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LLMとは、大量の文章を学び、次に来る言葉を予測することで文章を作るAIのモデルです。
LLMは Large Language Model の略です。文章をトークンという単位に分け、前の文脈から次に来るトークンを予測することをくり返して文章を作ります。ChatGPT や Gemini、Claude などの対話型のサービスは、LLMを土台にしています。「モデル」はAIの中身そのもの、「サービス」はモデルを使いやすくした製品と分けて読むと、記事の意味がつかみやすくなります。
業務では、文章の要約・翻訳・分類、問い合わせへの回答、文書からの情報の抜き出し、プログラムの作成の手伝いなどに使われます。APIを通じて社内のシステムに組み込む、RAGで社内の文書を参照させる、AIエージェントの頭脳として使う、といった形があります。
LLMは学んだ時点までの情報しか持たず、事実と異なる答え（ハルシネーション）を返すこともあります。用途に応じて、大きなモデルと小さなモデル（SLM）、クラウドのサービスと手元で動かすローカルLLMを使い分け、費用・速さ・情報の扱いのつり合いを考えます。
関連する用語
- 生成AI文章や画像、音声、プログラムのコードなどを、指示に応じて新しく作り出すAIです。
- トークンLLMが文章を扱うときの単位で、文章を単語や文字の一部などに分けたものです。
- SLM（小規模言語モデル）LLMに比べてモデルの規模を小さく抑え、少ない計算資源で動かせるようにした言語モデルです。
- 基盤モデル大量で幅広いデータで事前に学習し、さまざまな用途に合わせて使える、土台となるAIのモデルです。