NLPとLLMの違いを理解する

熟練した翻訳者が異なる言語の人々の間のコミュニケーションの溝を埋めるように、NLPは機械が人間の言葉の背後にある意味や意図を理解するのを助けます。これはユーザーのインプットを層ごとに分解することで実現します。文法を見たり、キーワードを特定したり、文の構造を分解したり、感情や皮肉のような言語のより微妙な部分まで見分けたりします。

そうすることで、信じられないような出力を生成できるようになります。

• 膨大な量のテキストデータセットから重要な情報を抽出する（例：ニュース記事の要約、顧客レビューの分析）。

• 自然な形で人とチャットややり取りをするバーチャルアシスタントやチャットボットなどのツールを実現する。

• 文化や文体の違いのニュアンスを残したまま正確に言語を翻訳する。

• テキストの中で表現されている感情や意見を分析し企業が顧客のセンチメントやSNSのトレンドを把握できるようにする。

NLPについて詳しくは、以下をご覧ください：自然言語処理（NLP）とは何か？

LLMはまったく異なる技術です。LLMは、求められていることを解釈する代わりに、膨大な量のテキストデータから直接学び、言語そのものについての内部理解を深めます。LLMは、本、記事、Webサイトなどのデータを利用して、その過程でパターンや関係を識別できます。このトレーニングにより、LLMはあなたの言うことを理解するだけでなく、あなたが次に何を言うかを実際に予測することができます。LLMはその後、対応を生成したり、ユーザーを模倣して同じパターンに従うコンテンツを生成したりすることができます。

LLMは、このように機能を組み合わせることで、以下の処理を得意とします。

• 人間らしい品質のテキストの生成：詩からコード、脚本からニュース記事まで、LLMは人間の創造性を魅力的な方法で模倣して、さまざまなシナリオに合わせて文章を書くことができます。

• 複雑な文脈の理解：膨大なトレーニングデータにより、ニュアンスやユーモア、さらには二重の意味を把握することができます。これにより、LLMの対応はより自然で魅力的なものになります。

• 人のような会話：LLMは、あらかじめプログラムされた対応の代わりに、質問や過去のやり取りに基づいて会話を調整し、動的で個別化された体験を提供します。

GPTやBERTのような特定のLLMに関する詳細については、以下をご覧ください： 大規模言語モデル（LLM）とは何か？

NLPとLLMはどちらもAIの世界と言語処理に不可欠ですが、まったく異なるツールです。NLPは人工知能の一形態であり、ルールと統計データを利用し、情報の抽出や翻訳などの構造化されたタスクを得意としています。LLMは機械学習モデルの一種であり、深層学習と大量のデータを利用します。どちらも、テキストの生成、質問への回答、さまざまなシナリオへの対応をすばらしい流暢さで行う創造の達人です。

どちらにもそれぞれ長所があるように、短所もあります。たとえば、NLPは正確性を重視していますが、単独でできることがかなり限られています。LLMは順応性がかなり高いものの、人間による表現の模倣に関してはトレーニングデータに含まれているバイアスを引き継ぐおそれがあります。

深く掘り下げたところで、NLPとLLMの発展の違いについても簡単に見て行きましょう。どちらも人間と機械の間にあるコミュニケーションギャップを解消するうえで重要な役割を果たしますが、技術的には、異なる問題を解決することを目的として、まったく異なる方法で構築されています。

NLPは明確なルールと言語的知識に基づいています。建築家が非常に注意深く設計図に従うように、NLPシステムは文法、構文、意味に関する事前に定義されたルールに依存します。そのため、発言の各部を特定する、テキストから特定の情報を抽出するなど、構造が明確なタスクを得意としています。しかし、これらのルールでは曖昧さや文脈の解釈が困難な場合があり、柔軟性に制限があります。

一方、LLMは厳格な設計図に頼らず、代わりにデータ主導のアプローチを採用しています。彼らは本質的に創造的になることはできませんが、特定のデータセットのパターンやつながりに導かれて、創造性において非常に良い印象を与えることができます。これが、人間並みのテキストを生成し、言語を創造的に翻訳し、自由形式のチャットさえできる理由です。

NLPシステムの構築には、ルールや言語リソースの手動設定が必要になることがよくあります。そうした作業は、時間のかかる、非常に特殊なプロセスです。一方、LLMでは、膨大な量のデータセットを使った自動化されたトレーニングを行うため、大量の演算能力と深層学習手法に関する専門知識が必要になります。

簡単に説明しましたが、NLPとLLMのどちらか一方を選ぶということはほとんどありません。多くの場合、NLPとLLMはより大きく包括的なソリューションの一部として密接に連携します。また一方で、それらは特定のタスクやユースケースにおいて、異なる方法で優れた能力を発揮します。

