『大規模言語モデル（LLM）白書2024年版ーモデルの拡張・応用・特化型・プラットフォーム動向篇』発刊のお知らせ

編集部
2024年10月15日

AIニュースの要約

一般社団法人次世代社会システム研究開発機構（INGS）が「大規模言語モデル（LLM）白書2024年版」を発刊すると発表した。
LLMの急速な成長と多様な応用が進行しているが、その適材適所での活用は容易ではないと指摘。
白書では、マルチモーダルLLM、ドメイン特化型LLM、小規模LLM、さまざまな最適化技術など、LLMに関する重要なテーマが取り上げられている。
PDCAサイクルに基づく概念設計とチューニングが重要であることを強調し、継続的な改良が求められている。
本白書は、LLMの客観的な情勢把握に貢献することを目的としている。

AIニュースの背景（推測）

大規模言語モデル（LLM）は、近年のAI技術の進展において重要な役割を果たしています。特に、自動生成や自然言語理解、対話システムといった分野においてその能力が注目されています。企業がデジタルトランスフォーメーションを推進する中で、LLMの導入はますます増加しており、需要が高まっています。しかし、その成長は急速であり、多様な技術やアプローチが存在するため、企業はどの技術をどのように適用するか決定する必要があります。これにより、LLMに関する情報の集約と体系化が求められていると考えられます。

この背景には、市場競争の激化や新たなビジネスモデルの出現があり、企業は技術の選定や導入において慎重になる必要があるといえます。また、AI技術の倫理的な課題も重要な検討事項となっており、技術の信頼性や透明性についても議論が進められています。そうした中で、LLMに関する体系的な情報提供が求められ、白書の発行はそのニーズに応えるものと推測されます。

AIニュースの内容（詳細）

「大規模言語モデル（LLM）白書2024年版」は、現代のLLMに関連する様々なトピックを包括的に取り上げており、特に以下のテーマが焦点とされています。

マルチモーダルLLM: テキスト、画像、音声など複数のデータモードを扱うモデルについて。
ドメイン特化型LLM: 特定の業界や用途に特化したモデルの役割や開発。
小規模LLM（SLM）: リソース効率を考慮した軽量モデルの重要性。
最適化技術: モデルの学習効率や推論効率の向上を図るための技術。
思考連鎖（CoT）: モデルがどのように推論を行うかのプロセス。

白書は、これらのサブテーマを具体的に掘り下げ、それぞれの技術やアプローチの最新の動向や実績を示しています。また、PDCAサイクルを活用した改善や検証の重要性も強調されており、継続的な技術進化と適応が求められる現状に対応するためのガイドラインを提供しています。このような情報は、研究者や開発者にとって、実践的な指針となるでしょう。

ビジネスで活用する方法・可能性

ビジネスにおいては、大規模言語モデルの活用がさまざまな形で可能です。以下にそのいくつかの方法および可能性を示します。

自動化と効率化: 業務プロセスの自動化が可能です。例えば、カスタマーサポートにおいてチャットボットを導入することによって、迅速かつ効率的な対応が実現できます。
データ分析とインサイトの獲得: LLMを活用して大量のデータを解析し、パターンやトレンドを抽出することで、マーケティングや戦略策定に役立てることができます。
コンテンツ生成: 新しいコンテンツを自動生成する能力を持つLLMを利用して、ブログ投稿、広告文、ソーシャルメディアコンテンツなどを効率的に作成できます。
パーソナライゼーション: 顧客のニーズに基づくパーソナライズされたサービスの提供が可能になります。例えば、推薦システムにLLMを導入することで、ユーザーに合った情報や製品を提案することができます。
研究開発: 特定の分野での研究を支援するLLMの活用が考えられます。技術文献の要約や分析を自動化することで、研究者の負担を軽減し、効率的な知識蓄積を図ることが可能です。
システム統合: さまざまな外部アプリケーションと連携するLLMを利用することで、業務プロセスのデータ統合やシェアが容易になり、情報の一貫性が向上します。

以上のように、LLMはビジネスのさまざまな場面で活用でき、それぞれの課題を解決する可能性を秘めています。ビジネスユーザーは、これらのモデルをどう適用するか事前に戦略を練り、高度な技術を利用した競争力強化を図るべきです。

『大規模言語モデル（LLM）白書2024年版ーモデルの拡張・応用・特化型・プラットフォーム動向篇』発刊のお知らせINGS2024年10月15日 09時00分0
一般社団法人次世代社会システム研究開発機構（INGS）は2024年10月15日、『大規模言語モデル（LLM）白書2024年版ーモデルの拡張・応用・特化型・プラットフォーム動向篇』の発刊ならびにその概要を発表した。

大規模言語モデル（LLM）は日々、急速な成長・発展をみせ、AIのムーブメントをリードしている。LLMは様々な用途で利用価値があり、そのインパクトは、幅広いドメイン、セクターで実証されつつある。

しかし、LLMの成長・分化は、スパイラル的な極めて振幅の大きい展開をみせており、適材適所にチューニングする作業は決して容易なことではない。したがって、そのコンセプトを方向づける概念設計のフェーズ、概念モデリングの工程では、PDCA（計画、実行、評価または研究、改善）の各段階のレベルで検証し、これらをスパイラルアップさせながら、改良・拡張・リスク低減を継続的に実施する必要がある。

こうした観点に立ち、本白書は、現在、LLMで特に重要とされている、または注目を集めている以下の諸点を中心にフォーカスし、内容を構成している。

● マルチモーダルLLM
● オープンソースLLM
● ドメイン特化型 LLM
● LLMエージェント
● 小規模LLM（SLM）／量子化LLM
● スーパー言語モデル（STLM）
● ミニCPM
● LLMの学習効率・学習安定性
● トランスフォーマー・アーキテクチャー
● 最適化技術
● ポリシー最適化（PPO）
● ゼロショット／少数ショットの能力向上
● LLM推論の最適化／推論効率
● 思考連鎖（CoT）
● プログラム支援言語モデル（PAL）