AIについて知ろう！ ディープラーニング（深層学習）と大規模言語モデル（LLM）の違いとは

AI（人工知能）って最近よく聞きますが、詳しいことはよくわからないことが多いですよね。この記事ではディープラーニング（深層学習）と大規模言語モデル（LLM）の違いを解説します。

AIとは

AIとは「Artificial Intelligence（アーティフィシャル インテリジェンス）」を略した言葉です。定義は研究者によって異なりますが、知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術などと言われています。

ディープラーニングとは

「ディープラーニング」は、人間の脳の働きを模倣したコンピュータの学習方法です。人間の脳が信号をとばして情報を伝達する、ニューロンという細胞の働きを模倣しています。
例えば、あなたが「りんご」というものを覚えるとき、色や形、香りなどの情報を一つ一つ脳が学習していくのと同じように、ディープラーニングのコンピュータも、大量のデータから色や形などの特徴を自動的に学習して、「りんご」を認識するようになります。

大規模言語モデル（LLM）とは

「大規模言語モデル（LLM）」は、人間が使う自然言語を理解するAIのことです。大量の文章データから学習を行い、新しい文章を生成したり、質問に答えたりします。
これは、あなたが学校で国語の授業を受けて、大量の本を読んで、文章を書く能力を学んでいくのと似ています。大規模言語モデルは、そのプロセスを効率的に行うAIの一種といえます。

ディープラーニング（深層学習）と大規模言語モデル（LLM）の違いとは

「ディープラーニング」は「脳の仕組みを模倣した学習方法」で、「大規模言語モデル」は「その学習方法を使って、言語を理解する能力を学んだAI」のことを指します。

「学習方法」と、「その学習方法を使ってできたAI」なので同列では語られないものとなりますので学ぶときは注意しましょう。

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