接役立つ形に仕上げていくには、学習済みのモデルに対して追加訓練を行う方法もあります。

これを ファインチューニング と呼び、専門ドメインの知識を学習済みモデルに追加学習させることで、特定分野に強いモデルを作ることができます。

LLMのメリットとデメリット

メリット

LLMが注目されるのは、以下のようなメリットが大きいからではないでしょうか。

• 大規模データを活用しているため、幅広い文脈を理解しやすい
• さまざまなタスクに対して応用が可能
• 比較的自然な文章が生成できる

これらの特徴が合わさることで、文章生成や文書要約、対話型システムなど、多岐にわたる分野で導入が検討されています。

開発する側にとっては、汎用的なモデルをベースにすれば、イチから全てを学習させる負担が減るのもポイントでしょう。

大きな枠組みを把握し、必要に応じたデータや手順を追加することで、より最適化されたモデルが得られます。

デメリット

一方で、LLMならではの課題も存在しています。

• 学習に膨大な計算資源が必要になる場合がある
• 発生する推論コストが高くなりがち
• 生成された文章の正確性を100%保証できない

特に計算資源が足りない場合、学習や推論に時間がかかってしまうのは避けづらいでしょう。

また、大規模な学習を行うほど、モデル内部の推論プロセスが複雑になります。

そのため「なぜそういった回答をするのか」という理由がわかりにくくなる点もあり、結果に対して適切な検証を行う工夫が求められます。

LLM 開発で使われる技術

Hugging Face Transformersでモデルを扱う

LLM開発には、Hugging Face Transformers というライブラリがよく使われます。

これはBERTやGPT系など、代表的なモデルがオープンソースとして公開されており、誰でも簡単にロードして利用できるのが特徴です。

独自データを使って追加学習することも可能なので、汎用的なモデルをさらに特定ドメイン向けに強化できます。

また、ドキュメントやコミュニティが充実しているため、多くの人々がモデルの使い方やチューニングのヒントを共有している点も心強いでしょう。

トランスフォーマーベースのモデルは多数公開されていますが、初心者の皆さんには扱いやすいHugging Faceのエコシステムがとっつきやすい選択肢となっています。

開発環境の整備

LLM開発にはPythonが採用されることが多いです。

GPUやTPUといったハードウェアが使えるならば、学習速度や推論速度を高められます。

一方、クラウド環境を利用する場合は、リソースを柔軟に増やせるため、大きなプロジェクトでも段階的に拡張していけるのがメリットです。

開発環境によっては、モデルのチェックポイントを分割管理したり、分散学習を行ったりする機能を備えているプラットフォームもあります。

小規模に始める際はローカルマシンでも十分ですが、より大きなモデルを扱うときにはクラウドの活用を検討するケースが多いでしょう。

開発の実例: 簡単なコード

Python によるサンプルスクリプト

ここでは、実際にLLMを使った文章生成を行う簡単なコード例を見ていきます。

下記は Hugging Face Transformers ライブラリで、事前学習済みのモデルを使って文章を生成するサンプルです。

コピー
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

# トークナイザとモデルを読み込みます
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilgpt2")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("distilgpt2")

# プロンプトとなるテキスト
prompt = "今日はとても天気が良いので"

# モデルが理解できる形式に変換します
inputs = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")

# 文章を生成します
outputs = model.generate(
    inputs,
    max_length=50,
    num_return_sequences=1
)

# 生成結果を文字列に変換して表示
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(generated_text)

このスクリプトは、大規模モデルの一例であるGPT系の「distilgpt2」を利用しています。

文章の最後をモデルが推測して続きのテキストを生成してくれるため、どのような文章が返ってくるかを試してみると面白いでしょう。

実務レベルで使用する際には、指定するパラメータを細かく調整し、さらにドメイン特化のデータで追加学習を行うことで、より実用的なテキスト生成が期待できます。

まとめ

ここまで、LLMの開発に関する一連の流れと実務での応用例を解説しました。

まず、大量のデータ収集と前処理を行い、モデルを構築するための基盤を整えます。

そこからトランスフォーマーベースの手法を用いて学習を進め、得られたモデルをさまざまな場面で応用していくわけです。

また、モデルやライブラリの選定には気を配り、学習に必要なリソースを確保することも重要といえます。

LLMを上手く活用できれば、文章生成や情報分析などの作業効率化につながり、人間の負担を軽減できる可能性があります。

これからLLM開発を始める皆さんにとって、今回の内容が少しでも参考になると嬉しいですね。