- 一般的な大規模言語モデル（LLM）は、GPT-4やGemini（旧Bard）、Llamaなどがあり、スマートな文章を生成するが、専門知識が薄く、幻覚や感情的な知能の欠如、最新の出来事に対する無知が見られる。
- 信頼性のある回答を提供するために、法律のLEGAL-BERT、金融のBloombergGPT、医療のMed-PaLMなど、分野特化型LLMが登場している。
- LLMの特化には、ファインチューニングと情報取得強化生成（RAG）という2つの主要な技術が使用されており、それぞれに限界があるが、新しい技術の開発につながっている。
- ファインチューニングは時間とコストがかかるため、特化型LLMは頻繁に最新の知識で更新されることは少ない。
- RAGは、LLMに追加情報を提供して即時に学習させる手法であり、低コストで特化を図る方法として有効だが、トークンの制限や情報提示の順序による課題がある。
- 将来的には、一般的なトレーニングを省略し、複数の低パラメータの特化型LLMを開発し、RAGを適用することで、効率的に特化型LLMを育成する可能性がある。
この記事から、LLMの特化は技術的な課題が多いが、新しいアプローチによってこれらの課題を克服し、より効率的に特化型LLMを開発する道が開ける可能性があることがうかがえます。特に、RAGのような技術を活用することで、コストを抑えつつ迅速にLLMを特化させる方法が期待されます。ただし、ファインチューニングとRAGの限界を考慮に入れつつ、最適なバランスを見つけることが今後の大きな課題となりそうです。
元記事: https://www.infoworld.com/article/3715306/the-limitations-of-model-fine-tuning-and-rag.html