大規模言語モデル（LLM: Large Language Models）とベクトルデータベース（Vector Databases）は、現代の自然言語処理（NLP）や人工知能（AI）の分野において密接に関連しています。以下では、この二つの技術の関係性について解説します。
1. 大規模言語モデル（LLM）とは
定義と概要
重要な知見
- 大規模言語モデルのパラメータ数は、モデルの性能に大きな影響を与える要因であり、パラメータ数（つまりモデルのサイズ）はハイパーパラメータとして人間の研究者によって設計段階で決定されます。
- LLMのパラメータは訓練中に自動的に調整されるが、パラメータの数自体は設計者による設計に基づいています。
- トランスフォーマーアーキテクチャにより、自己注意機構を通じて入力の文脈的な関係を効率的に捉え、出力を生成するプロセスが行われます。
- ベクトルデータベースは、高次元空間におけるベクトルの効率的な管理と検索に特化しており、距離を計算することで類似性を評価します。
- エンベディングはデータを数値ベクトルに変換する技術で、テキストの意味的な関係を高次元の数値として表現します。これにより、異なるデータの数学的比較が可能になります。
- 距離計算にはユークリッド距離やコサイン類似度が使われ、特にコサイン類似度はエンベディング間の意味的な類似性を評価するために用いられます。
大規模言語モデルは、膨大なテキストデータを基に訓練された人工知能モデルで、自然言語の理解や生成を行う能力を持っています。モデルとは、入力と出力がある関数のようなもので、特定の入力（例えばテキスト）に対して対応する出力（例えば生成された文章）を提供します。代表的な例として、OpenAIのGPTシリーズ（GPT-3、GPT-4など）が挙げられます。これらのモデルは、数百億から数千億のパラメータを持ちます。このパラメータの数（つまりモデルのサイズ）は、ハイパーパラメータと呼ばれ、人間の研究者がモデルの設計段階で決定します。
ここでのパラメータとは、すべてのデータに適応するための切り口としての属性を意味します。Excelで言えば、縦の列の数に相当し、それぞれのパラメータがモデルの動作に影響を与えます。このパラメータを用いて、文脈理解、文章生成、翻訳、要約、質問応答など多岐にわたるタスクを高精度で遂行します。
トランスフォーマーアーキテクチャ
LLMの基盤となるのは、トランスフォーマー（Transformer）アーキテクチャです。トランスフォーマーは、入力と出力を関連付ける関数として動作し、特に自己注意機構（Self-Attention Mechanism）を利用して、入力テキスト内の単語間の関係性を効率的に捉えることができます。具体的には、各単語が他の単語に与える影響を評価し、重み付けを行うことで、入力から最適な出力を生成します。トランスフォーマーは訓練時にはモデルのパラメータを最適化する役割を担い、推論時にはこの最適化されたパラメータを利用して新しいデータに対して適切な出力を生成します。このアーキテクチャにより、複数の入力を同時に処理する並列処理が可能となり、大規模なデータセットを効率的に訓練できるようになりました。
2. ベクトルデータベースとは
定義と概要
ベクトルデータベースは、データを高次元ベクトルとして格納・管理するためのデータベースシステムです。これらのデータベースは、近傍探索（Nearest Neighbor Search）に特化しており、大規模なデータセット内から物理的に最も近いベクトルを迅速に検索することが可能です。技術的には、ベクトル間の距離を基にして近傍探索を行うことで、似たデータポイントを特定します。このプロセスにより、意味的に関連するデータを見つけることもできるため、結果的に類似検索と見なされますが、厳密には近傍探索を通じてその類似性を評価しています。この違いを理解することが重要です。代表的なベクトルデータベースには、Faiss（Facebook AI）、Annoy（Spotify）、Milvus、Pineconeなどがあります。
高次元ベクトルの管理
ベクトルデータベースは、高次元空間におけるベクトルの効率的な格納と検索を実現するため、インデックス構造（例：ハッシュインデックス、ツリーインデックス、グラフインデックスなど）や圧縮技術を用います。これにより、膨大な数のベクトルデータをスケーラブルに管理し、リアルタイムなクエリ応答を可能にします。なお、これらの高次元ベクトルは、従来の構造化データベースのような表形式ではなく、高次元空間内の「点」として格納されます。具体的には、各データポイント（ベクトル）は、高次元空間における数値の配列として保存されます。例えば、1つのデータポイントが次のように表現されます：[0.45, -0.32, 0.78, ...]。このベクトルは、テキストや画像などのデータを数学的に特徴付けたものであり、この「点」を基に物理的な距離を計算して近傍探索を行います。一般的に、近傍の距離を計算する際にはユークリッド距離が使用されます。ユークリッド距離は、ベクトル間の差の二乗和を取って、それに平方根をかけることで計算されます（つまり「事情してルートを取る」距離です）。また、場合によっては、コサイン類似度やマンハッタン距離といった他の距離指標も使用されることがあります。
