- Gen AIの大規模言語モデルのユーザーは、迅速に有効な回答を生み出すバランスの取れたアプローチに関心を持つ可能性がある。
- RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、大規模言語モデル（LLM）間の闘いを形作る鍵となる技術であり、LLMが外部データソースにリクエストを送信し、信頼できるデータを取得する実践である。
- RAGは、LLMが誤った情報を自信満々に主張する「幻覚」を減らすために最も一般的に使用される。
- RAGの導入は、LLMの精度を向上させることが示されているが、新たな問題を引き起こす可能性もある。
- INFO-RAGは、RAGを考慮したLLMの訓練手法の一例であり、RAGデータを使用してLLMを訓練することを目的としている。
考察: RAG技術の普及は、LLMの性能と精度に新たな要素をもたらす可能性があり、今後はRAGを考慮した訓練手法が増えることが予想される。
元記事: https://www.zdnet.com/article/make-room-for-rag-how-gen-ais-balance-of-power-is-shifting/