LLMの種類と特徴：GPT、BERT、T5の違い

「ChatGPTは知っているけど、BERTやT5って何？」「どのLLMを使えば自分の目的に合うの？」そんな疑問をお持ちの方も多いのではないでしょうか。実は、LLMには様々な種類があり、それぞれ異なる特徴と得意分野を持っています。この記事では、代表的なLLMの特徴と使い分けについて、具体例とともに分かりやすく解説します。

LLMの分類と基本的な違い

はじめに、LLMがどのように分類されるのかについて紹介します。

■設計思想による分類

LLMは 設計思想 によって大きく3つのタイプに分類されます：

1. 文章生成型（Generative）

目的: 新しい文章を作り出すことに特化
代表例: GPTシリーズ（ChatGPT）
得意分野: 創作、対話、文章作成

2. 文章理解型（Discriminative）

目的: 既存の文章を理解・分析することに特化
代表例: BERTシリーズ
得意分野: 文章分類、感情分析、質問応答

3. 統合型（Unified）

目的: 生成と理解の両方を一つのモデルで実現
代表例: T5、GLM
得意分野: 翻訳、要約、多様なタスク

たとえば、「小説を書いて」というタスクは文章生成型が得意で、「この文章の感情を分析して」というタスクは文章理解型が得意です。

要するに、LLMは「何を重視して設計されたか」によって、異なる能力を持っているのです。

■学習方法による違い

LLMは 学習方法 によっても特徴が異なります：

自己回帰型（Autoregressive）

前の単語から次の単語を予測する方式
文章生成が得意
GPTシリーズが代表例

マスク型（Masked）

文章の一部を隠して、その部分を予測する方式
文章理解が得意
BERTシリーズが代表例

Encoder-Decoder型

入力文章を理解して、出力文章を生成する方式
翻訳や要約が得意
T5シリーズが代表例

このように、学習方法の違いが、各LLMの得意分野を決定しています。

GPTシリーズの特徴

次に、最も有名なGPTシリーズについて説明します。

■GPTの基本的な仕組み

GPT（Generative Pre-trained Transformer）は、文章を左から右へと順番に生成する自己回帰型のLLM です。人間が文章を書くときのように、前の単語を参考にして次の単語を決めていきます。

たとえば、「今日は良い天気なので」という文章があれば、GPTは過去の学習から「散歩に行きたい」「外出したい」「気分が良い」などの適切な続きを予測します。

■GPTの進化の歴史

GPT-1（2018年）

パラメータ数：1億1700万個
初期の概念実証モデル
基本的な文章生成能力を実現

GPT-2（2019年）

パラメータ数：15億個
高品質な文章生成を実現
「危険すぎる」として当初は公開を控えられた

GPT-3（2020年）

パラメータ数：1750億個
人間レベルの文章生成能力
多様なタスクに対応可能

GPT-4（2023年）

パラメータ数：非公開（推定1兆個以上）
画像理解能力を追加
より高度な推論能力を実現

■GPTの得意分野と活用例

GPTは 創造的な文章生成 に優れています：

たとえば：

創作活動: 小説、詩、脚本の執筆
ビジネス文書: 企画書、報告書、メール作成
教育支援: 説明文、問題文の作成
コード生成: プログラミングコードの自動生成
対話: 自然な会話の維持

要するに、GPTは「何もないところから新しい文章を作り出す」ことが最も得意なLLMなのです。

BERTシリーズの特徴

次に、文章理解に特化したBERTシリーズについて解説します。

■BERTの基本的な仕組み

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）は、文章を双方向から理解するマスク型のLLM です。文章の一部を隠して、前後の文脈から隠された部分を予測する学習を行います。

たとえば、「今日は[MASK]天気です」という文章から、前後の文脈を理解して「良い」「悪い」などの適切な単語を予測します。この双方向の理解により、文章の意味をより深く把握できます。

