AIの歴史とLLMの仕組みを押さえておけばさらに生成AIを活用できる

AIの歴史を振り返りながら大規模言語モデル（LLM）の仕組みを解説する記事です。1950年代の第1次AIブームから、エキスパートシステム中心の第2次ブーム、機械学習・深層学習による第3次ブームを経て、2017年の論文「Attention is all you need」でトランスフォーマーが登場し、単語間の関係性を数値化するアテンション機構が翻訳や文章生成の精度を飛躍的に高めたと説明しています。

LLMは次に続く確率の高い単語を予測する仕組みであるため、出力は手堅い反面、ハルシネーションや桁数の多い計算が苦手といった特性が生じることにも触れています。さらに「Gemini 1.5 Pro」の100万トークンのコンテキストウィンドウを活かして、ニュース要約や資料の下書き、議事録作成、論文解説など1日の業務を通した活用シーンを紹介し、Googleが2018年に策定したAI原則についても取り上げています。

この要約は生成AIで作成しました。

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柳谷智宣

ITライター

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1972年生まれ、東京育ち。ITやビジネスといったカテゴリーで執筆しているライターです。キャリアは27年目で、雑紙やムック、単行本、新聞といった紙媒体から、ウェブ記事、メールマガジン、プレスリリースなども手掛けています。現在は、執筆だけでなく、企画提案から執筆・編集までを行っております。主に一般ビジネスユーザーをターゲットに、易しく解説する記事が多いですが、エンタープライズ向けの記事やメーカーや企業のウェブサイトのコンテンツ制作も請け負っています。可能な限り、様々な案件に対応できますので、まずは打診いただけると幸いです。