(作成中)大規模言語モデルとは

初期のNLP: 自然言語処理の初期のアプローチは、主にルールベースであり、手動で設計されたルールや辞書に基づいて言語を処理していました。これらのシステムは非常に限定的であり、スケーラブルではありませんでした。

統計的NLP: 次に、データ駆動の方法が取り入れられ、大量のテキストデータから統計的な情報を利用して言語のパターンを学習する手法が普及しました。例えば、統計的機械翻訳はこの時代の代表的な技術の一つです。

ニューラルネットワークの登場: ディープラーニングの浸透に伴い、ニューラルネットワークベースの手法がNLPのタスクに導入されました。初期のニューラルモデルは、主に単語の連続を捉えるための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に依存していました。

RNNとLSTM: RNN（Recurrent Neural Network）は、シーケンスデータの自然な流れを捉える能力を持っているため、NLPタスクに適していると考えられました。しかし、長いシーケンスの依存関係を学習することはRNNにとって難しく、これを解決するためにLSTM（Long Short-Term Memory）やGRU（Gated Recurrent Unit）のような発展形が登場しました。

Transformer: 2017年に、"Attention is All You Need"という論文が発表され、Transformerアーキテクチャが紹介されました。これはRNNやCNNを一切使わず、自己注意メカニズムのみに依存してシーケンスの情報を捉える新しい手法でした。Transformerは、短期・長期の依存関係を非常に効果的に捉える能力を持っており、これによりNLPの多くのタスクで最先端の結果を達成しました。

BERT、GPTなどの大規模言語モデル: Transformerの基本的なアイディアを利用して、巨大なテキストコーパスで事前に学習されたモデルが登場しました。BERTやGPTはその代表例で、これらのモデルは多くのNLPタスクで革命的な改善をもたらしました。

以上のように、自然言語処理の歴史は常に進化しており、RNNからTransformerへと技術の中心が移行してきました。現在、Transformerを基盤とするモデルはNLPの様々なタスクで主流となっています。