大規模言語モデル (LLM)

**大規模言語モデル（LLM、Large Language Model）**は、書籍・記事・Webページ・コードなど数千億から数兆語規模のテキストで訓練された深層ニューラルネットワークです。ほぼすべての場合、トランスフォーマーアーキテクチャを基盤としています。訓練後、モデルは人間の言語の統計的パターンを内部に保持し、プロンプトに対して自然な文章を生成したり、質問に答えたり、文書を要約・翻訳したり、コードを記述したりできます。

LLMは人間的な意味での「理解」を行うわけではありません。直前の文脈をもとに、最も確率の高い次のトークンを予測する処理を何千回も繰り返すことで、文章や段落を組み立てます。「考えているように見える」という印象は、訓練で吸収された膨大なパターンのスケールと多様性から生まれるものです。

「LLM」という用語が一般に広まったのは、2022年のChatGPTリリースがきっかけです。現在では数十億から一兆以上のパラメータを持つモデルを指し、API経由（GPT-5、Claude、Gemini）、オープンウェイト（Llama、Mistral、DeepSeek）、またはローカルランタイム（Ollama、llama.cpp）で利用できます。

LLMは、このサイトで取り上げるほぼすべてのAIプロダクトの基盤です。エージェント、チャットアシスタント、RAGパイプライン、推論モデルはすべてLLMの上に構築されています。