NLP：

• 情報抽出：データを精査し、NLPは重要な事実や数字を抽出し、市場調査、金融分析、科学的発見を支えています。

• 感情分析：レビューやソーシャルメディアで顧客の意見を測ることで、NLPは企業がブランドイメージを理解し、顧客満足度を向上させるのに役立ちます。

• 機械翻訳：言語の壁を打ち破り、文書やWebサイト、リアルタイムの会話で正確な翻訳を可能にします。

LLM：

• コンテンツ作成：商品説明からブログ記事まで、LLMは魅力的なコンテンツを作成し、人間のライターが使える時間をより戦略的なタスクに解放します。

• チャットボットとバーチャルアシスタント：LLMは会話型AIを強化し、カスタマーサービスボットやバーチャルアシスタントとの自然な対話を可能にします。

• 質問応答：豊富な知識を備え、LLMは複雑な問いに対して洞察に満ちた答えを提供し、教育と研究を革新します。

NLPとLLMは進歩しているものの、どちらにも乗り越えなければならないハードルがあります。NLPは文脈や曖昧さの解釈に難があり、誤った解釈につながる可能性があります。LLMが直面している課題はニュアンスの理解で、生成する出力が不正確であったり、バイアスが紛れ込んでいたりする可能性があります。また、人間のやり取りを模倣するLLMの能力には、倫理への大きな配慮が必要です。そうした事情により、有害なコンテンツを生み出さないようにし、トレーニングデータから可能な限り多くのバイアスを取り除くために、責任ある開発が不可欠となっています。

こうした制限に対処するには、継続的な研究、多様なデータセット、慎重な実装により、両方のテクノロジーの可能性をすべて引き出しつつも、責任と倫理を守り続ける必要があります。

LLMはテキスト生成や理解の限界を押し広げますが、限界もあります。正確さ、文脈配慮、倫理的配慮は依然として重要な問いであり、必ずしも簡単に答えられるわけではありません。そしてまさにそのために、私たちはElasticsearch Relevance Engine（ESRE）を開発しました。ESREは開発者を支援し、これらの課題に対応する強力なツールであり、強化された検索体験の構築を容易にします。

ESREはLLMの制限に対処しつつ、その可能性を解き放ちます。その理由をご紹介しましょう。

• 検索能力の向上：ESREはBM25のテキストマッチングの精度とベクトル検索が提供する意味的マッチングを提供します。この強力な組み合わせにより、複雑なクエリ（例えばeコマース検索の商品コードや説明、物件検索の平方フィート数や近隣の説明など）に対しても、より関連性が高く正確な検索結果が得られます。

• 文脈的理解：外部の知識ベースやNLPパイプラインと統合することで、ESREはLLMが検索クエリの文脈を把握できるようにし、より正確で関連性の高い出力を実現します。

• バイアスの軽減：ESREはデータ選択やモデルモニタリングなどの公平性手法を用いて、LLMの出力におけるバイアスを減らし、責任あるAI開発を促進します。

• Retrieval-Augmented Generation（RAG）：Elasticsearchは、独自のデータなどの重要なコンテキストをLLMに転送することで、RAGワークフローにおける情報の架け橋として機能します。これにより、クエリをより的確に理解できるため、より関連性の高い回答が得られ、ハルシネーションも減ります。

ESREはLLMの制限に対処するだけに留まりません。Elasticでは、事前トレーニング済みのNLPモデルなど、広範なNLP機能も提供しています。これらのモデルは、すぐに使用を開始し、表現抽出、センチメント分析、トピックモデリングに役立てることができます。これらをLLMのサポートと組み合わせることで、両方のテクノロジーの長所を活かしたハイブリッド検索ソリューションを構築できます。

この記事では、興味深いテクノロジーであるNLPとLLMを深掘りしてきました。それぞれに固有の長所があり、AIという大きな枠組みの中でそれぞれの役割を果たします。NLPはルールに従い、情報の抽出や翻訳などの構造化されたタスクを得意としています。LLMは創造的で、コンテンツの生成や会話が得意です。

しかし、この記事のタイトルに反して、実際にはどちらかを選ぶという話ではありません。両方を連携させ、NLPの細部まで行き届いたルールとLLMの深層学習を組み合わせて利用するAIツールを構築することで真価を発揮します。これらの組み合わせにより、機械が人間の言語を理解するだけでなく、ニュアンスを解したうえで有意義な形でやり取りできるようになる現実への道が開けます。

まさにここでElasticの出番です。Elasticsearch Relevance Engine（ESRE）により、NLPとLLMの間にあるギャップを解消するツールが手に入り、検索精度を向上させ、バイアスを軽減し、検索の文脈理解を深めることなどが可能になります。

重要なのは、「どちらか一方」に決めることではなく、Elasticの柔軟性とツールを利用してNLPとLLMのパワーを連携させて、制限に縛られずに、言葉が持つすばらしいニュアンスを本質的に理解し、応答する検索エクスペリエンスを構築することです。

準備ができたら、ビジネスのデータから得られるインサイトを活用するため、次の4つのステップに進みましょう。

1. 無料トライアルを開始して、Elasticがビジネスにどのように役立つのかを実感してください。

2. ソリューションのツアーを参考に、Elasticsearchプラットフォームの仕組みと、ソリューションがニーズにフィットする仕組みをご確認ください。

3. 2024年に開発者に影響する5つのAI検索のトレンドをご確認ください。

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