LLM（大規模言語モデル）は、膨大な量の言語データを使用して訓練される人工知能技術のこと。自然言語処理と呼ばれる領域で活用されています。本記事では、おすすめのLLM11選を比較解説。『GPT-4』や『PaLM2』をはじめとしたLLMの概要に加えて、それぞれの特徴や活用分野についても詳しく紹介していきます。
LLM（大規模言語モデル）とは？
＜LLMを活用した代表的なサービス＞
- ChatGPT
- Gemini
LLMとは、大量のテキストデータを用いて訓練される人工知能技術のことです。自然言語処理（NLP）の一分野に位置づけられます。
人間のように自然な文章を生成したり、質問に答えたりすることが可能です。
なお、AIの性能を判断するうえで重要な要素の1つが「パラメータ数」。ディープランニングモデルの能力と複雑さを示す数値です。
一般的にパラメータ数が高いほど高精度な予測が可能とされています。ただし、計算コストの増大やメモリ使用量の増加といったデメリットも存在するため、パラメータ数が多ければ多いほどよいというわけではありません。
LLM（大規模言語モデル）ができること
LLMは、さまざまな用途でその性能を発揮します。以下、LLMができることを具体的に表で整理しました。
| LLMができること | 概要 |
|---|---|
| テキスト生成 | 人間のように自然な文章を生成。ニュース記事やブログの執筆、クリエイティブなコンテンツの作成が可能 |
| 要約 | 長文のテキストを簡潔にまとめられる。ビジネスレポートや学術論文の要約作成が可能 |
| 翻訳 | 複数の言語間でのテキスト翻訳 |
| 質問応答 | 質問に対して適切な回答を提供。カスタマーサポートや教育分野で活用可能 |
| データ抽出 | テキストデータから特定の情報を抽出 |
| アイデアの提案 | ストーリー作成やデザインアイデアの提供。クリエイティブな作業をサポート |
さまざまな分野での活用が可能なLLMは、関連サービスと共に今後ますます注目されていくことでしょう。
LLMと生成AIは同じ？
LLMとは大量のテキストデータを学習し、自然な文章生成や要約、質問応答を行うAIモデルです。代表例としてChatGPTの「GPT-4/3.5」やGoogleの「PaLM 2」などがあります。
一方で生成AIは、テキスト、画像、音声などのデータを自律的に生成するAI技術の総称です。LLMはその中でも自然言語処理に特化した生成AIの一種。とくに言語に関するタスクに優れています。
要するにLLMは生成AIの一部であり、主に言語処理を担当。生成AIは、幅広いデータ生成を行う技術全般を意味する言葉です。
【比較表付き】おすすめLLM比較11選
| モデル名 | 開発元 | パラメータ数 | 特徴 |
|---|---|---|---|
| GPT-4 | OpenAI | 非公開 | ・GPT-3.5の後継モデル ・マルチモーダル機能を搭載 |
| GPT-4o | OpenAI | 非公開 | ・GPT-4 Turboの後継モデル ・平均320ミリ秒の応答速度 |
| PaLM 2 | Google LLC | 非公開 | ・PaLMの後継モデル ・100以上の言語を学習 |
| Gemini | Google DeepMind | 非公開 | ・マルチモーダル機能を搭載 ・Google Workspaceとの連携 |
| Claude 3 | Anthropic | 非公開 | ・Claude 2.1の後継モデル ・高度な言語処理能力 |
| LLaMA 3 | Meta | 8B/70B | ・オープンソース・ソフトウェア ・AIアシスタント「Meta AI」に搭載 |
| BLOOM | Hugging Faceや有志の研究者たち | 約176B | ・オープンソース・ソフトウェア ・世界中のAI研究者が開発に参加 |
| OpenCALM | 株式会社サイバーエージェント | 最大6.8B | ・日本語に特化したLLM ・オープンソース・ソフトウェア |
| Alpaca 7B | スタンフォード大学 | 7B | ・LLaMA 7BをベースとしたLLM ・オープンソース・ソフトウェア |
| Grok-1.5V | xAI Corp. | 非公開 | ・視覚情報処理能力に強み |
| Mixtral 8x22B | Mistral AI | 141B | ・欧州を中心とした多言語に対応 ・コーティング精度と数学的推論力に強み |
GPT-4
