大規模言語モデル（LLM）は、AIの分野に入り、MLと重複する自然言語処理において最も重要で人気のあるツールになっています。LLMは、コンピューターが人間のコミュニケーションの取り方に似たテキストを理解し、生成することを可能にします。LLMは現在、感情分析、コンテンツ生成、言語翻訳、チャットボットなど、さまざまなコンシューマー向けアプリケーションとビジネスアプリケーションで採用されています。このテクノロジーの最も画期的な用途の1つはデータサイエンスにあります。
この記事では、機械学習におけるLLMの役割について詳しく説明し、データサイエンティストがどのようにこのテクノロジーを活用して仕事を迅速かつ効率的にこなしているかを探ります。最後に、データサイエンティストがどのようにSnowflakeエコシステムの独自機能とLLMを組み合わせてデータの検索と発見を改善しているかを詳しく見てみます。
機械学習とAIにおけるLLMの役割
大規模データセットがより広範に利用可能になり、コンピューティングパワーがますます拡張可能かつ安価になっていることを背景に、大規模言語モデルが広く利用されるようになっています。LLMは、人間とコンピューターのインタラクションをより自然で効果的なものにする上で極めて重要な役割を果たします。
AIにおけるLLMとは何か
大規模言語モデルは、人間の言語に対応できるように設計された人工知能システムです。これらのアルゴリズムは、数百万～数十億個の異なるパラメーターを含む人工神経ネットワークで構成されます。人間のように学習するように設計された大規模言語モデルは、書籍、記事、インターネットコンテンツなどから収集された膨大な量のテキストデータでトレーニングされます。その結果、人間のような精度でテキストを予測、生成、翻訳、要約できるAIモデルが完成します。
生成AIとLLM
生成AIは人工知能の一種で、テキスト、音声、動画、画像、コンピューターコードを含むオリジナルコンテンツを作成できます。大規模言語モデルは、テキストコンテンツの生成に重点を置く、生成AIのサブセットです。
自然言語処理（NLP）におけるLLMの重要性
大規模言語モデルは自然言語処理に不可欠です。一般的な言語パターンに関する広範な理解と大量のデータセットに基づく知識を備えています。これにより、質問への回答、情報抽出、感情分析などのさまざまなタスクで優れた結果を達成できます。
データサイエンスのための機械学習でのLLMの活用方法
大規模言語モデルは、機械が人間の言語とそのコンテキストに関する理解を深めるのに役立ちます。データサイエンスのための機械学習でのLLMの活用方法には次の5つがあります。
トピックモデリング
トピックモデリングとは、メール、カスタマーサービスの応答、ソーシャルメディア投稿などの非構造化テキストに含まれている関連語句の集まりを検出する非構造化機械学習手法のことです。データサイエンティストは、トピックモデリングを使用して、組織がプロセスを改善するための関連テーマを特定するのを支援できます。たとえば、顧客の苦情を分析することで、特定の製品の品質管理の問題やカスタマーサポートプロセスの欠陥を示すテーマが明らかになる場合があります。
テキスト分類
テキスト分類とは、テキスト分類子を使用して、コンテンツに基づいてドキュメントにラベル付けする構造化MLプラクティスのことです。大規模言語モデルは、テキストドキュメントの整理されたグループへの分類を自動化するのに役立ちます。テキスト分類は、感情分析、ドキュメント分析、スパム検出、言語の翻訳など、MLを活用したさまざまなプロセスに不可欠です。
データクレンジングとインピュテーション
データを分析用に準備することは、厄介で時間がかかる場合があります。大規模言語モデルは、重複データのタグ付け、データ解析と標準化、異常値や外れ値の特定など、多数のデータクレンジングタスクを自動化できます。
データのラベル付け
大規模言語モデルは、データの注釈付けおよびラベル付けプロセスに役立ちます。テキストデータのラベルやタグを提案し、注釈付けに必要な手動作業を減らすことができます。この補助により、ラベル付けプロセスが迅速化され、データサイエンティストがより複雑なタスクに集中できるようになります。
データサイエンスワークフローの自動化
