LLM（エルエルエム）とは｜意味・読み方・生成AIやChatGPTとの違い

この言葉の基本

LLMという言葉の正式な名前・読み方・訳・用途

LLMが文章を生成するしくみ

LLMは、学習した文章をそのまま保存し、質問に対応する文章を検索して返すデータベースではありません。学習を通じて調整されたモデル内部の値（パラメータ）を使い、入力された文脈に応じて出力を生成します。大規模なモデルでは、このパラメータの数が数十億から数千億にのぼります。

ユーザーから文章が入力されると、LLMはその文脈を処理し、次に続くトークンの可能性を計算しながら出力を作っていきます。トークンとは、AIがテキストを処理するときの単位です。単語が1つのトークンになる場合もあれば、単語の一部や記号がトークンになる場合もあります。

ただし、これは生成の過程を単純化した説明です。LLMの能力はパラメータの数だけで決まるわけではなく、学習データ、学習方法、モデル設計、推論時の仕組みなど、複数の要素が関わります。

LLMと生成AI・ChatGPTの違い

LLMと生成AI、ChatGPTなどのAIサービスは混同されることがありますが、同じものではありません。

LLM・生成AI・AIサービスの意味の違い

LLMはモデルで、ChatGPTなどはLLMにWeb検索や外部ツールなどを組み合わせて提供されるAIサービスです。そのため、AIサービス全体の機能を、そのままLLMそのものの能力と考えるのは正確ではありません。

LLMとRetrieval・RAG・Groundingの関係

LLMそのものが、常に外部の情報を検索・取得しているわけではありません。AIサービスでは、必要に応じて外部情報を取得し、その情報をLLMへ渡して回答の生成に利用する場合があります。この仕組みを理解するときは、次の言葉を分けて考えると分かりやすくなります。

LLMと、外部情報を使う仕組みの言葉の違い

RAGはGroundingを実現するときによく使われる方法の一つですが、GroundingとRAGは同義ではありません。情報を取得しただけで、それが回答の根拠として使われていなければ、Groundingされているとは限りません。

GEO対策における位置づけ

LLMは、現在のAI検索で回答の生成に利用される技術の一つです。AI検索サービスによっては、質問を受け取ったあと、Webや検索インデックスから関連情報を取得し、その情報をLLMなどが利用して回答を提示します。

ただし、すべてのAI検索が同じ仕組みで動いているわけではありません。検索の方法、使うモデル、引用の出し方などは、サービスによって異なります。LLMが、AI検索の仕組みの中でどこに当たるかは、AI検索の仕組みとはで解説しています。

よくある誤解

LLMが自然に回答しているなら、内容も正しい

自然で説得力のある文章と、事実として正しいことは別です。LLMは事実確認のデータベースではないため、事実と異なる内容を、もっともらしい文章として生成する場合があります。この現象は一般にハルシネーションと呼ばれます。

LLMは常にインターネットを検索して回答している

LLMそのものとWeb検索は別の仕組みです。LLMを利用している＝常にWebを検索している、というわけではありません。

RAGやGroundingを使えば、回答は必ず正確になる

必ず正確になるわけではありません。取得した情報自体が誤っている、関連性の低い情報を取得する、取得した情報をうまく使えない、といった可能性は残ります。

LLMに関連する用語

LLMに関連する用語と、その意味

よくある質問