出典：https://openai.com/index/gpt-4-research/
『GPT-4』は、OpenAIが開発したLLM。GPT-3やGPT-3.5の後継モデルであり、自然言語処理の分野で進化を遂げています。「マルチモーダル機能」を搭載し、テキストだけでなく画像も処理できる点が特徴です。
GPT-4はGPT-3.5と比較して高い性能を誇ります。GPT-3.5が模擬司法試験で下位10%のスコアだったのに対し、GPT-4は上位10%のスコアを記録しました（※）。複雑なタスクにおいても高い精度で対応できるのが強みです。
長文のプロンプトや複数の指示にも対応可能。ビジネスシーンや学術分野での活用が期待されます。ChatGPTを通じて提供されるGPT-4は、ユーザーがより自然な対話を楽しむためのツールとして利用者が増加中です。
OpenAIではGPT-4の安全性にも配慮。事前のテストやフィードバックを通じてモデルの整合性と信頼性を高めています。
| 開発会社 | OpenAI |
|---|---|
| パラメータサイズ | 非公開 |
| 特徴 | ・GPT-3.5の後継モデル ・マルチモーダル機能を搭載 |
※“GPT-4公式HP”参照
GPT-4o
出典：https://openai.com/index/hello-gpt-4o/
『GPT-4o』は、OpenAIが開発した最新のLLM（2024年5月時点）。テキスト、音声、画像の統合処理が可能なマルチモーダルAIです。
従来の『GPT-4 Turbo』と同等の性能をもちながら、非英語言語のテキスト理解力を大幅に向上。速度が倍増した一方でコストは半減しています。
特筆すべきはGPT-4oの応答速度です。音声入力に対して平均320ミリ秒で応答し、これは人間の会話速度に匹敵します（※）。
従来のモデルでは複数の独立したモデルを組み合わせて音声を処理していましたが、GPT-4oは単一のモデルでテキスト、画像、音声を統合的に処理。精度と速度が向上しています。
活用シーンとしては、音声認識や翻訳、手書き数式の解釈、リアルタイムの画像編集など。手書きの数学問題をカメラ越しに読み取って解法を提供したり、音声指示によって画像を編集したりすることが可能です。
ほかにも感情を込めた音声応答や、複数話者の識別、背景ノイズの理解など、対話の自然さも大幅に向上しています。
| 開発会社 | OpenAI |
|---|---|
| パラメータサイズ | 非公開 |
| 特徴 | ・GPT-4 Turboの後継モデル ・感情表現つきの音声応答 ・複数話者の識別 ・平均320ミリ秒の応答速度 |
※“GPT-4o公式HP”参照
PaLM 2
出典：https://ai.google/discover/palm2/
『PaLM 2』は、Googleが開発したLLMです。多言語対応、推論、コーディング機能が前バージョンの『PaLM』から向上しています。
100以上の言語を学習し、複雑な表現やニュアンスの理解、生成、翻訳が可能（※）。日本語を含む多言語の上級試験で高得点を獲得し、幅広い言語に対する高度な処理能力を示しています。
科学論文やWebページなどのデータセットを用いた学習により、数学的推論やロジックの理解力も向上。科学的な計算や常識的な推論が求められるタスクにもスピーディーに対応します。
また、プログラミング面も要チェック。多数のプログラミング言語のコードを学習しており、PythonやJavaScript、Prolog、Fortranなどの多言語でのコード生成が可能です。
PaLM 2は、汎用性を高めるために4つのサイズで提供されており、なかでもGeckoはモバイル端末でもオフラインで動作可能な軽量モデル。柔軟なサイズ展開により、さまざまな用途にあわせて最適なモデルを選択できます。
| 開発会社 | Google LLC |
|---|---|
| パラメータサイズ | 非公開 |
| 特徴 | ・PaLMの後継モデル ・100以上の言語を学習 ・複数のプログラミング言語を用いたコード生成が可能 |
※“PaLM 2公式HP”参照
Gemini（旧：GoogleBard）
出典：https://deepmind.google/technologies/gemini/
『Gemini』は、Google DeepMindが開発したAIモデル。テキスト、音声、画像、ビデオを統合的に処理できるマルチモーダルなLLMです。
Geminiでは、異なる情報タイプをシームレスに理解し、操作する能力を実装。文章作成、リストの作成、計画立案、新しい知識の習得など、多岐にわたるタスクをサポートします。