大規模言語モデルは、さまざまなデータサイエンスタスクを自動化するために使用できます。テキスト要約がその例です。大規模言語モデルは、大量のテキストデータを迅速に分析して要約する能力を備えているため、ポッドキャストのトランスクリプトなどの長いテキストの要約を生成できます。その後、それらの要約を分析し、要点をすばやく特定してパターンと傾向を観察できます。大規模言語モデルは、時間のかかるプロセス自動化することで、データサイエンティストの時間を解放し、より詳細な分析と意思決定の改善に集中できるようにします。
LLM対応の機械学習のためのSNOWFLAKE
Snowflakeデータクラウドは、機械学習イニシアチブをサポートし、前進させるようにできています。イノベーションのペースが加速する中、Snowflakeは先陣を切ってAIを活用した次世代テクノロジーをサポートしています。
1か所ですべてのトレーニングデータにアクセス
機械学習モデルでは、トレーニングおよび展開のために大量のデータが必要になります。関連データが多数のソースシステムに散在している場合、データの検索とデータへのアクセス要求によって開発が大幅に遅れます。Snowflakeは、信頼できるデータのグローバルネットワークへのシングルアクセスポイントを提供します。Snowflakeを使用すれば、複雑なパイプラインなしにほぼすべてのデータタイプをモデルに取り込み、構造化、半構造化（JSON、Avro、ORC、Parquet、XML）、非構造化データのネイティブサポートの恩恵を受けることができます。
LLMを活用したデータアプリの構築
直感的で使いやすいデータアプリを作成するために、データサイエンティストがフロントエンド開発者に束縛される必要はもうありません。純粋なPythonのオープンソースアプリケーションフレームワークであるStreamlitを使用することで、美しく直感的なデータアプリケーションを迅速かつ簡単に作成できます。Streamlitにより、SnowflakeユーザーはLLMを使用して、ウェブでホストされるLLM APIへの統合を備えたアプリを作成できます。このような統合では、外部関数とStreamlitがLLMを活用したアプリのインタラクティブなフロントエンドとして使用されます。
非構造化データの集約と分析
非構造化データは最も急速に成長しているデータタイプの1つですが、このデータを簡単に集約して分析する方法はこれまでありませんでした。Snowflakeは、ガバナンス下にあるあらゆるタイプのデータを引き続き安全に提供、発見、利用できるようにするため、ドキュメントインテリジェンス向けの専用のマルチモーダルなLLMであるApplicaを買収しました。
インタラクティブなデータ検索
Snowflakeが最近行ったNeevaの買収により、生成AIを使用したデータ検索が加速しています。これにより、質問をしたり、情報を検索したりするための対話形式のパラダイムが実現し、チームは適切なデータポイント、データアセット、またはデータインサイトを正確に発見できるようになります。
優れたデータセキュリティとガバナンス
Snowflakeは、最新のデータセキュリティとガバナンスのリーダーです。データクラウドには、ダイナミックデータマスキングや転送中および保管中のデータのエンドツーエンドの暗号化などの堅牢なセキュリティ機能が組み込まれているため、ユーザーはデータの保護ではなく、データの分析に集中できます。Snowflakeは、数多くの政府およびデータセキュリティのコンプライアンス標準に準拠しており、Federal Risk & Authorization Management Program（FedRAMP）のAuthorization to Operate（ATO）を中レベルで、StateRAMP Authorizationを高レベルで達成しています。さらに、Snowflakeは、ITARコンプライアンス、SOC 2 Type 2、PCI DSSコンプライアンス、HITRUSTコンプライアンスをサポートしています。
AI向けに構築：大規模言語モデルをSNOWFLAKEで実行
Snowflakeデータクラウドのスケーラビリティ、柔軟性、パフォーマンスは、LLM対応機械学習アプリケーションに強力な基盤を提供します。Snowflakeは、強化された言語理解、テキスト生成、大規模な高度なアナリティクスなど、大規模言語モデルの各種機能を解き放つための基盤を提供します。
詳しくはこちら：Snowflakeと生成AIを使用して迅速に機能を構築