LLM (Large Language Model)
大規模言語モデル
LLM（大規模言語モデル）とは？
大規模言語モデル（LLM）とは、追加のプログラミングを行わなくても人間の言語を理解し、自然言語処理（NLP）によって人間が書いた文章と見分けがつかないテキストを生成できる人工知能（AI）モデルです。代表的なLLMには、OpenAIのGPTシリーズ、MetaのLLaMAファミリー、オープンソースのBLOOMなどがあります。OpenAIのChatGPT、Google Bard、Microsoft Bing Chatなど、多くの言語ベースの生成AIサービスはLLMを基盤として構築されています。
LLMの中核となるのは、「Transformer」と呼ばれるディープラーニングアーキテクチャを採用した人工ニューラルネットワーク（ANN）です。Transformerの並列コンピューティング機構により、Wikipedia全体のような言語ベースのビッグデータを含む膨大なコーパスと、数十億から数兆に及ぶデータパラメータを用いたAIトレーニングが可能になります。トレーニング中、AIモデルは文中の次の単語や質問に対する適切な回答など、特定の入力に対して正しい出力を予測し、その結果を検証します。予測が正しかったかどうかに応じて、AIモデルはデータパラメータの「バイアス」や「重み」を調整し、ほぼ常に正しい出力を生成できるようにします。こうした仕組みにより、LLMを基盤とするAIサービスは人間の言語を容易に理解し、応答できます。実際の例としては、スペルミスや文法上の誤りを含む苦情にも正確に回答するカスタマーサポートチャットボットや、数秒で詩や履歴書を作成するChatGPTが挙げられます。
詳細：RAGとは何か、どのように機能するのか？
LLMの中核となるのは、「Transformer」と呼ばれるディープラーニングアーキテクチャを採用した人工ニューラルネットワーク（ANN）です。Transformerの並列コンピューティング機構により、Wikipedia全体のような言語ベースのビッグデータを含む膨大なコーパスと、数十億から数兆に及ぶデータパラメータを用いたAIトレーニングが可能になります。トレーニング中、AIモデルは文中の次の単語や質問に対する適切な回答など、特定の入力に対して正しい出力を予測し、その結果を検証します。予測が正しかったかどうかに応じて、AIモデルはデータパラメータの「バイアス」や「重み」を調整し、ほぼ常に正しい出力を生成できるようにします。こうした仕組みにより、LLMを基盤とするAIサービスは人間の言語を容易に理解し、応答できます。実際の例としては、スペルミスや文法上の誤りを含む苦情にも正確に回答するカスタマーサポートチャットボットや、数秒で詩や履歴書を作成するChatGPTが挙げられます。
詳細：RAGとは何か、どのように機能するのか？
LLMの活用例とは？
LLMがなければ、コンピュータとのやり取りにはプロンプト（MS-DOSを覚えていますか？）や、あらかじめ設計されたグラフィカルユーザーインターフェース（GUI）が必要になります。コンピュータが人間の言葉で応答することなど、夢物語だったでしょう。LLMの普及により、現在では多くの新しいAIベースのサービスが利用可能になっています。
● 検索エンジンとチャットボット：LLM技術は、こうした広く利用されている機能にAIをもたらしました。検索エンジンやチャットボットは、ユーザーの問い合わせを非常に高い精度で理解できるだけでなく、これらの機能はAIを活用した新世代のパーソナルコンピュータやデバイスの登場にもつながっています。
● 生成AI：ChatGPTのようなツールは、文書の要約や翻訳から、手紙やテレビ番組の脚本といった新しいコンテンツの作成まで、幅広い用途に対応できます。
● ヘルスケアと医療：LLMを基盤とするスマートヘルスケアアプリケーションは、医療従事者の事務負担を軽減する電子健康記録（EHR）を生成し、ヘルスケア分析に利用するデータベースを作成できます。
● プログラミングとAI開発：MicrosoftとOpenAIが開発したGitHub Copilotは、JavaScriptやPythonなどのプログラミング言語でコンピュータコードを記述できます。これは特に注目すべき点です。実質的に、LLMによってAIは将来のAIツール向けプログラムを作成できるようになったためです。
