大規模言語モデル（Large Language Models、LLM）とは、大量のテキストデータとディープラーニング技術によって構築された言語モデルのことを指します。これらのモデルは、文章や単語の出現確率を用いてモデル化され、自然言語処理（NLP）のタスクに広く応用されています。具体的には、テキスト生成、感情分析、テキスト要約、機械翻訳など、様々な言語関連のタスクを高い精度で実行することが可能です。
大規模言語モデルの訓練には、Common Crawl、Wikipedia、GitHubなど、さまざまな分野や言語にわたる大量のテキストデータが使用されます。これらのモデルは数十億から数兆にも及ぶパラメータを持ち、複雑な言語パターンや文脈を捉えることができるため、人間のように自然な文章を生成したり、具体的な質問に対して適切な回答を提供することが可能です。
大規模言語モデルは、その汎用性と高いパフォーマンスから、ChatGPTのような対話型AI、検索エンジン、コンテンツの推薦システムなど、多岐にわたるアプリケーションで使用されています。これにより、情報検索、コンテンツ生成、ユーザーインターフェイスの向上など、様々な分野でのイノベーションが促進されています。しかし、大規模言語モデルの開発や運用には、計算資源の大量消費、バイアスやプライバシーの問題、知識の古さなど、いくつかの課題も存在します。