言語モデル

言語モデルについて

言語モデル（Language Model）とは、特定の単語の列がどの程度の確率で出現するかを表現する技術です。このモデルは、単語の列が与えられたときに、その列全体が出現する確率を算出します。具体的には、長さが m の単語列の確率、すなわち P(w₁, w₂, ..., wₘ) を提供します。この確率分布は、複数の言語に基づいて収集されたテキストコーパスを用いて数学的に訓練されます。

言語モデリングの挑戦の一つは、無限の有効な文を生成できる言語の特性にあります。このため、訓練データに見られない単語列にもゼロでない確率を割り当てる必要があります。この課題を解決するために、マルコフ仮定や、回帰型ニューラルネットワーク、トランスフォーマーといった様々なアプローチが開発されています。

言語モデルの用途

言語モデルは、計算言語学における多岐にわたる問題に役立っています。最初は音声認識の精度向上に利用され、その後、機械翻訳や自然言語生成、品詞タグ付け、光学文字認識、文法誘導、情報検索など、さまざまな用途に展開されています。

特に情報検索タスクでは、クエリ尤度モデルに言語モデルが活用されます。このモデルでは、各文書はその文書固有の言語モデルによって評価され、クエリに対する確率に基づき順位付けされます。この際、一般にユニグラム（unigram）モデルが用いられます。

大規模言語モデルの登場

2018年以降、大規模言語モデル（LLM）が登場し、注目されています。これらのモデルは数十億のパラメータを持ち、ラベル無しテキストの巨大なデータセットで訓練されています。LLMは多様な自然言語処理タスクで優れた結果を出し、研究界隈でもその汎用性が注目されています。

モデルの種類

n-gramモデル

n-gramモデルは、過去の単語に基づいて次に来る単語の出現確率を確率的にモデル化します。特に、bigramモデルやtrigramモデルなどが有名で、これらはそれぞれ１つまたは２つの過去の単語に依存します。このモデルは、過去の単語の出現頻度に基づいて次の単語の確率を推定します。

指数関数モデル

最大エントロピー言語モデルは、単語とn-gramの履歴に基づく特徴関数を使用して単語列の確率を予測します。

ニューラルネットワーク

ニューラル言語モデルは、単語を連続的に表現する埋め込みを使用しています。これにより、高次元の単語空間を利用して、言語的コンテキストをより効果的に捉えることができます。これらのモデルは、先行するk個の単語を考慮に入れ、与えられたコンテキストに基づいて次の単語の確率を計算します。

評価とベンチマーク

言語モデルの性能は、通常、標準的なタスクを反映したベンチマークと比較して評価されます。これにより、特定のモデルの性能を測定し、さまざまなタスクでの応用可能性を確認できます。さまざまなデータセットが評価のために開発されており、例としてGLUEベンチマークやスタンフォード質問応答データセットが挙げられます。

結論

現在の言語モデルは、自然言語処理において心強い技術的基盤となっていますが、認知モデルとしての妥当性について慎重な評価が必要です。技術の進歩と共に、今後のさらなる発展が期待されています。

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