LLM

一言で言うと

大量のテキストデータを学習した、超大規模なAIモデル。ChatGPTやClaude、Geminiの裏側にある技術。

もう少し詳しく

LLMは「Large Language Model（大規模言語モデル）」の略です。インターネット上の膨大なテキスト（書籍、Web記事、論文など）を学習して、人間のように自然な文章を理解し、生成できるAIモデルです。

図書館に例えると、LLMは「世界中のすべての本を読んだ超天才の司書」のようなものです。どんな質問にもそれっぽく答えられますが、その知識は「読んだ本のパターン」に基づいているため、最新の情報は知らなかったり、もっともらしいウソ（ハルシネーション）を言ってしまうこともあります。

代表的なLLMには、OpenAIのGPT-4、AnthropicのClaude、GoogleのGemini、MetaのLlamaなどがあります。

実務でどう使うか

コードで見てみよう

# OpenAI APIを使ってLLMと会話する例
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "あなたは親切なアシスタントです"},
        {"role": "user", "content": "HTTPステータスコード404を簡単に説明して"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)
# → 「404はページが見つからないことを意味します...」