ベンチマークテストでは、MMLU（Massive Multitask Language Understanding）で90.0%のスコアを達成。人間の専門家を上回る性能を示しました（※）。数学や物理の複雑な問題にも高度な推論を行うことが可能です。
テキスト、画像、音声、ビデオを同時に理解することで、複雑な情報を一度に処理。視覚的なデータを解析し、テキストと統合する能力が従来モデルより向上しています。
画像から手書きの数学の問題を認識し、解法をステップバイステップで説明することも可能です。
Google Workspaceとも連携。Gmailでのメール整理やGoogleドキュメントでの文章作成をサポート可能です。また医療分野では、医学文章の解析や患者の診断支援に役立ちます。
| 開発会社 | Google DeepMind |
|---|---|
| パラメータサイズ | 非公開 |
| 特徴 | ・マルチモーダル機能を搭載 ・数学や物理への高い理解力 ・Google Workspaceとの連携 |
※“Gemini公式HP”参照
Claude 3（クロード・スリー）
出典：https://www.anthropic.com/claude
『Claude 3』は、アメリカのAnthropic社が開発したAIモデル。タスクにあわせた性能をもつ3つのバージョン「Opus」「Sonnet」「Haiku」が提供されています。
各モデルは多様なタスクに対応するために設計。とくにビジュアル形式のデータ処理能力が高水準です。
写真、チャート、グラフ、技術図などのビジュアル形式を幅広く処理可能。たとえば科学論文や技術図の解析において、視覚的な情報を読み取り、分析をサポートします。
高度な言語処理能力も特長の1つ。スペイン語、日本語、フランス語など、英語以外の多言語でもリアルタイムで流暢に対応。国際的なビジネスや多言語サポートが求められる環境での利用が効果的です。
企業向けのセキュリティ対策も搭載しており、SOC II Type 2認証やHIPAA準拠のオプションで厳格なデータ管理とアクセス制御を実現しています。
また、定期的なセキュリティ監査とペネトレーションテストを行い、潜在的な脆弱性を早期に発見して対処できるのもポイントです。
| 開発会社 | Anthropic |
|---|---|
| パラメータサイズ | 非公開 |
| 特徴 | ・Claude 2.1の後継モデル ・高度な言語処理能力 ・「Opus」「Sonnet」「Haiku」の3モデルが存在 |
LLaMA 3
『LLaMA 3』は、Metaが開発したオープンソースのLLMです。開発者、研究者、企業向けに設計されています。
「8B」「70B」パラメータの2つのバージョンで提供（※1）。小規模なタスクから高度な分析まで幅広いニーズに応えられます。
従来モデルよりトレーニングデータセットの規模を7倍に増やし、15Tトークン以上のデータを学習（※2）。言語のニュアンスを理解し、複雑なタスクに対応する能力が向上しました。とくに文脈理解や対話生成、翻訳の精度が向上したバージョンです。
MetaはLLaMA 3をオープンソースとして公開。コミュニティ全体での革新を促進しています。AWS、Google Cloud、Microsoft Azureなど主要なクラウドプラットフォームで利用でき、幅広い開発環境での導入が可能です。
用途としては、複雑なデータ解析や予測、コンテンツ生成に適しています。とくに、金融、医療、法務などの分野における分析に役立つでしょう。
| 開発会社 | Meta |
|---|---|
| パラメータサイズ | 8B/70B |
| 特徴 | ・Facebookで知られているMeta社が開発したLLM ・オープンソース ・ソフトウェア ・AIアシスタント「Meta AI」に搭載 |
※1“LLaMA 3公式HP”参照
※2“LLaMA 3公式HP”参照
BLOOM
出典：https://huggingface.co/bigscience/bloom
『BLOOM』は、世界中のAI研究者が協力して開発したオープンソースの多言語LLMです。46の自然言語と13のプログラミング言語に対応したテキスト生成能力を有します（※）。
Hugging Face社が主導する「BigScience」プロジェクトの一環として、多数の研究者が参加。フランスのJean Zayスーパーコンピュータを使用して訓練されました。
