【総まとめ】LLMの学習方法を徹底解説！仕組みからデータ準備、実践まで

自社でLLM（大規模言語モデル）を開発・カスタマイズしたいが、その学習方法や仕組みが複雑でどこから手をつければ良いか分からない、と感じていませんか。

LLMの性能を最大限に引き出すには、その学習プロセスを正しく理解することが不可欠です。本記事では、LLM学習の全体像から、データ準備、事前学習、そしてファインチューニングという各ステップの技術的な仕組みまでを網羅的に解説します。この記事を読めば、自社に最適なLLMの育成方針を立てるための、技術的な意思決定に必要な知識が身につきます。実践的なAI活用ノウハウを凝縮したAX CAMPの資料と併せて、ぜひ貴社のAI戦略にお役立てください。

LLM（大規模言語モデル）とは？

LLM（Large Language Models）とは、膨大な量のテキストデータを用いてトレーニングされた、自然言語処理に特化したAIモデルの一種です。 Web上の記事、書籍、ニュースなど、多様なソースから収集したテキストデータから言語のパターンや意味、文脈を学習します。 これにより、人間が話すような自然な文章の生成、要約、翻訳、質問応答など、高度な言語タスクを実行できます。

この能力の背景には、従来の機械学習モデルを大幅に上回る「計算量」「データ量」「パラメータ数」の3つの要素があります。 これらの要素をスケールアップさせることで、特定のタスクに特化していた従来のモデルとは一線を画す、汎用性の高い言語能力を獲得しているのです。

基本的な仕組みとアーキテクチャ

LLMの基本的な仕組みは、与えられた文脈に続いて次に来る単語を予測する、というものです。 この「次の単語予測」という単純なタスクを、インターネット規模の膨大なテキストデータで繰り返すことで、モデルは文法や単語の意味、さらには世界の事実に関する知識までを内部のパラメータに蓄積していきます。

この仕組みを支える中核技術が「Transformer（トランスフォーマー）」と呼ばれるアーキテクチャです。 2017年にGoogleが発表したこの技術は、特に「Attention（注意機構）」というメカニズムにより、文章中の単語間の関連性や重要度を効率的に捉えることを可能にし、LLMの性能を飛躍的に向上させました。

従来の機械学習モデルとの違い

従来の機械学習モデルとLLMの最も大きな違いは、その「汎用性」と「スケール」にあります。従来のモデルは、例えば「迷惑メールの分類」や「顧客レビューの感情分析」のように、特定の目的ごとに個別のデータセットで学習させる「特化型」が主流でした。

一方、LLMは非常に大規模なデータで事前学習された「基盤モデル（Foundation Model）」として、特定のタスクに限定されない広範な言語能力を持ちます。この汎用的なモデルをベースに、比較的少量のデータで特定のタスクに適応させる「ファインチューニング」を行うことで、様々な応用が可能になる点が画期的です。

生成AIや自然言語処理（NLP）との関係性

「生成AI」「LLM」「自然言語処理（NLP）」は密接に関連しています。まず、生成AI（Generative AI）とは、テキスト、画像、音声などの新しいコンテンツを生成するAI技術の総称です。 LLMは、この生成AIの中でも特にテキスト生成に特化したAIモデルという位置づけになります。

そして、自然言語処理（NLP: Natural Language Processing）は、人間が使う言葉（自然言語）をコンピュータが処理・理解するための技術分野の総称です。LLMは、深層学習とTransformerアーキテクチャの登場により、従来のNLP技術を大幅に進化させた最先端のアプローチと言えます。

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LLMの学習プロセスの全体像

LLMの学習は、大きく分けて「事前学習（Pre-training）」と「ファインチューニング（Fine-tuning）」という2つの段階で進められます。 この2段階のプロセスを経ることで、汎用的な言語能力と特定のタスクへの専門性を両立した、高性能なLLMが完成します。

