大規模言語モデルはどのように応答を生成するのか？ | AIモニタリングFAQ

LLMによる応答生成の仕組み

大規模言語モデル（LLM）であるChatGPT、Gemini、Perplexityなどは、事前に用意された回答をデータベースから取り出しているわけではありません。代わりに、パターン認識と確率的予測による高度なプロセスを通じて応答を生成しています。あなたがプロンプトを入力すると、モデルは情報を「検索」するのではなく、学習時に得たすべての知識に基づき、次に来るべき単語やアイデアを予測します。この根本的な違いが、現代AIシステムの仕組みを理解するうえで重要です。プロセスは、テキストを扱いやすい単位に分解するところから始まり、数十億もの相互接続されたパラメータを経て処理されます。各段階でモデルの理解が洗練され、意味のより高度な表現が生成されていきます。

トークン化：言語を小さな単位に分解

応答生成の旅は、トークン化と呼ばれるプロセスから始まります。これは生のテキストをトークンと呼ばれる個々の単位に変換する作業です。トークンは必ずしも単語全体とは限らず、文字、音節、サブワード単位、あるいは単語全体の場合もあります。たとえば「Explain how photosynthesis works（光合成の仕組みを説明してください）」という入力は、モデルによって数理的に処理可能なトークンへと分解されます。例として、文が[“Explain”, “how”, “photo”, “synthesis”, “works”]のようなトークンに分割されることがあります。トークン化はニューラルネットワークが生のテキストではなく数値データで動作するため不可欠です。各トークンは、モデルが扱える一意の識別子にマッピングされます。LLMごとに異なるトークナイザー（バイトペアエンコーディングやその他のアルゴリズム）が使われますが、目的は共通しており、「人間の言語を数理計算に適した形式に変換する」ことです。

トークン埋め込みと位置エンコーディング

テキストがトークン化された後、各トークンはトークン埋め込み（エンベディング）に変換されます。これはトークンに関する意味的・語彙的情報を数値ベクトルで表現したものです。これらの埋め込みは、訓練時に学習され、高次元空間（しばしば768～12,288次元）に存在します。意味の近いトークンは空間内でも近い位置に配置されます。例えば「king」と「emperor」は意味的に近いため、埋め込み空間でも近接した場所に位置します。ただし、この段階のトークン埋め込みは、それぞれのトークン自体の情報だけで、配列内での位置や他トークンとの関係性は含まれていません。

この制約を克服するために、モデルは位置エンコーディングを適用します。これにより、各トークンの配列内での位置情報が埋め込みに注入されます。一般的に三角関数（正弦波や余弦波）を用いて位置ごとに一意の特徴量が生成されます。この工程は、「何のトークンか」だけでなく「シーケンスのどこにあるか」をモデルが理解するために重要です。位置情報がトークン埋め込みに加算され、「内容」と「位置」の両方を含むリッチな表現となり、これがトランスフォーマーの中核となる処理層へと渡されます。

トランスフォーマーアーキテクチャ：応答生成のエンジン

トランスフォーマーアーキテクチャは、現代LLMの中核となる構造であり、2017年の画期的な論文「Attention Is All You Need」で提案されました。従来のRNNやLSTMなどの逐次モデルが1トークンずつ処理していたのに対し、トランスフォーマーはすべてのトークンを同時に並列処理できます。これにより、学習や推論の速度が飛躍的に向上しました。トランスフォーマーは複数の層が積み重なっており、それぞれの層はマルチヘッドアテンションとフィードフォワードニューラルネットワークの2つの主要コンポーネントからなります。これらが協力して、入力テキストの理解を段階的に洗練させていきます。

マルチヘッドアテンション：中核となる仕組み

マルチヘッドアテンションは、トランスフォーマーの中でも最も重要なコンポーネントと言えるでしょう。これにより、モデルは入力テキストのさまざまな側面に同時に注目できます。各「ヘッド」は独立して動作し、それぞれが独自の重み行列を持つため、異なる言語的関係性を捉えることが可能です。たとえば、あるヘッドは文法的関係性、別のヘッドは意味的関係、さらに別のヘッドは構文パターンに特化するなどです。

