大規模言語モデル（LLM）と大規模行動モデル（LAM）は、人間の言語を解釈、生成、応答し、それぞれがさまざまなアプリケーションに独自の強みをもたらします。LLM と LAM の違いを詳しく見ていきましょう。LLM と LAM を比較すると、それぞれの特殊なユースケースが浮き彫りになります。たとえば、LLMは文書の要約、翻訳、自然言語理解などのタスクに最適ですが、LAMはロボットによる自動化、多段階の意思決定、論理的なタスク実行に優れています。LLMとLAMの違いは、これらのモデルがどのように入力を処理して応答するかにあります。LLMは言語の流暢さと理解に重点を置いているのに対し、LAMは複雑で目標指向の推論を必要とするアクション指向のタスク向けに構築されています。
LLMとLAMの違いを理解することは、特定のアプリケーションに適したモデルを選択するのに役立ちます。LLM は豊富な言語生成を必要とするタスクに適していますが、LAM はアクション主導型のリアルタイムな意思決定が重要な環境に適しています。
重要なポイント
- LLMは自然言語の理解と生成に優れており、微妙な言語理解と生成を必要とするタスクに非常に効果的です。
- LAMは高度なアクション指向機能を備えているため、複雑な推論やアクション主導のタスクを処理し、多段階の論理プロセスを統合できます。
- LLMはその規模と複雑さから大量の計算リソースを必要としますが、LAMはアクションの実行に最適化されており、多くの場合、特殊な機能に必要なデータは少なくなります。
- LLMとLAMのどちらを選択するかは、タスク要件によって異なります。LLMは言語固有の理解と流暢さのためのLLMで、LAMはアクションを伴う複雑で目標指向のタスクに適しています。
大規模言語モデル (LLM) の理解
大規模言語モデル (LLM) は、人間の言語を生成、解釈、応答するように設計された AI モデルです。ディープ・ラーニング・フレームワークに基づいて構築されたLLMは、言語パターン、文脈、単語間の関係を学習するように膨大なデータセットに基づいてトレーニングされています。このデータを活用して一貫した言語出力を予測して生成することで、翻訳、要約、質問への回答、会話などの言語ベースのタスクを完了できます。
LLMは、トランスフォーマーのようなニューラルアーキテクチャに依存しています。これにより、大量のデータを処理し、しばしば人間のように感じられる言語を生成できます。たとえば、監視下での微調整を行うことで、 ST LLM ドメイン固有の言語タスクに適応できるため、医療、金融、法的文書などの専門業界に集中できます。
LLM の長所
- 高い言語流暢さと一貫性： LLM は、コンテキストに即した正確で自然な応答を生成することで知られています。この流暢さは、会話のトーンや人間のような言語生成を必要とするアプリケーションに最適です。
- 豊かな言語的理解と文脈的理解： LLMは高度なニューラルネットワークを備えているため、複雑な言語構造や文脈上の手がかりを理解するのに優れており、文書の要約、翻訳、法律や医療のテキスト分析などの複雑な言語タスクに適しています。
- ドメイン固有の適応性: LLMは微調整することで特定の分野に合わせてカスタマイズでき、金融モデリング、科学研究、カスタマーサービスなど、専門的な言語理解が不可欠なニッチ分野での有効性を高めることができます。
LLM の短所
- 高い計算要件: LLMはアーキテクチャとデータ要件が複雑なため、大量の計算リソースを必要とし、特に小規模な組織では、トレーニングと導入に費用と時間がかかります。
- バイアスのリスク: LLMは、社会的バイアスを含む可能性のある大規模なデータセットに基づいてトレーニングを受けることが多く、その結果、これらのバイアスがモデルアウトプットにも再現されます。これは、特に雇用や医療などのデリケートな用途では、倫理的な問題を引き起こす可能性があります。
- アクションベースのタスクでは効果が低い: LLMは言語の生成と理解には優れていますが、多段階の推論や行動主導の目標を実行する能力には欠けています。その設計は、相互に関連するタスクにわたる複雑な問題解決よりも、言語の流暢さに重点を置いています。