このプロセスは、人間が成長する過程に例えると分かりやすいでしょう。事前学習は、子供が長年にわたって大量の本を読み、一般的な知識や言語能力を身につける期間に相当します。一方、ファインチューニングは、社会人になってから特定の専門分野の知識を学び、特定の職業のプロフェッショナルになる過程に似ています。

「事前学習」と「ファインチューニング」の2段階プロセス

事前学習（Pre-training）は、LLM開発における最初のステップであり、モデルに言語の基本的なルールや幅広い知識を教え込む段階です。 インターネット上のウェブサイトや書籍など、数十億から数兆単語にも及ぶ膨大なテキストデータを使い、「次に来る単語を予測する」といった自己教師あり学習を行います。 これにより、特定の用途に依存しない汎用的な言語理解能力の基礎が築かれます。

ファインチューニング（Fine-tuning）は、事前学習で得た汎用的な能力を、特定のタスクや目的に合わせて最適化するプロセスです。 例えば、カスタマーサポート向けの対話データや、特定の業界の専門文書を追加で学習させることで、その領域に特化した応答ができるようになります。 これにより、実用的なアプリケーションで高い性能を発揮するLLMが完成します。

スケーリング則（Scaling Law）の重要性

LLMの開発において極めて重要なのが「スケーリング則（Scaling Law）」という経験則です。これは、モデルのパラメータ数、学習データのサイズ、そして学習に投入する計算リソースを大きくしていくと、モデルの性能が予測可能な形で向上するという法則を指します。

この法則の発見により、より高性能なLLMを開発するための明確な指針が確立されました。つまり、「もっと賢いAIを作りたければ、もっと大きなモデルを、もっと多くのデータで、もっと多くの計算機を使って学習させればよい」という考え方が、現在のLLM開発競争の原動力となっています。ただし、これは同時に、LLMの開発には莫大なコストがかかることも意味しています。

【ステップ1】学習データの前処理

LLMの性能は、学習に用いるデータの質と量に大きく依存します。そのため、学習を開始する前のデータ前処理は、プロジェクトの成否を分ける極めて重要なステップです。高品質なデータセットを準備することで、モデルはより正確で偏りのない知識を効率的に学習できます。

このステップは、主に「コーパスの収集とクリーニング」と「トークン化」の2つの工程に分かれます。これらの工程を通じて、生のテキストデータがモデルの学習に適した形式へと変換されます。

コーパスの収集とクリーニング

まず初めに、学習の元となる大規模なテキストデータ群、すなわち「コーパス」を収集します。コーパスのソースは、Webページ、電子書籍、ニュース記事、学術論文、会話ログなど多岐にわたります。 収集するデータの多様性と網羅性が、後のモデルの汎用性を決定づけます。

次に、収集した生データを「クリーニング」します。この工程では、モデルの学習に悪影響を与える可能性があるノイズを除去します。具体的には、HTMLタグの削除、重複コンテンツの排除、個人情報や差別的な表現のフィルタリングなどが行われます。 高品質なLLMを構築するためには、この地道なクリーニング作業が不可欠です。

トークン化と学習用データセットの作成

クリーニングされたテキストデータは、次に「トークン化（Tokenization）」という処理を経て、モデルが扱える数値データに変換されます。 トークン化とは、文章を単語やサブワード（単語より小さい単位）といった「トークン」に分割するプロセスです。

例えば、「LLMの学習方法」というテキストは、「LLM」「の」「学習」「方法」といったトークンに分割されます。そして、各トークンには辞書に基づいて一意のID番号が割り振られます。この数値化されたトークンのシーケンス（IDの配列）が、最終的な学習用データセットとなり、モデルへの入力として使用されます。

【ステップ2】事前学習（Pre-training）の仕組み

事前学習は、LLMが膨大なテキストデータから言語の構造やパターン、そして世界に関する広範な知識を獲得する、最も重要な学習フェーズです。この段階で、モデルは何十億ものパラメータを持つ巨大なニューラルネットワークの重みを調整し、汎用的な言語能力をその内部に形成します。