約1,760億以上のパラメータをもつBLOOMは、人間が書いたかのような自然で一貫性のあるテキストを生成可能。また、新規タスクにも柔軟に対応できる汎用性を備えています。
大きな特徴としては、完全にオープンソースで提供されている点。誰でも使用できるため、コミュニティ全体の知見を活用したさらなる進化が期待されます。
| 開発会社 | Hugging Faceや有志の研究者たち |
|---|---|
| パラメータサイズ | 約176B |
| 特徴 | ・オープンソース・ソフトウェア ・世界中のAI研究者が開発に参加 ・46の自然言語と13のプログラミング言語に対応 |
※“Hugging Face公式HP”参照
OpenCALM
出典：https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=28817
『OpenCALM』は、株式会社サイバーエージェントが開発した日本語特化型のLLMです。最大68億パラメータをもつ本モデルは、日本語のテキスト生成に特化（※）。オープンソースで提供されています。
主に日本語データを用いて訓練されていることから、自然で流暢な日本語テキストを生成できる点が特長。日本語の対話型AIやテキスト生成アプリケーションに適しています。
また、パラメータ数が異なる複数のモデル（small、medium、large、1B、3B、7B）を提供。利用用途に応じて適切なモデルを選択可能です。
本モデルはCC BY-SA 4.0ライセンスで提供されており、商用利用も可能。オープンソースであるため、研究者や開発者は自由にモデルを利用し、カスタマイズできます。
日本語に特化したLLMであることから、カスタマーサポートやパーソナルアシスタントなどの対話型AIの開発におすすめ。自然な日本語での会話を実現し、ユーザーエクスペリエンスの向上に期待できます。
| 開発会社 | 株式会社サイバーエージェント |
|---|---|
| パラメータサイズ | 最大6.8B |
| 特徴 | ・日本語に特化したLLM ・対話型AI開発に適している ・オープンソース・ソフトウェア |
※“OpenCALM公式HP”参照
Alpaca 7B
出典：https://crfm.stanford.edu/2023/03/13/alpaca.html
『Alpaca 7B』は、スタンフォード大学が開発したLLM。Meta社の『LLaMA 7B』をベースにしています。モデルのサイズが小さいにもかかわらず、スムーズな生成が可能です。
テキスト生成タスクにおいて能力を発揮するため、マーケティングコンテンツや技術文書の作成など、多岐にわたる用途に活用できます。
オープンソースとして提供されている点も特徴の1つ。Hugging Faceのサイトを通じて簡単に導入できます。
また、公式GitHubリポジトリではデータ生成プロセスやトレーニングコードまで公開。誰でもモデルを再現し、カスタマイズできるのも魅力です。
| 開発会社 | スタンフォード大学 |
|---|---|
| パラメータサイズ | 7B（※） |
| 特徴 | ・LLaMA 7BをベースとしたLLM ・スタンフォード大学が開発 ・オープンソース・ソフトウェア |
※Alpaca 7B公式HP”参照
Grok-1.5
出典：https://x.ai/blog/grok-1.5v
『Grok-1.5V』は、xAIが開発した第一世代のマルチモーダルモデルです。テキスト処理能力に加え、文書、図、チャート、スクリーンショット、写真など、さまざまな視覚情報を処理できます。
また、高精度なコード生成にも注目。優れた視覚情報処理能力を活かし、手書きのフローチャートからPythonコードを生成することも可能です。プログラミング教育や業務効率化に役立ちます。
そのほかホワイトボードのスケッチからのコード生成、物語作成、ミームの説明、表データのCSVファイル化など、多岐にわたる用途でパフォーマンスを発揮します。
| 開発会社 | xAI Corp. |
|---|---|
| パラメータサイズ | 非公開 |
| 特徴 | ・視覚情報処理能力に強み |
※“Grok-1.5V公式HP”参照
Mixtral 8×22B
『Mixtral 8x22B』は、AIスタートアップのMistral AIが開発したオープンソースのLLMです。
Sparse Mixture-of-Experts （SMoE） アーキテクチャを採用。141Bのうち39Bのアクティブパラメータのみを使用することで、コスト効率と性能を実現しています（※1）。
