LLM（大規模言語モデル）の特徴

問題

LLM（大規模言語モデル）に関する次の記述のうち、誤りを1つ選べ。

LLM（大規模言語モデル）は、数千億から数兆にも及ぶパラメータ（重み）を持つ巨大なニューラルネットワークに、インターネット上の膨大なテキストデータを学習させた自然言語処理モデルです。

主に「Transformer」と呼ばれるアーキテクチャが用いられます。

文脈を深く理解し、自然な文章の生成や要約、翻訳、プログラミングコードの記述まで幅広くこなすため、ChatGPTなどの生成AIのコア技術として現代のビジネスや社会構造を大きく変革しています。

1. LLMはTransformer構造を用いる。

正しい：現在のLLMのほとんどは、2017年にGoogleが発表した、文脈の重要度を計算する「Self-Attention（自己注意機構）」を備えたTransformer構造をベースにしています。

2. LLMは大量のテキストを学習して自然言語処理を行う。

正しい：Web上の膨大なテキスト（コーパス）を用いて「次の単語を予測する」といった事前学習を大規模に行うことで、高度な言語能力を獲得しています。

3. LLMは学習後にパラメータが固定され、追加データによって性能が変化することはない。

誤り：LLMは事前学習の後に、特定のタスクに特化させる「ファインチューニング（微調整）」や、追加データを用いた継続学習を行うことが可能であり、性能を後から変化・向上させることができます。

4. LLMの代表例にはChatGPTやGeminiがある。

正しい：OpenAIの「ChatGPT（GPTシリーズ）」や、Googleの「Gemini」、Metaの「Llama」などが、現在の世界を代表するLLMです。

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