このプロセスは、人間が明示的に正解を与える「教師あり学習」とは異なり、データそのものから学習のヒントを見つけ出す「自己教師あり学習」というアプローチを取ることが特徴です。

自己教師あり学習の目的

事前学習の目的は、特定のタスクに依存しない、汎用的な言語表現をモデルに獲得させることです。これを実現するために、「自己教師あり学習（Self-supervised Learning）」という手法が用いられます。これは、人間がラベル（正解）を付けたデータを用意する代わりに、データ自体の一部を隠し、それを予測させるというタスクをモデルに課す方法です。

このアプローチの最大の利点は、ラベル付けのコストをかけることなく、インターネット上に存在するほぼ無限のテキストデータを学習に利用できる点にあります。これにより、LLMは非常に大規模なデータセットでトレーニングすることが可能となり、その結果として高い汎用性を獲得します。

代表的な学習タスク（Next Token Prediction）

LLMの事前学習における最も代表的なタスクが「次のトークン予測（Next Token Prediction）」です。 これは、ある文章の一部をモデルに入力し、その次に続く単語（トークン）が何であるかを予測させるというものです。

例えば、「今日は天気が良いので、公園に」というテキストを与え、「行きました」という次のトークンを予測させます。モデルは予測を行い、実際のテキストと比較してその誤差を計算します。そして、その誤差が小さくなるように、ニューラルネットワークのパラメータを少しずつ調整していきます。この単純なタスクを何兆回と繰り返すことで、モデルは複雑な言語のパターンや文脈を理解する能力を身につけていきます。

【ステップ3】ファインチューニングの種類と手法

事前学習を終えたLLMは、広範な知識を持つものの、特定のタスクを高い精度でこなしたり、特定の対話スタイルで応答したりする能力はまだ不十分です。そこで、特定の目的に合わせてモデルの挙動を微調整する「ファインチューニング」が必要になります。これにより、汎用モデルが特定のアプリケーションで役立つ専門家へと進化します。

近年では、単に追加学習させるだけでなく、人間の価値観に沿った応答を生成させるための高度な手法や、計算コストを劇的に削減する効率的な手法など、様々なファインチューニング技術が登場しています。

Instruction Tuning（指示チューニング）

Instruction Tuning（指示チューニング）は、モデルが人間の様々な「指示（Instruction）」に対して、意図通りに応答できるように訓練する手法です。「〇〇について要約して」「以下の文章を翻訳して」といった指示と、それに対する望ましい応答のペアを大量に学習させます。

これにより、事前学習段階では単に文章の続きを生成するだけだったモデルが、ユーザーの命令を理解し、それに従う能力を獲得します。ChatGPTのような対話型AIの基本的な対話能力は、このInstruction Tuningによって実現されています。

RLHF（人間のフィードバックからの強化学習）

RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）は、より人間にとって自然で、安全かつ有用な応答を生成させるために、人間の評価（フィードバック）を利用してモデルを強化学習する手法です。 この技術は、InstructGPTやChatGPTの性能を飛躍的に向上させたことで知られています。

RLHFのプロセスは主に3つのステップで構成されます。

• まず、同じプロンプトに対してモデルが生成した複数の応答を人間がランク付けし、好ましい応答のデータセットを作成します。
• 次に、この人間の好みを模倣するように「報酬モデル」を学習させます。
• 最後に、この報酬モデルからのスコア（報酬）が最大になるように、強化学習を用いてLLM本体を微調整します。

このサイクルを繰り返すことで、モデルはハルシネーション（事実に基づかない情報の生成）を抑制し、人間の価値観に沿った応答を生成するようになります。

PEFT（パラメータ効率的ファインチューニング）

PEFT（Parameter-Efficient Fine-Tuning）は、LLMの全パラメータ（数十億〜）を更新するのではなく、ごく一部のパラメータのみを更新することで、計算コストとメモリ使用量を大幅に削減するファインチューニング手法の総称です。