Mixtral 8x22Bは、英語、フランス語、イタリア語、ドイツ語、スペイン語に対応（※2）。多言語でのコミュニケーションでパフォーマンスを発揮します。
多言語での性能を活かし、コーディングの精度と数学的推論力にも強みがあるLLMです。
Mixtral 8x22Bはオープンソース・ソフトウェアであるため、商用利用も含めて自由に使用可能。ほかのオープンソースモデルに引けを取らないポイントは以下のとおりです。
- 多言語対応：英語以外の主要な欧州言語でパフォーマンスを発揮
- コスト効率：少ないパラメータで高い性能を実現
- 柔軟な機能：ネイティブ関数呼び出しや大規模コンテキストウィンドウ
| 開発会社 | Mistral AI |
|---|---|
| パラメータサイズ | 141B |
| 特徴 | ・欧州を中心とした多言語に対応 ・オープンソース・ソフトウェア ・コーティング精度と数学的推論力に強み |
※1“Mixtral 8×22B公式HP”参照
※2“Mixtral 8×22B公式HP”参照
LLM（大規模言語モデル）が必要とされる理由
LLMは高精度の自然言語処理が可能であり、複雑なタスクを迅速かつ正確に処理できます。大量のテキストデータを学習し、多角的な情報を抽出することで、精度の高い文書生成やテキスト分析が実現可能です。
たとえば、機械翻訳やチャットボットなどのツールでは、ユーザーが話した内容を正確に理解し、適切な返答を生成する能力が求められます。これを可能にするのが、LLMの自然言語処理技術です。
また、LLMはゼロショット学習も可能。特定のタスクに関する訓練なしに、即座に高精度な結果を出せます。これにより、学習コストの削減と迅速なタスク遂行が可能です。
さらに、文脈理解力の高さも大きなメリット。テキストデータを学習する際、単語だけでなく、その背後にある文脈や関連情報も理解します。LLMを導入したFAQシステムも存在し、今後も幅広いビジネス領域での活用が期待できるでしょう。
LLM（大規模言語モデル）導入の注意点
<LLM導入の注意点>
- コスト
- 倫理的問題
- 出力情報の信頼性
LLMは膨大な計算リソースを必要とし、学習に高いコストが発生します。これが、LLM分野への参入ハードルを高くしている一因です。
また、倫理的な問題も軽視できません。学習データに含まれる偏見がモデルに継承されると、LLMは不適切な言語を生成し、特定のグループに不利益を与える可能性があります。
出力情報の信頼性にも注意が必要です。生成されるテキストが常に正しい情報とは限らないため、LLMの出力を盲信することは避けましょう。
LLM（大規模言語モデル）に関するよくある質問
オープンソース型のおすすめLLM（大規模言語モデル）を知りたい
オープンソース型のおすすめLLMは以下のとおりです。
- LLaMA 3
- BLOOM
- OpenCALM
- Alpaca 7B
- Mixtral 8x22B
日本語に特化したLLM（大規模言語モデル）のおすすめを教えて
日本語に特化したLLMのおすすめは、以下のとおり。
- OpenCALM
- tsuzumi
- cotomi
- Rakuten AI 7B
- ao-Karasu
LLM（大規模言語モデル）関連のおすすめ参考書籍は？
LLMについて体系的な知識を深めたい場合、以下のような書籍を読むことをおすすめします。
- 大規模言語モデル入門
- ChatGPTの頭の中
- 大規模言語モデルは新たな知能か
LLM（大規模言語モデル）への理解を深め、自分にあったサービスを活用してみよう
LLMは、自然言語処理と呼ばれる分野で活用されている人工知能技術です。大量の言語データを用いて訓練されている点が特徴で、『ChatGPT』や『Gemini』といった生成サービスに組み込まれています。
数多くの企業がLLMの開発に取り組んでおり、日々新しいバージョンが誕生している状況です。自分にあったLLMを見つけるためには、最新情報を得たうえで比較検討することが推奨されます。
効率よくLLMを比較検討する際におすすめなのが、一括資料請求サービスの活用です。LLMに関する理解を深め、日々の生活・ビジネスにLLMを取り入れてみましょう。
※本記事では厚生労働省のガイドラインとデジタル庁のワークライフバランスとDX推進に準じ、それを達成する手段と正規の勤怠管理システムを紹介しています。
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