概要
今回の記事はassimeeに搭載されているLLM（大規模言語モデル、Large Language Models）の解説とLLMによるプロセスモデルの生成機能の使い方について解説します。
LLMとは
LLMとはOpenAI社が提供するChatGPTを含むGPT（Generative Pre-trained Transformer）シリーズやGoogle社のBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）とLaMDA（Language Models for Dialogue Applications）などに代表されるニューラルネットワークを活用した自然言語処理モデル（いわゆるAIモデル）の事を指します。LLMは大規模なテキストコーパス（自然言語処理で用いる文章を大量に集めたもの）を用いてトレーニングを行っており、文脈（コンテクスト）を理解するだけでなく次に来るであろう単語を的確に予測することで、自然な文章を生成することが出来ます。このような大規模な言語モデルは2017年に発表された「Transformer」がきっかけとなって構築が進み、計算機の性能向上に伴い発展を続けています。Transformerは現在でも多くのLLMモデルの基礎となっています。現在、LLMは以下のような幅広い分野で活用が広がっています。
- コンテンツ生成
- 質問応答
- チャットボットや仮想アシスタント
- 自動要約
- 翻訳
- 文章の添削
- プログラムコードの作成
- 会話や議事の文字起こし
- 契約書の内容確認
この他、ChatGPTなど、ユーザーのウェブを使った調査・検索ツールとしても活用されています。
LLMの利用
例に挙げたGPTシリーズは様々な方法でアプリに実装が可能となっています。例えば、OpenAI社の提供するAPIを利用してアプリとの間で対話型の通信を行い、応答を受け取ることが可能となっている他、アプリや組込みシステムに直接実装することも可能となっています。直接実装の場合、通信を介さないためプライバシー保護やセキュリティ的には安全ですが、大規模モデルを組み込む場合はシステム側に相応のリソースが必要となります。
assimeeではOpenAI社のAPIを活用し、対話形式でシミュレーターで使用するプロセスモデルの生成機能を実装しています。これにより、モデル作成を省力化することが出来ます。
assimeeのLLM機能
以下の図のようにassimeeのモデル作成画面では右上にチャットウインドウがあり、LLＭを使ったモデル作成を行うことが出来ます。
△印をクリックすると以下のようにチャット画面が開きます。説明文に従って、用意したいモデルの概要を入力します。
今回は、「商品を入荷すると検品を行い、在庫として保管します。お客様からオーダーが入ったらピッキング、梱包、出荷します。」と入力してみます。
入力後、送信ボタンを押すと、入力した文章をAIが判断して、モデルの生成を行います。生成が終わると入力内容に沿った提案が行われます。今回の入力に対してはディストリビューションセンター（DC型物流倉庫）が候補に挙げられました。
これで良い場合は「これでOK」を押すことで、ベースのモデルが確定します。希望と異なる場合は、「モデルを修正する」を押し、再度情報を入力します。
希望のモデルになったら、チャットのモデル反映提案に対して「はい」ボタンを押すことでモデルが確定され、編集画面に表示されているモデルが置き換えられます。その後は通常のモデル作成と同様に手動によるモデル編集やシミュレーション、最適化を行うことが可能です。
まとめ
今回はLLMについてとassimeeに搭載されているLLMを使ったモデル作成機能について解説しました。assimeeはノーコードで誰にでも簡単にモデルを作成することが出来ますが、LLM機能を使うことでユーザーがより簡単に大規模なモデルを作成できるよう、鋭意開発を続けています。
