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Large Language Modelとは 意味・読み方・使い方
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意味・対訳 ＬＬＭ、大規模言語モデル、大規模言語モデル（だいきぼげんごモデル、英: large language model、LLM）は、多数のパラメータ（数千万から数十億）を持つ人工ニューラルネットワークで構成されるコンピュータ言語モデルで、膨大なラベルなしテキストを使用して自己教師あり学習または半教師あり学習によって訓練が行われる。
Weblio英和対訳辞書での「Large Language Model」の意味 |
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large language model
large language model
「Large Language Model」の部分一致の例文検索結果
該当件数 : 7件
A re-searching part 17 searches again for a route judged to contain the erroneous recognition with a high possibility by using a large-scale dictionary and a large-scale language model.例文帳に追加
再探索部１７は、誤認識が含まれている可能性が高いと判定された経路を大規模辞書・大規模言語モデルを用いて再探索する。 - 特許庁
The model assumes that there is a large group of people who each have a built-in language mechanism known as universal grammar.発音を聞く 例文帳に追加
このモデルは、それぞれが普遍文法として知られる組込みの言語機構を持っている人々の大群が存在することを前提としている。 - コンピューター用語辞典
A language recognition part 14 specifies a partial mora graph corresponding to the corrected part based on the recognition result and the route information, and processes the partial mora graph by using a dictionary for large-scale recognition and a large-scale language model, and partially recognizes the part again.例文帳に追加
言語認識部１４は、認識結果とその経路情報をもとに、訂正部分に対応する部分モーラグラフを特定し、大規模な認識用辞書および大規模な言語モデルを用いて、その部分モーラグラフを処理し、部分的に再認識を行なう。 - 特許庁
To obtain a language model constituting device which constitutes a language model having a large topic coverage rate when applied to a large- scale corpus consisting of many topics and a small search space when applied for a word string search of voice recognition and a voice recognizing device which efficiently searches for a word string by using multiple element language models.例文帳に追加
多くの話題から構成されるような大規模なコーパスに適用した場合に、話題のカバー率が高く音声認識の単語列探索に適用した場合探索空間が小さい言語モデルを構成する言語モデル構成装置、および、複数の要素言語モデルを用いて単語列探索を効率的に行うことのできる音声認識装置を得ることを目的とする。 - 特許庁
To adapt a language model to dialogs and perform speech recognition with a high recognition rate without the need to learn a large amount of data, without creating evaluation data, without a large amount of preparations or calculations.例文帳に追加
本発明の目的は、大量のデータを学習する必要がなく、評価用データを作成せずに、多くの事前準備や計算を行うことなく、言語モデルを会話に適応させ、認識率の高い音声認識を行うことである。 - 特許庁
To provide a learning data preparing device and its program being applicable to a large indefinite number of speakers to prepare a language model allowing persons to recognize their voices in utterance containing their behavior and feelings.例文帳に追加
人の行動や感情を含んだ発話を音声認識するための言語モデルを作成するための、不特定多数の話者に適用可能な学習データ作成装置及びプログラムを提供する。 - 特許庁
To provide a storage medium, in which a tree structure dictionary is recorded, which is used for recognizing unknown words with certain confidence without changing a language model in large vocabulary continuous speech recognition, and to provide a tree structure dictionary creation device, and a tree structure dictionary creation program.例文帳に追加
言語モデルを変更せずに、大語彙連続音声認識において未知語をある信頼度をもって認識できるようにするための木構造辞書を記憶した記憶媒体、その作成装置、及びその作成プログラムを提供する。 - 特許庁
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Wiktionary英語版での「Large Language Model」の意味 |
large language model
出典:『Wiktionary』 (2025/11/29 19:50 UTC 版)
名詞
large language model (plural large language models)
- (machine learning) A type of neural network specialized in language, typically including billions of parameters.
- Synonym: LLM (initialism)
- Hypernyms: LM, language model < model
- Coordinate terms: SLM, small language model
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2022 April 15, Steven Johnson, “A.I. Is Mastering Language. Should We Trust What It Says?”, in The New York Times, →ISSN, archived from the original on 16 July 2022:
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GPT-3 belongs to a category of deep learning known as a large language model, a complex neural net that has been trained on a titanic data set of text: in GPT-3’s case, roughly 700 gigabytes of data drawn from across the web, including Wikipedia, supplemented with a large collection of text from digitized books. GPT-3 is the most celebrated of the large language models, and the most publicly available, but Google, Meta (formerly known as Facebook) and DeepMind have all developed their own L.L.M.s in recent years.
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2023, Mohak Agarwal, Generative AI for Entrepreneurs in a Hurry, Notion Press, →ISBN:
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2023 May 20, John Naughton, “When the tech boys start asking for new regulations, you know something’s up”, in The Observer, →ISSN, archived from the original on 3 June 2023:
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Less charitable observers (like this columnist) see two alternative interpretations. One is that it’s an attempt to consolidate OpenAI’s lead over the rest of the industry in large language models (LLMs), because history suggests that regulation often enhances dominance.
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2025 April 13, Stephen Ornes, “Small Language Models Are the New Rage, Researchers Say. Larger models can pull off a wider variety of feats, but the reduced footprint of smaller models makes them attractive tools”, in Wired, archived from the original on 16 April 2025:
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Large language models work well because they’re so large. The latest models from OpenAI, Meta, and DeepSeek use hundreds of billions of “parameters” […] With more parameters, the models are better able to identify patterns and connections, which in turn makes them more powerful and accurate. But this power comes at a cost […] huge computational resources […] energy hogs […] In response, some researchers are now thinking small. IBM, Google, Microsoft, and OpenAI have all recently released small language models (SLMs) that use a few billion parameters—a fraction of their LLM counterparts.
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参考
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