LLM（大規模言語モデル）

LLM は、データベースから答えを探し出しているわけではありません。学習の過程で数十億もの数値（重み）を調整し、ある文章が与えられたときに、続きとして自然な言葉に高い確率を割り当てられるようにします。チャットで使うときは、あなたのメッセージとこれまでの会話がトークンに分割され、モデルが次のトークンの確率を計算して一つを選び、文章に付け足します。この手順を返信が終わるまで繰り返します。

結果を左右する段階は二つあります。まず、膨大な文章で行う事前学習によって、モデルは文法、知識、さまざまな文体を身につけます。次に、人間のフィードバックなどを使った微調整によって、役に立つアシスタントとしての振る舞いが整えられます。この二つ目の段階は、開発元がモデルに何を断らせるかを決める場でもあります。そのため、同じ大きさのモデルでも、振る舞いが大きく異なることがあります。

大きさや設計は重要ですが、すべてではありません。一般に、大きなモデルは知識が豊富で推論も得意ですが、小さなモデルは返答が速くて費用も抑えられます。返信の前に段階を踏んで考えるように作られたモデルもあります。LLM が出力するのは検証済みの事実ではなく、もっともらしい文章です。自信たっぷりに間違えることもあるため、大切な内容は必ず確認してください。

NeverNo は、たくさんの LLM を並べて使える場所です。モデルの一覧には、DeepSeek、GLM、Qwen、Mistral、NeverNo Uncensored など、リクエストを保存しない提供元を選んで動かしているオープンモデルが並び、プライベートと表示されます。Claude、GPT、Gemini、Grok は匿名化して利用します。開発元はあなたが誰なのかを知らないままテキストを読み、各社の規則は引き続き適用されます。

会話の途中でモデルを切り替えたり、回答を比べたり、選択を自動に任せたりできます。サイトの各モデルのページには、開発元、コンテキストウィンドウ、クレジットでの料金、当社自身が測定した数値が載っています。エンジンを変えても最初からやり直す必要はありません。どのモデルが返信したかにかかわらず、会話は暗号化されてブラウザに保存されます。