LLM

近ごろ、言葉を扱う人工知能である大規模言語モデルが急速に進化し、言葉に関する様々な処理に大きな変化をもたらしています。たくさんのデータで学習したこれらのモデルは、文章を作ったり、言葉を別の言葉に置き換えたり、質問に答えたりなど、様々な作業で素晴らしい成果を上げています。特に注目すべきは、モデルの規模を大きくしていくと、予想外の能力、いわゆる「創発能力」が現れることです。これは、ただモデルの規模を大きくしただけでは想像もつかない、質的な変化を伴う能力の向上を意味します。たとえば、ある程度の規模までは見られない能力が、ある規模を超えた途端、急に現れるといった現象です。まるで、量の変化が質の変化に転換する瞬間を見ているかのようです。 この創発能力は、例えば、少ない例示から新しい作業を学習する能力や、複雑な推論を行う能力といった形で現れます。従来のモデルでは、新しい作業を学習するには大量のデータが必要でしたが、創発能力を持つモデルは、ほんの少しの例示だけで新しい作業をこなせるようになります。また、複雑な推論においても、従来のモデルでは難しかった論理的思考や多段階の推論を、創発能力を持つモデルは高い精度で行うことができます。これらの能力は、大規模言語モデルが秘めている大きな可能性を示す一方で、その仕組みや制御方法についてはまだ十分に解明されていません。なぜ特定の規模で創発能力が現れるのか、どのような条件で創発能力が発揮されるのか、といった根本的な疑問は、未だ研究の途上にあります。また、創発能力を意図的に引き出したり、制御したりする方法も確立されておらず、今後の研究の重要な課題となっています。 この創発能力は、大規模言語モデルの可能性を大きく広げる一方で、その扱いの難しさも浮き彫りにしています。本稿では、この創発能力について詳しく説明し、その特徴やこれからの研究の進め方について考えていきます。創発能力の謎を解き明かすことは、大規模言語モデルの更なる発展、そして私たちの社会へのより良い応用につながる重要な一歩となるでしょう。