- LLM（Large Language Models）は数年間で数千のトークンから数百万のトークンを処理するよう進化した
- ICL（in-context learning）と長いコンテキストモデルを使用した最近の研究では、大規模なデータセットに対処する際、ICLはファインチューニングモデルを上回る性能を実現する可能性がある
- LLMを再トレーニングやファインチューニングなしで新しいタスクに適応させることが可能で、ICLの能力を活用することが重要
- GPT-4やGemini 1.5 Proなどのモデルは、数十から数千のICL例をサポートし、長いコンテキストのICLを可能にする
- 多数のICL例を用いることで、モデルの性能向上が可能であり、ICLはRAGやLoRAよりも優れた結果を示すことがある
私の考え：
LLMの進化により、ICLを活用した多数の例を使用することで、モデルの性能向上が可能となり、ファインチューニングやリソースの負担を減らすことができる。ICLは将来のLLMアプリケーション開発に重要な影響を与える可能性があり、様々なテクニックを組み合わせることで効率的なアプリケーション開発が可能となる。
元記事: https://bdtechtalks.com/2024/05/20/long-context-llm-applications/