大規模アクションモデル (LAM) について
ラージ・アクション・モデル（LAM）は、複雑な推論、意思決定、行動指向のアウトプットを必要とするタスクに最適です。主に言語の理解と生成に重点を置く LLM とは異なり、LAM はインプットに基づいてアクションを実行し、特定の目標を達成するための一連のステップを実行するように設計されています。そのため、自律的な意思決定、ロボット制御、戦略的計画など、論理的なプロセスを必要とするアプリケーションに最適です。
LAMは高度な多段階推論機能を統合しているため、言語と文脈の両方の理解を必要とする相互に関連したタスクを処理できます。LLM は質問への回答を得るのが得意かもしれませんが、LAM はクエリを解釈し、複数段階の計画を立て、定義されたフレームワーク内でその計画を実行することができます。このアクション指向のアーキテクチャが位置づけています。 大規模アクションモデル アクションが言語処理と同じくらい重要なシナリオでは、貴重なツールとして使用できます。
LAM の長所
- 多段階の推論と計画： LAMは複雑な推論を想定して設計されているため、問題を複数のステップに分解し、解決策を達成するためのアクションを実行できます。そのため、タスクの自動化、計画、さらには複雑なカスタマーサポートなどの用途にも非常に効果的です。
- アクション指向の出力: LAMは、言語理解を超えたタスクを実行できます。論理的な手順に従ったり、条件付きアクションを処理したり、複雑なワークフローを実行したりできるため、アクション主導型のアプリケーションに適しています。
- ターゲットタスクのための効率的なリソース使用: LAMは多くの場合、特定のアクション指向のタスクに最適化されており、LLMと比較して必要な計算能力とデータが少なくて済みます。この効率性により、広範な言語生成よりも迅速な実行が優先されるアプリケーションに適しています。
LAM の短所
- 言語固有の深さの制限: LAMは、豊富な言語生成や微妙なテキストベースのタスク向けに設計されていないため、言語の流暢さや複雑な言語の詳細に大きく依存するアプリケーションにはあまり効果がありません。
- テキスト生成タスクのパフォーマンスの低下: LLMと比較すると、LAMは高品質の言語出力を生成するのに必要な精巧さに欠けている可能性があります。クリエイティブ言語や会話型言語よりも、構造化されたアウトプットを伴うタスクに適しています。
- 特殊な要件を持つニッチアプリケーション： LAMは特定のタスクに合わせて調整されることが多く、汎用NLPでの柔軟性が制限されます。このように専門化されているということは、LLM に比べて、多様な言語ベースのアプリケーションへの適応性が低いということです。
LLM と LAM の主な相違点
LLM と LAM の違いは基本的なもので、それぞれのコアアーキテクチャと対象とするアプリケーションから生じます。これらのモデルの主な違いは次のとおりです。
- 言語対行動に焦点を当てる: LLMは言語の理解と生成を優先し、言語の流暢さが重要な用途に最適です。これとは対照的に、LAMは、段階的な推論、マルチホップ思考、目標指向のアクションを必要とするアクションベースのタスク向けに構築されています。
- 流暢な言語能力と多段階計画との比較: LLMは、非常に流暢で文脈に即した正確な言語出力を生成するため、会話やコンテンツ生成に適しています。LAMは、複雑なタスクの分解、意思決定プロセスの処理、複数段階の計画の実行に優れているため、実行可能なアウトプットが必要なシナリオに最適です。
- さまざまなシナリオでのアプリケーション： LLMは、要約、翻訳、クリエイティブなコンテンツなど、深い言語理解と生成を必要とするNLPタスクに最適です。LAMは、自律的な意思決定、ロボット制御、論理的な問題解決など、行動がタスクの中心となるような行動指向の状況で活躍します。
プロジェクトに合わせて LLM と LAM のどちらを選択するか
LLMであろうとLAMであろうと、プロジェクトに適したモデルを選択するには、アプリケーションの特定のニーズと制約を評価する必要があります。たとえば、 LLM の微調整 プロジェクトで特定のドメインやタスクに合わせてモデルを適応させる必要がある場合は、モデルが必要になることがあります。LLM と LAM のどちらかを決める際に考慮すべき指針となる要素は次のとおりです。