特に、大規模言語モデルが生成するエンベディングの比較においては、コサイン類似度がよく使用されます。コサイン類似度はベクトルの向きの類似性を評価するため、意味的な関連性を見つけるのに適しています。
一方、ベクトルデータベースでは、データの特性や検索の効率性に応じてユークリッド距離やコサイン類似度を使い分けることがあります。以下は、どの種類のベクトルデータベースが各距離指標を使う傾向があるかを示したリストです：
- ユークリッド距離を使用する傾向があるベクトルデータベース:
- Faiss（Facebook AI）：ユークリッド距離を用いた高速な近傍探索が得意。
- Annoy（Spotify）：ユークリッド距離を使ったツリーインデックスにより、近傍探索を高速に行う。
- コサイン類似度を使用する傾向があるベクトルデータベース:
- Pinecone：主に大規模言語モデルのエンベディングを扱う際にコサイン類似度を使用する。
- Milvus：コサイン類似度を使ったセマンティック検索に適しており、意味的な関連性を重視した検索が得意。基本的には、ユークリッド距離が物理的な距離を測るためによく利用されますが、意味的な類似度が重要な場合にはコサイン類似度も利用されることがあります。これにより、意味的に関連するデータも迅速に見つけやすくなります。
3. LLMとベクトルデータベースの関係性
大規模言語モデル（LLM）とベクトルデータベースは密接に関連しており、切り離して存在することは原理的にありません。LLMは自然言語テキストを数値ベクトル（エンベディング）に変換し、これを管理・検索するためにベクトルデータベースが使用されます。この連携により、LLMは効率的に情報を扱うことが可能になります。
ベクトル表現（エンベディング）の生成
エンベディングとは、テキストや画像などのデータを数値ベクトルに変換し、その特徴を抽出して表現する技術です。エンベディングのサイズは、使用しているモデルのパラメータ数（つまりモデルのサイズ）に依存します。例えば、1兆個のパラメータを持つモデルであれば、訓練中に生成されるエンベディングもその複雑さに応じて高次元であり、推論時にクエリされるデータも同様に高度な表現力を持つことになります。エンベディングを使用することで、異なる形式のデータを数学的に比較・解析することが可能になります。例えば、テキストのエンベディングは、単語や文章の意味的な関係を高次元の数値ベクトルとして表現し、類似性や関連性を評価することに役立ちます。
LLMは、自然言語テキストを数値ベクトル（エンベディング）に変換する能力を持っています。これらのエンベディングは、テキストの意味的特徴を捉えた高次元のベクトルであり、テキスト間の類似性や関連性を数値的に評価することができます。
例えば、”犬”と”猫”という単語は、エンベディング空間上で近接する位置に配置される傾向があります。一方、”犬”と”車”は、異なる領域に位置することになります。これにより、意味的に関連するテキストを効率的に検索・分類することが可能です。
ベクトルデータベースによるエンベディングの管理
LLMが生成するエンベディングは、ベクトルデータベースに格納されます。これにより、大規模なテキストデータセットに対して高速かつスケーラブルな類似検索や近傍探索を実現します。具体的には、ユーザーからのクエリ（例えば、質問やキーワード）をエンベディングに変換し、ベクトルデータベース内のエンベディングと比較して、最も類似したテキストや情報を迅速に取得します。
システムアーキテクチャの統合
LLMとベクトルデータベースは、通常以下のようなシステムアーキテクチャで統合されます：
- データ準備：大量のテキストデータを収集し、前処理（クリーニング、正規化など）を行います。
- エンベディング生成：LLMを用いて、各テキストデータを高次元ベクトルに変換します。
- ベクトルデータベースへの格納：生成されたベクトルをベクトルデータベースに格納し、インデックスを構築します。
- クエリ処理：ユーザーからのクエリをエンベディングに変換し、ベクトルデータベースを用いて類似データを検索します。
- 結果生成：検索結果を基に、必要に応じてLLMを用いて回答やレポートを生成します。
この統合により、自然言語クエリに対する高度な理解と、膨大なデータセットからの迅速な情報検索が可能となります。
4. 未来の展望
LLMとベクトルデータベースの組み合わせは、情報検索、レコメンデーション、自然言語インターフェースの発展において今後ますます重要な役割を果たすと考えられます。また、マルチモーダルデータ（テキスト、画像、音声など）の統合や、リアルタイムな適応学習の実現に向けた研究も進んでいます。この技術の進展により、AIシステムがより自然で賢い形で人々の生活に浸透していくことが期待されています。
