- 大規模言語モデルは非構造化テキストに最適だが、テキストがコンテキストウィンドウに収まらない場合に課題が発生
- BazaarvoiceはAIレビューサマリー機能の構築時にこの課題に直面し、入力テキストをセマンティックを損なうことなく圧縮するマルチパス階層的クラスタリングアプローチを使用
- Bazaarvoiceは20年間のユーザー生成製品レビューを収集し、このデータ重複を利用してテキスト量を削減し、コスト削減とシステムの操作コスト削減を実現
- 意味的に似ているフレーズを特定するために埋め込みモデルを使用し、LLMに送信する前に繰り返しフレーズを削除
- 多段階クラスタリングとランダムな外れ値サンプリングは、LLMに送信するためのコンテキストウィンドウを小さくするために意味情報の損失を許容
私の考え:
この記事では、BazaarvoiceがAIレビューサマリー機能の構築においてテキストの圧縮を実現した方法について詳細に説明されています。テキストのセマンティックを損なうことなく入力テキストを圧縮する手法は興味深く、データの重複を活用するアプローチはコスト削減やシステムのスケーリングに役立つ可能性があります。また、意味的に似たフレーズを特定し、クラスタリングとサンプリングを組み合わせることで、テキスト圧縮とシステム効率化を実現している点が印象的です。
元記事: https://towardsdatascience.com/semantically-compress-text-to-save-on-llm-costs-0b3e62b0c43a