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LLM(Large Language Model、大規模言語モデル)は、自然言語の理解と生成のために大量のテキストデータで訓練された人工知能モデルです。GPT-4(OpenAI)、Claude(Anthropic)、Gemini(Google)、Llama(Meta)が最も広く使用されているLLMです。これらのモデルは、チャットボット、AI検索エンジン、および多数の自動化ツールを支えています。
LLMの仕組み
LLMは、Webページ、書籍、記事、会話、ソースコードなど、数十億のドキュメントから言語の統計的パターンを学習します。この学習により、シーケンス内の次の単語を予測できるようになり、さらには指示に応じて一貫性のあるテキストを生成できるようになります。
事前学習:モデルは大規模なコーパスを取り込み、言語の構造を学習します。
ファインチューニング:モデルは人間のフィードバックを用いて特定のタスクに対して調整されます。
推論:本番環境では、モデルはプロンプトを受け取り、トークンごとに応答を生成します。
主要なLLM
| モデル | 提供元 | 強み |
|---|---|---|
| GPT-4 / GPT-4o | OpenAI | 汎用性、Bing統合 |
| Claude 3.5 | Anthropic | 推論能力、長文コンテキスト |
| Gemini | マルチモーダル、Search統合 | |
| Llama 3 | Meta | オープンソース、カスタマイズ可能 |
| Mistral | Mistral AI | パフォーマンス/コスト、主権性 |
LLMとブランドの可視性
LLMはユーザーと情報の間の仲介者となりつつあります。ユーザーが「...に使用するツールは何か」と尋ねると、LLMは訓練された知識とRAGに基づいて回答を生成します。LLMの仕組みを理解することで、ブランドの可視性を高めるための施策を特定できます。
顧客がブランド名を挙げずにAIに尋ねると、別の誰かが推薦されます。運用中のブランドはどうでしょう？
ChatGPTへの質問で回答にブランド名が挙がらなければ、その分だけ競合が代わりに推奨されます,, 実際のAI回答6,820件で測定。