代表的なPEFTの手法に「LoRA（Low-Rank Adaptation）」があります。 LoRAは、元のモデルの重みは凍結（更新しない）したまま、隣に小さな追加の重み（アダプター）を導入し、その部分だけを学習させます。 これにより、従来のファインチューニング（Full FT）と同等の性能を保ちつつ、必要な計算リソースを90%以上削減できる場合もあります。 これにより、多くの企業にとってファインチューニングがより身近な技術となりました。

LLMの学習における重要技術「Transformer」

LLMの驚異的な性能を支えているのは、2017年に発表された論文『Attention Is All You Need』で提案された「Transformer」というニューラルネットワークアーキテクチャです。 Transformerは、それまでの自然言語処理で主流だったRNN（再帰型ニューラルネットワーク）やCNN（畳み込みニューラルネットワーク）を完全に置き換え、現在のLLMの基盤技術となりました。

Transformerの革新性は、特に「Attention（注意機構）」と呼ばれる仕組みにあります。これにより、文章中の単語間の関連性を、距離に関わらず効率的に捉えることが可能になりました。

Attention（注意機構）の役割

Attention（注意機構）は、文章を処理する際に、関連性の高い単語に「注意」を向け、その重要度に応じて情報を取捨選択する仕組みです。 例えば、「その猫は道を渡った、なぜならお腹が空いていたからだ」という文で「それ（it）」が何を指すかを考えるとき、人間は自然と「猫（cat）」に注目します。Attentionは、これと同様の働きをモデルに与えます。

具体的には、各単語が他のすべての単語とどれくらい関連があるかをスコアとして計算し、そのスコアに基づいて文脈を表現するベクトルを生成します。 これにより、長い文章でも文脈を見失うことなく、単語間の複雑な依存関係を正確に捉えることができます。

エンコーダー・デコーダー構造

オリジナルのTransformerモデルは、入力を処理する「エンコーダー」と、出力を生成する「デコーダー」という2つの部分から構成されています。 エンコーダーは入力された文章を読み込み、各単語の文脈的な意味をベクトル表現に変換します。デコーダーは、エンコーダーが作成したベクトル表現と、それまでに生成した単語を基に、次に生成すべき単語を予測します。

このエンコーダー・デコーダー構造は、機械翻訳などのタスクで高い性能を発揮します。なお、GPTシリーズのような文章生成に特化した多くのLLMは、デコーダー部分のみを使用した「デコーダーオンリー」アーキテクチャを採用しているのが特徴です。

LLMの学習に必要なリソースとコスト

LLMをゼロから学習させるには、莫大な計算リソースとそれに伴う高額なコストが必要です。 これは、数十億から時には1兆を超えるパラメータを持つ巨大なモデルを、インターネット規模のデータでトレーニングするために、膨大な量の計算処理が必要となるためです。

そのため、多くの企業にとっては、自社で事前学習を行うよりも、既存の強力なオープンソースモデルをファインチューニングしたり、APIサービスを利用したりする方が現実的な選択肢となります。

高性能GPUの必要性と計算リソース

LLMの学習には、ニューラルネットワークの膨大な行列演算を高速に処理できる、高性能なGPU（Graphics Processing Unit）が不可欠です。 特に、NVIDIA社のH100やB200といったデータセンター向けGPUが業界標準として広く利用されています。

最先端のLLMを事前学習する場合、これらの高性能GPUを数千基から数万基規模で用意し、数週間から数ヶ月にわたって稼働させ続ける必要があります。 これには、GPUの購入・レンタル費用だけでなく、データセンターの建設・維持費用や膨大な電力消費も伴います。

