生成AIと聞いて「GPT」をはじめとする「LLM」を思い浮かべるのは間違いではないが、LLMと生成AIは異なる概念だ。4つの視点からその違いを解説する。
テキストや画像を生成する人工知能（AI）技術である「生成AI」と聞いて、「GPT」をはじめとする「大規模言語モデル」（LLM）を思い浮かべる人がいる。それは間違った考え方ではないが、生成AIとLLMは同じではない。生成AIのベースとなる基盤モデルのさまざまな種類を踏まえて、生成AIとLLMを混同してはいけない理由を4つの視点で解説する。
LLMは、テキストの生成や要約、質問への回答など、言語関係のタスクに特化している。LLMは、生成AIのベースとなる基盤モデルの一種だ。対する生成AIは、多様なAIモデルを含み、入出力データの種類も多岐にわたる。
一般的なLLMの用途は以下の通り。
生成AIの用途としては、LLMの用途以外にも以下がある。
LLMの中核となるアーキテクチャは、他の種類の基盤モデルが使用するアーキテクチャと異なる場合がある。
現代のLLMのほとんどは、アーキテクチャにTransformerを使用する。Transformerは、機械学習手法「アテンションメカニズム」を使用する。これは、人間が何かに集中するように、コンピュータも重要な部分に注意を向けられるようにする方法だ。
アテンションメカニズムを使用することで、LLMは単語間の関係や、それぞれの相対的な重要度を分析し、長文テキストを理解できる。TransformerはLLMだけでなく、画像生成など他の種類のAIモデルにも使用される。
LLM以外の基盤モデルに使用されるアーキテクチャの一つに、CNN（Convolutional Neural Network：畳み込みニューラルネットワーク）がある。CNNは主に画像処理で使われ、輪郭（りんかく）や質感、オブジェクトや場面の全体に至るまで、画像の特徴を抽出できる。
LLMとその他の基盤モデルでは、学習データの範囲や形式が異なる傾向にある。
LLMは、「大規模言語モデル」という名称が示すように、トレーニングに膨大な言語データセットを用いる。データセットには、小説やニュース記事から、ソーシャルニュースサイト「Reddit」の投稿まで幅広いソースが含まれる。これらは基本的に全てテキストデータだ。
一方、生成AIの学習データには、画像や音声、動画など、多岐にわたるデータ形式が含まれる。データ形式が違う場合、学習プロセスも異なる。例えば、LLMと画像生成AIのデータ準備段階では、データの前処理や正規化の方法が異なる。
生成AIのトレーニングには、学習データのバイアス（偏り）や、学習に必要なデータの不足といった課題が付き物だ。その中には、LLM独特の課題や限界が大きく3つ存在する。
1つ目の課題は、学習データの範囲が広範であることだ。専門的な技術文書から中世の詩、画像やソーシャルネットワークサービス（SNS）のキャプションまで、インターネットに存在するテキストは多種多様だ。そのためLLMは基本的な単語だけでなく、風変わりな言い回しや、文脈によって意味が変わる語についても学ばなければならない。どれほど回答精度の高いLLMでも、文章の微妙なニュアンスを理解するのに苦労するし、ハルシネーション（事実に基づかない回答を出力すること）や誤った回答を生成してしまうリスクは避けられない。
2つ目の課題は、ハルシネーションの判別は難しいということだ。厄介なことにLLMが出力した内容は、不正確な情報でももっともらしく見える。画像生成AIの場合、生成した人物画像の手の指が8本だったり、コーヒーカップがテーブルから浮かんだりしていたら、不自然だと気付く可能性が高い。一方で、LLMが複雑な科学論文を出力したとして、事実に相反していても大半の人は気付けないだろう。
3つ目の課題は、回答の一貫性確保が困難であることだ。LLMは長いプロンプト（指示文）を分析し、複雑な応答を生成することが求められる。短い文章ならば、理解や生成を容易にできる一方で、長文になると一貫性を保つことが難しくなる。
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