大規模言語モデルは、膨大なテキストデータから人間が使う言葉のパターンや規則性を学習したAIの一種です。

このモデルは、単語や文脈の関係を統計的に理解しており、与えられた入力に基づいて自然な文章を生成したり、質問に答えたり、文章を要約したり、翻訳したりすることができます。

その名の通り、モデルの規模が非常に大きく、数千億から数兆個のパラメータ（学習によって調整される数値）を持つことが特徴です。

大規模なパラメータと、インターネット上のウェブサイトや書籍など、多岐にわたる膨大なテキストデータでの事前学習がモデルの高い性能の鍵となっています。

学習プロセスでは、与えられた文脈から次に来る単語を予測するというタスクを繰り返すことで、言語の深い構造を習得します。これにより、単なる単語の羅列ではなく、意味のある、文法的に正しい、人間が書いたかのような文章を生み出すことが可能になります。

近年、技術の進化により、この種のモデルはChatGPTのような対話システムとして広く一般に知られるようになりました。しかし、その応用範囲は多岐にわたり、プログラミングコードの生成、顧客対応の自動化、教育支援など、さまざまな分野で活用が進んでいます。

一方で、学習データの偏りからくるバイアスや、不正確な情報を事実として生成するといった課題も指摘されており、その利用には注意が必要です。