LLMの2大カテゴリ：質疑応答モデルとEmbeddingモデルの違い
Zenn / 2026/4/1
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要点
- LLMは主に「質疑応答モデル（質問に対して文章で回答する）」と「Embeddingモデル（文章/情報を数値ベクトルに変換して検索・比較に使う）」の2系統に分けられると整理している
- 質疑応答モデルはプロンプトに応じた生成が中心で、対話・文章作成・要約などの用途に向く
- Embeddingモデルはベクトル化によってセマンティックな近さを計算でき、情報検索（類似検索）やRAGの文書取得などで重要になる
- 目的（回答の生成か、関連情報の取り出し・検索か）を軸にモデル選定する考え方が示されている
LLMの2大カテゴリ：質疑応答モデルとEmbeddingモデルの違い
最初に押さえたいこと
LLMは、大きく 質疑応答モデル と Embeddingモデル を分けて考える
質疑応答モデルは「文章を読んで、次の文章を生成する」役割
Embeddingモデルは「文章を数値ベクトルに変換して、意味の近さを比較しやすくする」役割
前者はチャット、要約、翻訳、コード生成に向いています
後者は検索、推薦、分類、重複判定、RAG の検索部分に向いています
名前はどちらも LLM 周辺で語られますが、使い道はかなり違います
実務では「答えを作るモデル」と「探すためのモ...
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