要約:
- Retrieval-augmented generation (RAG)は、大規模な言語モデルと外部知識ソースを組み合わせて、より正確で文脈に即した応答を生成する。
- 小規模言語モデル(LLMs)、例えば最近オープンソース化されたMeta 1 Billionモデルなど、大規模なドキュメントの要約とインデックス化に効果的に利用できる。
- LLMsを使用することで、テキストの要約やキーワード抽出などのタスクにおいて、リソース効率の良い代替手段となる。
考察:
RAGシステムにおいて、LLMsの活用は効果的であり、小規模なLLMsは大規模なコンピュータコストを抑えつつ、効率的な要約や検索を可能にする。LLMsを活用することで、単純なタスクにおいても大規模な言語モデルと同等の利点を得られる点が重要である。