大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）は、生成AIの中核技術として多くの企業によって開発されています。この記事では、主要なLLMを比較し、それぞれのパラメータ数、開発企業、発表年、および特徴をまとめます。以下に表形式で整理し、その後にモデルごとの詳細解説を行います。
各LLMの比較表
| モデル名 | 開発企業 | 発表年 | パラメータ数 | 特徴 |
|---|---|---|---|---|
| GPT-4 | OpenAI | 2023 | 非公開 | マルチモーダル対応（テキスト＋画像入力）。ChatGPTの基盤技術。 |
| GPT-3 | OpenAI | 2020 | 1750億 | 高精度な文章生成が可能で、広範なタスクに対応。API経由で多くの企業が利用。 |
| PaLM 2 | 2023 | 非公開 | マルチリンガル対応で、医学やプログラミングタスクに強み。Bardの基盤技術。 | |
| BERT | 2018 | 3.4億（Baseモデル） | トランスフォーマーベースの双方向モデル。自然言語理解タスクでの精度向上に貢献。 | |
| LLaMA 2 | Meta (旧Facebook) | 2023 | 最大700億 | 研究目的で公開されたモデル。効率性とカスタマイズ性に優れる。 |
| Claude 2 | Anthropic | 2023 | 非公開 | 安全性と倫理を重視した設計。コンテンツ生成タスクで高評価。 |
| Bloom | BigScience | 2022 | 1760億 | オープンソースの多言語モデル。開発者コミュニティにより構築。 |
| Ernie Bot | Baidu | 2023 | 1000億以上 | 中国市場向けに最適化。中国語での検索や対話生成に強み。 |
| Grok | Alibaba | 2023 | 非公開 | 中国版のChatGPTに相当するモデル。ビジネス文書作成やカスタマーサポートを支援。 |
モデルごとの詳細解説
1. GPT-4
- 開発企業: OpenAI
- 発表年: 2023年
- パラメータ数: 非公開
- 特徴:
GPT-4はOpenAIが開発した最新の大規模言語モデルで、マルチモーダル対応（テキスト＋画像入力）が特徴です。文章生成、プログラミング補助、翻訳、要約など多岐にわたるタスクで優れた性能を発揮します。特に、画像を用いた問題解決が可能で、ChatGPT Plusでの利用が可能です。
2. GPT-3
- 開発企業: OpenAI
- 発表年: 2020年
- パラメータ数: 1750億
- 特徴:
GPT-3は、非常に大規模なモデルで、多様な自然言語処理（NLP）タスクに対応可能です。特に、APIを通じて多くの企業がこれを採用し、チャットボット、コンテンツ生成、言語翻訳などに活用されています。
3. PaLM 2
- 開発企業: Google
- 発表年: 2023年
- パラメータ数: 非公開
- 特徴:
PaLM 2はGoogleの最新モデルで、マルチリンガル対応と医学やプログラミングにおける専門性が特徴です。Google Bardで利用されており、高度な質問応答や推論能力を備えています。
4. BERT
- 開発企業: Google
- 発表年: 2018年
- パラメータ数: 3.4億（Baseモデル）
- 特徴:
BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、双方向のトランスフォーマー構造を採用したモデルで、自然言語理解タスクに特化しています。検索エンジンや質問応答システムで広く活用されています。
5. LLaMA 2
- 開発企業: Meta
- 発表年: 2023年
- パラメータ数: 最大700億
- 特徴:
LLaMA 2（Large Language Model Meta AI）は、研究目的で公開されたモデルで、効率性が高く、カスタマイズ性に優れています。オープンソースとして提供されており、学術研究や企業での適用が進んでいます。
6. Claude 2
- 開発企業: Anthropic
- 発表年: 2023年
- パラメータ数: 非公開
- 特徴:
Claude 2は、安全性と倫理を重視したモデルです。特に、コンテンツ生成や情報整理において高い評価を得ており、ユーザーの安全な利用を意識した設計が特徴です。
7. Bloom
- 開発企業: BigScience
- 発表年: 2022年
- パラメータ数: 1760億
- 特徴:
Bloomは、オープンソースコミュニティによって開発された多言語対応のモデルです。英語を含む46言語でのタスクに対応しており、AI研究者や開発者に広く利用されています。
8. Ernie Bot
- 開発企業: Baidu
- 発表年: 2023年
- パラメータ数: 1000億以上
- 特徴:
Ernie Botは中国市場向けに最適化されており、中国語の検索、文章生成、対話型AIとして活躍しています。特に、Baiduのエコシステムに統合された形で利用されています。
9. Grok
- 開発企業: Alibaba
- 発表年: 2023年
- パラメータ数: 非公開
- 特徴:
GrokはAlibabaが開発したモデルで、中国市場をターゲットとしています。ビジネス文書の作成やカスタマーサポートでの応用が進んでおり、特に企業利用に特化した機能が特徴です。
まとめ
LLMは、開発企業ごとに異なるアプローチと技術で設計されており、応用分野も多岐にわたります。パラメータ数の規模だけでなく、特化分野や応用事例、設計哲学などがモデルの特徴を際立たせています。
最新技術の動向を追いつつ、どのLLMが自分のプロジェクトに最適かを選ぶために、それぞれのモデルの特性を理解することが重要です。