アテンションメカニズムは各トークンに対してQuery（Q）、Key（K）、Value（V）の3つのベクトルを用います。Queryベクトルは「何に注目すべきか？」を、Keyベクトルは「自分は何者か？」を表します。QueryとKeyの内積をとることで、各トークンが現在の位置にどれだけ関連しているかのスコアを算出します。これをsoftmaxで正規化し、アテンションウェイト（重み）が1になるように調整します。最後に、Valueベクトルの加重平均を計算し、各トークンに文脈情報を持たせた新たな表現を生成します。

例えば「The CEO told the manager that she would approve the deal.（CEOはマネージャーに、彼女が取引を承認すると伝えた）」という文では、「she」がCEOを指すべきかマネージャーかを判断する必要があります。「she」のQueryベクトルは「CEO」に高いアテンションウェイトを与えることを学習しており、代名詞が主語を指すことが多いというパターンを把握しています。このような曖昧さの解消や長距離依存関係の理解こそが、アテンションメカニズムの強みです。複数のアテンションヘッドが並列で動作することで、モデルはこれらの情報を同時に捉えつつ、他の言語パターンにも対応できます。

フィードフォワードネットワークと層ごとの洗練

アテンションメカニズムで処理された各トークンは、**フィードフォワードニューラルネットワーク（FFN）**に渡されます。これは比較的単純な多層パーセプトロンで、各トークンごとに独立して適用されます。アテンションがシーケンス全体の情報を混ぜ合わせるのに対し、FFNはその文脈パターンをさらに洗練させます。FFN層はアテンション出力からより高次の特徴やパターンを抽出し、各トークンの表現をさらにリッチにします。

アテンションとFFNの両方は残差接続とレイヤーノーマライゼーションを利用します。残差接続は情報が層をまたいで直接流れることを可能にし、深層ネットワークでの情報損失を防ぎます。レイヤーノーマライゼーションは各層の出力を正規化して学習を安定化させます。これにより、12層～96層以上にも及ぶ現代LLMであっても、情報表現が一貫して意味のあるものとして保たれます。各層でトークン埋め込みはより抽象的で高次な言語情報へと洗練されていきます。

層を重ねた反復処理

トランスフォーマーは入力を複数の層で処理し、それぞれの層でトークン表現を洗練していきます。最初の層では、トークンは周辺の文脈や隣接トークンとの関係を捉えます。その後の層では、長距離依存性や意味的関係、抽象的な概念など、より高度な理解が段階的に蓄積されます。96層モデルの50層目で得られるトークン表現は、1層目に比べてはるかに豊富な文脈情報を含んでいます。

この反復的な洗練は、複雑な言語現象の理解に不可欠です。初期層は基本的な構文パターン、中間層は意味的関係、後半層は抽象的な概念や推論パターンを捉えます。こうした階層構造は明示的に設計されているのではなく、訓練プロセスから自然に現れます。最終層に到達する頃には、各トークンの表現はその字義的意味だけでなく、入力全体における役割やタスクとの関連性までもエンコードされています。

表現から確率分布へ

すべてのトランスフォーマー層で処理された後、各トークンは豊かな文脈情報を持つ最終的な表現を得ます。しかし、モデルの最終的な目的は「次のトークン」を生成することです。これを実現するため、最終トークン表現（通常は入力シーケンスの最後のトークン）は線形出力層を通され、さらにsoftmax関数が適用されます。

線形出力層は、最終トークン表現に重み行列を乗算し、語彙内の各トークンに対するロジット（非正規化スコア）を出力します。ロジットは次のトークンの生の選好度を示します。softmax関数はこれらのロジットを確率分布へと変換し、確率の合計が1になるようにします。この確率分布は、どのトークンが次に来るべきかというモデルの評価を表します。たとえば「The sky is（空は）」という入力なら、「blue（青い）」に高い確率を、他の色や無関係な単語には低い確率を割り当てるでしょう。

トークン生成とデコーディング戦略

モデルが語彙全体に対する確率分布を出力した後、どのトークンを生成するかを選択します。最も単純な戦略はグリーディデコーディングで、常に最も確率の高いトークンを選びますが、これでは単調で最適でない応答になりやすいです。より高度な方法として温度サンプリング（確率分布の平滑度を調整）、トップkサンプリング（上位k個のトークンのみ考慮）、ビームサーチ（複数の候補シーケンスから最良を選ぶ）などがあります。

