要約:
- LLM（Large Language Models）は、自然言語を理解し生成するための高度なAIシステムであり、文章を書いたり質問に答えたり、人間が書いたかのようなコンテンツを作成することができる。
- 言語モデルのトレーニングは、特定のタスクを実行するようモデルに教え、パフォーマンスを測定し、結果を改善するために内部パラメータや重みを調整するプロセスである。
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLMの強力な機能を特定のドメインや組織の内部知識ベースに拡張し、モデルの再トレーニングを必要とせず、コスト効果的になる。
- RAGの動作は、検索メカニズムを使用して事前定義されたコーパスやデータベースを検索し、取得した文書が応答の形成に役立つコンテキストを提供し、エンコードされた文書をクエリと統合して生成モデルに供給する3段階のプロセスによって行われる。
- ベクトルデータベースは、データの数値表現を保存するため、伝統的なデータベースに比べて複数次元のデータを扱いやすい。
感想:
LLMとRAGの概要についての説明は非常に興味深いです。自然言語生成における技術の進化と、特定のドメイン知識を組み込むRAGの手法は、AIの将来において非常に重要であると感じます。また、ベクトルデータベースの重要性についての説明も興味深く、AI製品開発においてこのようなデータベースが重要であることを理解できました。