RAG

言語モデル

LLMの進化:外部ツールで可能性を拡張

近年、膨大なデータを学習した大規模言語モデル(LLM)が急速に進化を遂げています。人間のように自然な文章を作成したり、多様な課題をこなしたりする能力は目を見張るものがあります。しかし、LLMはあくまでも学習したデータに基づいて出力するため、限界も存在します。例えば、最新の出来事に関する情報や、特定の専門分野の知識が必要なタスクを苦手としています。これはLLMが学習時点で保有していなかった情報は出力に反映できないためです。 そこで、LLMが持つ可能性をさらに広げる方法として、「外部ツール呼び出し」という技術が注目されています。これは、LLMが自ら外部のツールを操作して必要な情報を取得し、その情報を活用してより高度なタスクを処理できるようにするというものです。例えば、最新のニュース記事や学術論文データベースにアクセスして情報を収集したり、計算ツールを用いて複雑な計算を行ったりすることが可能になります。この技術によって、LLMは従来の限界を超え、より複雑で高度な課題にも対応できるようになると期待されています。
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RAG:進化するLLMの正確性

- 最新技術RAGとは近年、文章生成や質問応答など、様々な分野で注目を集めているのが大規模言語モデル(LLM)です。LLMは、インターネット上の膨大なテキストデータを学習することで、人間のように自然な文章を生成することができます。しかし、LLMは学習したデータに誤りがあった場合や、学習後に情報が更新された場合、その変化に対応できず、古い情報や誤った情報を元に文章を生成してしまう可能性がありました。そこで注目されているのが、今回ご紹介するRAG(Retrieval-Augmented Generation)という技術です。RAGは、LLMが文章を生成する際に、外部のデータベースや検索エンジンなどを活用して最新の情報や関連性の高い情報を取得し、その情報に基づいて文章を生成します。従来のLLMは、学習したデータの範囲内でしか文章を生成できませんでしたが、RAGは外部の情報源を活用することで、より正確で最新の情報に基づいた文章生成を可能にします。例えば、最新のニュース記事や学術論文の内容を踏まえた文章作成や、特定の分野に関する専門性の高い文章作成などが可能になります。RAGは、LLMが抱えていた情報鮮度の課題を克服する技術として、今後様々な分野での活用が期待されています。
言語モデル

RAGで進化する生成AI

近年、私たちの身の回りで、まるで魔法のように文章や画像、音声などを作り出す技術が注目を集めています。これが「生成AI」です。中でも、「大規模言語モデル(LLM)」と呼ばれる技術は、膨大な量の文章データから学び、人間のように自然で滑らかな文章を作り出すことができるため、その進化の象徴と言えるでしょう。 LLMは、まるで私たちの話し相手のように、質問に答えてくれたり、外国語を翻訳してくれたり、長い文章を要約してくれたりと、様々な場面でその力を発揮します。例えば、ウェブサイトで顧客からの質問に自動的に答えるチャットボットや、会議の内容を要約して記録してくれる議事録作成支援など、私たちの仕事を効率化してくれる可能性を秘めています。また、小説や脚本の執筆、広告のキャッチコピーなど、これまで人間の創造性が求められてきた分野でも、LLMは新たな可能性を広げています。 このように、LLMは私たちの生活や仕事のあり方を大きく変える可能性を秘めた技術と言えるでしょう。しかし、その一方で、偏った情報や差別的な表現を含む文章を生成してしまうリスクや、著作権の問題など、解決すべき課題も残されています。LLMが私たちの社会にとってより良いものとなるよう、技術開発と並行して、倫理的な側面や社会的な影響についても慎重に検討していく必要があるでしょう。