■BERTの進化と派生モデル

BERT-Base（2018年）

パラメータ数：1億1000万個
基本的な文章理解能力を実現
多くのNLPタスクで高性能を達成

RoBERTa（2019年）

BERTの学習方法を改良
より長時間・大規模データで学習
BERTを上回る性能を実現

ALBERT（2019年）

パラメータ共有により軽量化
少ないメモリで高性能を実現
実用的なデプロイメントが可能

日本語BERT（2019年）

日本語に特化した学習
日本語NLPタスクで高性能
国内でのAI開発で広く活用

■BERTの得意分野と活用例

BERTは 文章の理解と分析 に優れています：

たとえば：

感情分析: 「この商品レビューは好意的か否定的か」
文章分類: 「このメールはスパムかどうか」
質問応答: 「この文章から答えを抽出する」
固有表現認識: 「この文章に含まれる人名や地名の特定」
文章類似度: 「2つの文章がどれだけ似ているか」

要するに、BERTは「既存の文章を深く理解して分析する」ことが最も得意なLLMなのです。

T5シリーズの特徴

最後に、統合型LLMの代表であるT5について解説します。

■T5の基本的な仕組み

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）は、すべてのタスクを「テキスト入力→テキスト出力」の形式で統一したLLM です。翻訳、要約、分類など、様々なタスクを一つのモデルで処理できます。

たとえば、翻訳タスクでは「translate English to Japanese: Hello」、要約タスクでは「summarize: 長い文章」という形式で入力を与えることで、それぞれのタスクに対応した出力を生成します。

■T5の特徴と革新性

統一されたフレームワーク

あらゆるNLPタスクを同じ形式で処理
新しいタスクへの適応が容易
一つのモデルで多様な用途に対応

スケーラビリティ

T5-Small（6000万パラメータ）からT5-11B（110億パラメータ）まで
用途に応じてサイズを選択可能
計算リソースに応じた最適化

転移学習の効率性

事前学習済みモデルを様々なタスクに適用
少ないデータで高性能を実現
ファインチューニングが容易

■T5の得意分野と活用例

T5は 多様なタスクへの適応 に優れています：

たとえば：

翻訳: 多言語間の自然な翻訳
要約: 長い文章の要点抽出
質問応答: 文章から答えの生成
感情分析: 文章の感情分類
文章補完: 不完全な文章の完成

要するに、T5は「一つのモデルで様々なタスクを処理できる万能型」のLLMなのです。

使い分けのガイドライン

それぞれのLLMをどのような場面で使い分けるべきかについて説明します。

■タスク別の選択指針

創造的な文章生成が必要な場合

選択: GPTシリーズ
理由: 自然で創造的な文章生成に最適化
具体例: ブログ記事執筆、小説創作、対話システム

文章の理解・分析が必要な場合

選択: BERTシリーズ
理由: 深い文章理解と分析に特化
具体例: 感情分析、文書分類、情報抽出

多様なタスクに対応したい場合

選択: T5シリーズ
理由: 一つのモデルで様々なタスクを処理
具体例: 翻訳、要約、質問応答の統合システム

■実装の観点からの選択

リソース制約がある場合

T5-SmallやDistilBERTなど、軽量版を選択
クラウドAPIの利用を検討

日本語処理が中心の場合

日本語に特化したモデルを選択
GPT-4、日本語BERT、日本語T5など

リアルタイム処理が必要な場合

推論速度の速いモデルを選択
BERTやT5の小型版が適している

このように、用途と制約に応じて適切なLLMを選択することが重要です。

まとめ

GPTは創造的な文章生成、BERTは文章理解・分析、T5は多様なタスクへの適応にそれぞれ特化した異なる特徴を持つLLMです。それぞれの設計思想と得意分野を理解して、目的に応じて適切なモデルを選択することで、AIの能力を最大限に活用できます。

要するに、LLMの世界は「万能な一つのモデル」ではなく、「それぞれの分野に特化した専門家たち」の集合体なのです。

次回の記事では、なぜChatGPTが人間らしい回答をできるようになったのか、その背景にある「人間フィードバック強化学習（RLHF）」という技術について詳しく解説していきます。