BERTとLLMの違いを完全解説！中学生にもわかるAI用語講座

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はじめに：BERTとLLMの違いを理解する価値

機械学習の世界には似たような言葉が並び、初めて触れる人には混乱を招くものがあります。とくに BERT と LLM はセットで語られることが多く、どちらがどんな場面で適しているのかを理解するのは難しく感じるかもしれません。結論を先に言えば、BERT は主に文章を「理解する力」を提供するモデルで、LLM は「新しい文章を作る力」を提供するモデルです。これを押さえておくと、どのツールを選ぶべきか、どんな場面で組み合わせるべきかが見えてきます。この2つは同じ Transformer 系の技術を使いますが、設計の目的と出力の形が異なるため、活用の仕方も大きく変わります。以下では、言葉の意味、学習方法、出力の性質、実務での使い分け方、そして選択の判断材料となるポイントを詳しく並べていきます。

まずはこの違いの本質を一言でまとめると、BERT が理解を深めるための道具で、LLM が創造を広げるための道具ということです。理解と生成、それぞれの役割を知ることで、データの準備の仕方や評価の方法も変わってきます。実務現場では、質問応答のシステムを作る場合は BERT 的な要素と LLM 的な要素を組み合わせるケースが増えており、検索機能の改善には BERT 的な理解が効くことが多く、文章のドラフト作成や対話型のアプリには LLM が力を発揮します。

さらに、最新の現場では大規模な生成モデルをデプロイする際にコストや安全性の面を考慮して、BERT 的な前処理や再現可能性の高い出力を組み合わせる設計が一般的になっています。こうした組み合わせの工夫が、実務を安定させ、ユーザーにとって信頼できる AI 体験につながるのです。

BERTとは何か

BERT は双方向のエンコーダを使う Transformer ベースのモデルで、文章の中の単語が互いにどう影響し合っているかを同時に理解します。訓練にはマスクされた言語モデリングと次文予測という二つの目的を使い、文脈全体を見渡す力を養います。その結果、文の意味を正確に捉えたり、トークンの特徴を抽出して分類・抽出タスクに強くなったりします。生成には向かない点が特徴で、文章を一本の線でつなぐような出力を作るより、既存の情報から答えを引き出すのが得意です。実務では、分類、質問応答、情報抽出、要約の下準備など「理解寄り」の用途に向いています。学習データは多様で、微調整の際はタスクに合わせて注意深く設計する必要があります。尚、近年は NSP の寄与が薄いという指摘もあり、 MLM 中心の訓練や別の設計が採用されるケースも増えました。

LLMとは何か

LLM は Large Language Model の略で、テキストを「生成する力」を持つモデルです。単純に言えば、与えられた文脈から新しい文章を作り出すことができます。歴史的には Decoder 系のアーキテクチャが中心で、自己回帰的に次の語を予測しながら文章を積み上げます。近年はこの生成能力を拡張するために、多様なデータセットで事前学習を行い、指示に従う能力を高めるための学習方法（RLHF など）も取り入れられました。結果として、対話、要約、コード生成、創作的な文章作成まで幅広いタスクに対応可能です。ただし問題点もあり、誤情報の生成（ホライズン）や安全性の課題、出力の品質のばらつき、特に長い文章や専門的な領域では事実性の検証が重要になります。実務ではプロトタイピング段階のアイデア出しから、完成度の高いドラフトの作成、対話型アプリの動作まで、生成力を活かす場面で活躍します。さらに、 Retrieval 技術と組み合わせて検索した情報を根拠付きで返す「RAG」の形で使われることも多く、現場では設計の工夫が不可欠です。

現場での使い分け方と注意点

現場で実際に BERT と LLM をどう使い分けるかを考えるとき、まずタスクの性質を確認します。理解・抽出・分類・要約などのタスクには BERT 的な要素を活かすのが近道で、生成・対話・創作・長文のドラフト作成には LLM が最も力を発揮します。さらに現場では両者を組み合わせるケースが多く、検索機能を強化する際には BERT で文脈を把握し、検索結果の候補を LLM が読みやすい文章に整える、といった形です。データの前処理、微調整の方針、評価指標の決め方も大切です。実務では以下のような留意点があります。

• データ品質と偏りへの対策
• 出力の検証と人の監督の有無
• セキュリティとプライバシーの配慮
• コスト対効果の見積もり
• 導入前の小規模検証と段階的展開

表で比べるとよくわかるポイント

ここでは表を使って BERT と LLM の違いを要点だけを整理します。見出しの内容をすべて読み込む前に、結論だけを知りたい人には次の表が分かりやすいです。以下の表は理解と生成の観点で主要な差をまとめたものです。なお、実務ではこの差を踏まえ、両者を組み合わせる設計が多いことを覚えておいてください。

able>項目BERTLLM目的理解・抽出生成・対話アーキテクチャの基本Transformer エンコーダTransformer デコーダ/混在学習形式 MLM・NSP など自己回帰・多目的事前学習出力の形埋め込み・分類・スコア文章・コード・長文長所高速・安定・解釈性柔軟性・創造性短所生成が苦手・創造性低誤情報・安全性リスク

この表を見れば、どのツールがどんな場面に向いているかが一目でわかります。実務では理解と生成の両方の良さを取り入れるため、両者を組み合わせた設計が一般的です。読者が AI モデルを選ぶときには、タスクの性質、データの品質、検証の体制、コスト感を総合的に判断することが大切です。強調したいのは、成果物の品質を保つためには出力の検証と人の判断が欠かせない点です。

ピックアップ解説

今日は放課後のカフェで友達と雑談しているような雰囲気で LLM の話を深掘りしてみよう。LLM は大量のテキストを“覚えているふり”をして、次に来る言葉を推測して新しい文章を作り出す能力があると考えると分かりやすい。つまり知識を“持っている”というより、過去のデータのパターンを参照して回答を組み立てているだけだ。だから最新の情報が必要な場面では別の情報源を併用する工夫が必要になる。友達と話すときも、質問の仕方を工夫すれば的確な答えを引き出せることが多い。出力を鵜呑みにせず、出典の確認と検証を習慣にすること、それが安全で賢い使い方の第一歩だよ。旅の計画を立てるときにも、情報の更新日や信頼性を自分で確かめる癖をつけると、失敗を減らせるんだ。

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