クラウドサービス利用時の費用感

自前で計算インフラを構築する代わりに、AWS（Amazon Web Services）やGCP（Google Cloud Platform）などのクラウドサービスを利用してLLMを学習させることも一般的です。しかし、その費用は依然として高額です。

例えば、GPT-3クラスのモデル（1750億パラメータ）の学習コストは、一回あたり数百万ドル（数億円）に達すると推定されています。 さらに新しいGPT-5のような最先端モデルでは、そのコストは1億ドル（100億円以上）を超える可能性も指摘されており、LLMの事前学習はごく一部の巨大テック企業にしか行えないのが現状です。 一方、ファインチューニングであれば、モデルの規模やデータ量にもよりますが、数万円から数百万円の範囲で実施可能な場合もあります。

日本語LLMの学習における特有の課題

LLMを日本語で効果的に学習させるには、英語圏のモデル開発とは異なる特有の課題が存在します。これらの課題を理解することは、国内でLLMを活用・開発する上で非常に重要です。主に、高品質なデータの不足と、言語的な特性に起因する技術的な難しさが挙げられます。

これらの課題を克服するため、国内の多くの企業や研究機関が、日本語に特化したデータセットの構築やモデルアーキテクチャの改良に取り組んでいます。

日本語LLMの開発における主な課題は以下の通りです。

• 高品質な学習データの不足: Web上で利用可能な高品質な日本語テキストデータは、英語に比べて絶対量が少ないのが現状です。そのため、多様で大規模なコーパスを構築すること自体が大きな挑戦となります。

• トークン化の非効率性: 日本語は単語がスペースで区切られていないため、トークン化が複雑になります。 一般的なトークナイザーでは、英語に比べて同じ内容の文章がより多くのトークンに分割される傾向があり、学習や推論の効率が低下する一因となっています。

• 複雑な言語構造と文化的背景: 敬語の使い分け、文脈依存性の高さ、主語の省略など、日本語特有の複雑な言語構造をモデルに学習させることは容易ではありません。 また、日本の文化や商習慣を正確に理解させることも重要な課題です。

• 開発コストの増大: 上記のような課題に対処するためには、データ収集・クリーニングやモデルのチューニングに追加の労力とコストが必要となり、開発のハードルを上げています。

これらの課題があるため、単に海外のオープンソースモデルをそのまま利用するだけでなく、日本の実情に合わせて継続的な事前学習やファインチューニングを行うことが、ビジネスで成果を出すためには不可欠です。

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まとめ：LLM学習を成功させるためのポイント

本記事では、LLM（大規模言語モデル）の学習方法について、その全体像から各ステップの技術的な詳細、そして日本語特有の課題までを包括的に解説しました。LLMの力を最大限に引き出し、ビジネス成果につなげるためには、これらの仕組みを正しく理解し、戦略的に活用することが不可欠です。

この記事の重要なポイントを以下にまとめます。

• 学習は2段階プロセス：LLMの学習は、広範な知識を学ぶ「事前学習」と、特定タスクに特化させる「ファインチューニング」の2段階で構成されます。

• データの品質が最重要：モデルの性能は学習データの質と量に直結するため、収集とクリーニング、前処理が極めて重要です。

• 中核技術はTransformer：Attention機構を持つTransformerアーキテクチャが、現在のLLMの性能を支える基盤技術です。

• ファインチューニングが実用的：ゼロからの事前学習は莫大なコストがかかるため、多くの企業にとっては既存モデルのファインチューニングが現実的な選択肢となります。特にPEFTのような効率的な手法が注目されています。

• 人間の評価が鍵：RLHFのように人間のフィードバックを取り入れることで、より安全で実用的なAIを育成できます。

これらの技術的な要素を理解し、自社の目的やリソースに合わせて最適な学習戦略を選択することが、LLM導入プロジェクトを成功に導く鍵となります。しかし、理論の理解と実践の間には大きな壁が存在します。専門的な支援を受けながら実践的なスキルを習得することが、成果への最短ルートです。

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