- 言語要件とアクション要件の比較: プロジェクトの主な要件が言語の流暢さ、一貫性、または理解力である場合は、LLMの方が適しているでしょう。ただし、段階的な実行、意思決定、または実行可能な結果を必要とするタスクがプロジェクトに含まれる場合は、LAM の方が適している場合があります。
- 計算リソースの評価: LLMはリソースを大量に消費し、広範な計算能力を必要とするため、十分なインフラストラクチャを備えたプロジェクトに適しています。一方、LAM は一般的にリソース効率が高いため、処理能力が限られているプロジェクトには有利です。
- タスクの複雑さと特異性を考慮してください。 要約やカスタマーサービスなど、言語を深く理解する必要があるプロジェクトには、LLMのメリットがあります。ワークフローの自動化や多段階推論の実行など、アクションベースのタスクを伴うプロジェクトの場合、LAM はこれらの複雑さを処理するために必要な機能を提供します。
- プロジェクト規模とドメイン固有のニーズ: 法律や金融サービスなど、特定の分野で微妙な言語処理を必要とするアプリケーションの場合、LLMは必要な言語深度を提供します。ただし、プロジェクトが相互に関連し合って連続したアクションを必要とする複数のタスクにまたがっている場合、LAM には論理的な計画と実行という利点があります。
Sapienでニーズに合った適切なモデルを選択する
LLMとLAMにはそれぞれ独自の強みと制限があり、それぞれがさまざまなタイプのAIアプリケーションに最適です。LLM は言語中心のタスクのための強力なツールであり、豊富な言語生成、高い流暢さ、専門分野への適応性を備えています。これとは対照的に、LAMは論理的な推論、アクションの実行、および多段階の計画を必要とするアプリケーションには不可欠であり、タスクベースの環境では優れています。
Sapienは、言語生成のためのLLMであれ、行動主導型のプロジェクトのためのLAMであれ、組織がニーズに合った適切な言語モデルを選択して実装するのを支援する専門知識を提供します。Sapien のデータラベリングおよびデータ収集サービスを通じて、企業は自社のLLMとLAMが質の高いデータに基づいてトレーニングを受けることを保証し、業績を向上させ、LAMまたはLLMをプロジェクト目標に合わせることができます。
サピエンに連絡する 当社のAIデータファウンドリがどのようにお客様のLLMまたはLAMの導入を最適化し、お客様のアプリケーション固有の要求を満たしているかをご確認ください。
よくある質問
LLMとLAMの一般的な用途にはどのようなものがありますか？
LLMは通常、会話型AI、文書の要約、コンテンツ作成など、高度な言語能力と文脈理解を必要とするアプリケーションで使用されます。一方、LAMは、自動ワークフロー、多段階の意思決定、ロボット制御など、複雑でアクション指向のタスクに適しています。
LLM は LAM よりも正確ですか?
LLMは一般に、流暢な言語と文脈の理解を必要とするタスクでより高い精度を発揮しますが、LAMは、逐次的な推論を必要とする構造化されたアクション主導型のタスクに優れています。どちらを選択するかは、言語生成とタスク実行のどちらが主な目的であるかによって異なります。
推論能力の観点から、LLMとLAMにはどのような違いがありますか？
LLMは言語パターンに基づくシングルステップ推論用に設計されていますが、LAMは高度なマルチステップ推論機能を備えているため、相互に関連したタスクを処理し、シーケンシャルロジックに基づいて意思決定を行うことができます。
サピエンはLLMとLAMの開発をどのようにサポートしていますか？
Sapienは、LLMおよびLAM向けのデータラベリングおよびデータ収集サービスを提供し、モデルが正確で高品質なデータに基づいてトレーニングされることを保証します。Sapien の AI データファウンドリーは、組織がLLMやLAM向けにカスタマイズされたデータパイプラインを作成し、プロジェクト固有のニーズに合わせて最適化できるよう支援します。