● 検索エンジンとチャットボット：LLM技術は、こうした広く利用されている機能にAIをもたらしました。検索エンジンやチャットボットは、ユーザーの問い合わせを非常に高い精度で理解できるだけでなく、これらの機能はAIを活用した新世代のパーソナルコンピュータやデバイスの登場にもつながっています。
● 生成AI：ChatGPTのようなツールは、文書の要約や翻訳から、手紙やテレビ番組の脚本といった新しいコンテンツの作成まで、幅広い用途に対応できます。
● ヘルスケアと医療：LLMを基盤とするスマートヘルスケアアプリケーションは、医療従事者の事務負担を軽減する電子健康記録（EHR）を生成し、ヘルスケア分析に利用するデータベースを作成できます。
● プログラミングとAI開発：MicrosoftとOpenAIが開発したGitHub Copilotは、JavaScriptやPythonなどのプログラミング言語でコンピュータコードを記述できます。これは特に注目すべき点です。実質的に、LLMによってAIは将来のAIツール向けプログラムを作成できるようになったためです。
GIGABYTEはどのように役立ちますか？
GIGABYTE Technologyは、LLMの活用およびLLMを基盤とする生成AIサービスに対応するハードウェアとソフトウェアの両方を提供しています。
ハードウェアでは、AIモデルのトレーニングに必要なコンピューティングとデータストレージに最適化されたAIサーバーを提供しています。例えば、GIGABYTEのG593-SD0は、市場初のNVIDIA認定HGX™ H100 8-GPU SXM5サーバーです。NVIDIA HGX™ H100 8-GPUコンピューティングモジュールを統合しており、非常に高性能なAIコンピューティングプラットフォームを実現します。GIGABYTEのGシリーズGPUサーバーのその他の製品も、NVIDIA L40Sなどの先進的なGPUアクセラレーターを搭載でき、LLMワークロードをサポートします。データストレージ向けには、GIGABYTEのS183-SH0 SシリーズストレージサーバーがLLM向けに特別設計されています。PCIe Gen5およびNVMeインターフェース技術を活用するEDSFF E1.Sソリッドステートドライブ（SSD）を導入することで、オールフラッシュアレイ（AFA）ストレージを提供し、LLM開発で求められる高速なデータ保存・読み出し要件に対応します。
ソフトウェアでは、GIGABYTEの出資先企業であるMyelinTek Inc.が、NLPおよびLLMアプリケーションをサポートする「MLOpsプラットフォーム」のMLSteam DNN Training Systemを提供しています。MLSteam DNN Training Systemは、BLOOMなどのオープンソースLLMを、AMD ROCmやNVIDIA CUDAなど、お客様が選択するGPUアクセラレーションソフトウェアプラットフォーム向けに最適化できます。
ハードウェアでは、AIモデルのトレーニングに必要なコンピューティングとデータストレージに最適化されたAIサーバーを提供しています。例えば、GIGABYTEのG593-SD0は、市場初のNVIDIA認定HGX™ H100 8-GPU SXM5サーバーです。NVIDIA HGX™ H100 8-GPUコンピューティングモジュールを統合しており、非常に高性能なAIコンピューティングプラットフォームを実現します。GIGABYTEのGシリーズGPUサーバーのその他の製品も、NVIDIA L40Sなどの先進的なGPUアクセラレーターを搭載でき、LLMワークロードをサポートします。データストレージ向けには、GIGABYTEのS183-SH0 SシリーズストレージサーバーがLLM向けに特別設計されています。PCIe Gen5およびNVMeインターフェース技術を活用するEDSFF E1.Sソリッドステートドライブ（SSD）を導入することで、オールフラッシュアレイ（AFA）ストレージを提供し、LLM開発で求められる高速なデータ保存・読み出し要件に対応します。
ソフトウェアでは、GIGABYTEの出資先企業であるMyelinTek Inc.が、NLPおよびLLMアプリケーションをサポートする「MLOpsプラットフォーム」のMLSteam DNN Training Systemを提供しています。MLSteam DNN Training Systemは、BLOOMなどのオープンソースLLMを、AMD ROCmやNVIDIA CUDAなど、お客様が選択するGPUアクセラレーションソフトウェアプラットフォーム向けに最適化できます。
