NLPとLLM：違いを理解する

異なる言語を使う人たちの間のコミュニケーションギャップを熟練の訳者が解消するように、NLPは人間の言葉の背後にある意味や意図を機械が理解できるよう支援します。そのためには、ユーザーからの入力を層ごとに分析します。文法を確認し、キーワードを特定し、文章構造を分解し、さらにはセンチメントや皮肉などのニュアンスを含む部分を特定します。

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、「自然言語処理（NLP）とは何か？」をご覧ください。

LLMはまったく異なるテクノロジーです。何を尋ねられているか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習して、言語自体に対する独自の内面理解を深めます。書籍、記事、Webサイトなどのデータを利用し、その過程でパターンや関係性を特定できるようになります。このトレーニングにより、発言の内容を理解するだけでなく、次に言うだろうことを正確に予測することが可能になります。そうなると、応答を生成したり、ユーザーを模倣し、同じパターンに従ったコンテンツを生成したりできます。

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ています。

• 人が作ったようなテキストの生成：詩からコード、スクリプト、ニュース記事まで、さまざまなシナリオに合わせて文体を変え、興味深い方法で人の創造力を模倣できます。

• 複雑な文脈の理解：膨大な量のトレーニングデータにより、ニュアンスやユーモアだけでなく、掛け言葉までも理解できます。そのため、自然で魅力的に感じられる応答を返します。

• 人のような会話：事前にプログラミングされた応答ではなく、ユーザーからの質問や過去のやり取りに基づいて会話をカスタマイズし、パーソナライズされた動的な体験を生み出すことができます。

GPTやBERTなど、特定のLLMの詳細については、「大規模言語モデル（LLM）とは何ですか？」をご覧ください。

NLPとLLMはどちらもAIの世界と言語処理に不可欠ですが、まったく別のツールです。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。両者は、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大家です。

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の発展の違いも簡単に確認しましょう。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青写真に従うように、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、明確な構造の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、柔軟性に限りがあります。

一方、LLMは確固たる青写真に依存することはせず、代わりにデータ主導のアプローチを利用します。真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中から見つかったパターンやつながりを頼りに、いかにも創造的であるという印象を推測で作り出すことができます。そのため、人が作ったようなテキストの生成、言語の創意に富む翻訳、さらには自由なチャットを行うことができます。

NLPシステムの構築には、ルールや言語リソースの手動による設定が必要にあ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、大量のコンピューティングパワー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のどちらかを選ばなければならないケースはまれです。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。かと言っても、異なる形で特定のタスクやユースケースを得意としているわけではありません。

NLP：

• 情報抽出：データを精査して、重要な事実や数字を分離することで、市場調査、財務分析、科学的発見を支援できます。

• センチメント分析：レビューやSNSでの顧客の意見を測定することで、ブランドパーセプションの把握や顧客満足度の向上を支援します。

• 機械翻訳：ドキュメント、Webサイト、リアルタイムの会話の正確な翻訳を可能にし、言語の壁を取り払います。

LLM：

• コンテンツ作成：製品の説明からブログ記事まで、魅力的なコンテンツを生成できるため、それらの作成担当者をより戦略的なタスクに割り振ることができます。

• チャットボットとバーチャルアシスタント：対話型AIを支援し、顧客サービスボットやバーチャルアシスタントとの自然なやり取りを可能にします。

• 質問と回答：広範な知識を蓄えているため、複雑な質問に対して示唆に富んだ回答を返し、教育や研究を変革します。

NLPとLLMは進歩しているものの、どちらも乗り越えなければならないハードルがいくつもあります。NLPは文脈や曖昧さの解釈に難があり、解釈ミス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、バイアスが入り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極力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はテキストの生成と理解の新境地を切り拓いているものの、制限があります。正確性、文脈依存性、倫理への配慮は常に、必ずしも簡単に答えの出ない非常に重要な問題です。それがまさにElasticsearch Relevance Engine（ESRE）を開発した理由です。ESREは、開発者を支援し、こうした課題に対処して、高度な検索エクスペリエンスを簡単に作成できるようにする強力なツールです。

ESREはLLMの制限に対処しつつ、その可能性を解き放ちます。その方法は以下のとおりです。

• 高度な検索：ESREは、BM25のテキストマッチングの精度とベクトル検索によるセマンティックマッチングをもたらします。この強力な組み合わせにより、複雑なクエリ（たとえば、eコマース検索における製品コードと説明や、物件検索における面積と周辺情報）でも、検索結果の関連性と正確性が向上します。

• 文脈理解：外部のナレッジベースおよびNLPパイプラインと統合することで、LLMによる検索クエリの文脈理解を支援し、出力の正確性と関連性を向上させます。

• バイアスの軽減：データ選択やモデル監視などの公平性手法を用いて、LLMによる出力のバイアスを軽減し、責任あるAI開発を促進します。

• 検索拡張生成（RAG）：Elasticsearchは、専有データなど、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。その結果、クエリの理解に注力できるようになり、回答の関連性が高まり、ハルシネーションが減ります。

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という大きな括り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、実のところ、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真に理解し、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の次の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で、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確認してください。

3. 2024年に開発者に影響する5つのAI検索のトレンドを確認してください。

4. 興味を持ってくれそうな人とこの記事を共有してください。メール、LinkedIn、Twitter、Facebookで共有しましょう。