選ばれたトークンは入力シーケンスに追加され、同じプロセスが繰り返されます。モデルは元の入力＋新たなトークンを再度処理し、次のトークンの確率分布を生成します。この反復処理は終了トークンが出るか、最大長に達するまで続きます。LLMの応答はこのようにトークン単位で逐次生成され、各トークンがそれまでのすべてのトークンに依存しているのです。

膨大な訓練データから学習

LLMの驚異的な能力は、数十億ものトークンから成る多様なデータ（書籍、記事、コード、会話、ウェブページなど）による訓練から生まれています。訓練では、モデルは「直前までのトークンから次のトークンを予測する」タスクをひたすら繰り返します。この単純な目的を膨大なデータで繰り返すことで、言語、事実、推論、コーディングなどのパターンを吸収していきます。特定の文を丸暗記しているわけではなく、言語の統計的パターンを学習しているのです。

現代のLLMは数十億～数千億個のパラメータ（学習済み重み）を持ちます。これらは**誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）**によって調整され、予測と実際の次トークンとの差分を使って重みが更新されていきます。訓練規模は莫大で、巨大モデルの学習には数週間～数ヶ月に及ぶ計算と膨大な電力消費を要します。しかし一度訓練されると、モデルは数ミリ秒で応答を生成できます。

応答品質向上のためのファインチューニングとアラインメント

生の言語モデル訓練だけでは、流暢な文を生成できても、不正確・偏った・有害な内容となることがあります。これを改善するためにファインチューニングやアラインメントが行われます。ファインチューニングは高品質なデータセットで追加学習すること、アラインメントは専門家がモデル出力を評価し、そのフィードバックをもとに**人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）**などでさらにモデルを最適化することです。

これらの追加プロセスにより、モデルはより有用で無害、誠実な応答を返すようになります。根本的な応答生成メカニズムは変わりませんが、より良いアウトプットへと誘導されます。同じプロンプトでもChatGPT、Claude、Geminiで異なる回答になるのは、ファインチューニングやアラインメントの違いです。このプロセスにおける人間の関与は不可欠で、アラインメントなしのLLMは有用性も安全性も低くなります。

LLMの応答が自然で文脈に合う理由

LLMの応答が非常に人間らしく感じられるのは、数十億件の人間のコミュニケーション例から学習しているからです。モデルは、人間がどのように論理を組み立て、感情を表現し、ユーモアを使い、文脈に応じてトーンを調整するかといったパターンを吸収しています。あなたが励ましを求めると、モデルは意識して共感的になっているわけではなく、訓練データで「励ましのプロンプトにはこう答える」というパターンを学んでいるのです。

こうした会話ダイナミクスの理解と、アテンションメカニズムによる文脈維持能力が組み合わさることで、一貫性があり文脈に即した自然な応答が生まれます。モデルはキャラクターの一貫性を保ち、会話の前半を覚え、ユーザーのニーズに応じてトーンを調整できます。これらの能力はプログラムで明示的に与えられたものではなく、統計的パターンの学習により自然に現れるものです。そのため、LLMは微妙なニュアンスを理解し、創造的なコンテンツも生成できるのです。

限界とコンテキストウィンドウの役割

高度な能力を持つLLMにも重要な限界があります。一度に処理できるコンテキスト量にはコンテキストウィンドウ（通常2,000～200,000トークン程度）という制約があります。これを超える情報は失われます。また、LLMはリアルタイムの最新情報にはアクセスできず、訓練時の知識だけをもとに動作します。もっともらしく聞こえる誤情報（ハルシネーション）を自信たっぷりに生成することもあります。複雑な計算や、パターンマッチでは対応できない論理的推論も苦手です。

こうした限界を理解したうえでLLMを活用することが重要です。言語理解・生成・パターン認識には優れていますが、リアルタイム情報や正確な計算、厳密な正確性が必要なタスクには他ツールと併用するのが望ましいでしょう。技術の進化とともに、外部情報を参照できるRAG（検索拡張生成）や、段階的推論を促すチェーン・オブ・ソート・プロンプティングなどの新手法も登場しています。