LLM(大規模言語モデル)とは
LLM(大規模言語モデル)は、大量のテキストデータを学習することで、日本語や英語などの自然言語解釈し、また生成できるシステムのことです。
学習によって、自然言語を解釈することができるため、このシステムによって、テキストの理解、生成、翻訳など様々な用途に利用でき、また、質問に対する回答をすることもできます。例えば、ChatGPTに代表されるようなシステムは多数のパラメータの設定、学習の処理により、より一層人間に近い文章を生成する能力を持っています。
このように大規模言語モデルによるシステムは、人間の言葉を理解し蓄積したデータから回答を人間に近い文章で生成できるため、コールセンターやFAQの業界において、その発展に期待が向けられています。
LLMの現状とFAQへの利用について
LLMは大量のデータにより様々な質問を解釈し、回答することができますので、FAQにおいて期待されていますが、現状では以下のような以下のようなリスクを含んでいます。
<回答の信頼性>
LLM(大規模言語モデル)は大量のテキストデータを学習することによって成り立つシステムです。しかし、その学習するデータが誤っていれば、誤った回答しか生成できません。
人が学校で誤った内容しか学ばなければ、誤った認識しかできないことと同じことが起こります。
すなわち、学習するデータをしっかり整備しなければLLMを利用しても宝のもち腐れになります。
<学習データの更新>
以前正しかったコットが、現在では異なっているような情報があります。
それが１つ２つであればともかく、更新に必要な情報は多数あり、また時間の経過によってどんどん増えていきます。
いわゆる、その更新されていくデータを逐次更新していく必要があります。
LLMは素晴らしいシステムであり今後が期待されるシステムですが、その主要なデータについてはやはり人が介入して、データの整備・更新を大なっていく必要があります。
システムだけではなく、人だけではなく、人とシステムが関わり合うことでよりよいサービスが展開できると思います。