Augmented Language Model

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テキスト生成

外部ツールで進化するLLM

近年の技術の進歩によって、巨大な言葉のモデルは目覚ましい発展を遂げました。このモデルは、膨大な量の文章データを学習することで、まるで人間が書いたかのような自然な文章を作り出すことができます。しかし、これらのモデル単体では、情報の正しさや最新の情報への対応といった面で限界があることも明らかになっています。例えば、学習データに含まれていない最新の情報については、正確な回答を返すことができません。また、計算や推論が必要なタスクも苦手としています。 そこで、言葉のモデルの能力をさらに高める方法として、外部の道具を使う手法が注目を集めています。これは、拡張言葉モデルと呼ばれ、様々な道具と連携することで、より高度な作業をこなせるようになります。従来の言葉モデルは、学習したデータに基づいて文章を作るだけでしたが、拡張言葉モデルは、外部の道具を使うことで、より現実世界に合った、正しく最新の情報を反映した文章を作ることができるのです。 例えば、計算が必要な質問に対しては、電卓の機能を持つ道具と連携することで正確な答えを返すことができます。また、最新のニュース記事を検索する道具と連携することで、学習データに含まれていない最新の情報についても、正しい内容を盛り込んだ文章を作成することが可能になります。さらに、翻訳ツールと連携すれば、多言語に対応した文章生成も可能になります。 このように、拡張言葉モデルは、言葉のモデルが単なる文章作成道具から、より高度な情報処理道具へと進化していくための重要な一歩と言えるでしょう。今後、様々な道具との連携が進み、さらに高度な作業をこなせるようになることで、私たちの生活をより豊かにしてくれることが期待されます。
言語モデル

RAG:最新情報を取り入れる賢いAI

近頃、「情報を引いてくることで賢くなる仕組み」というものが話題になっています。これは「RAG」と呼ばれる技術で、情報を引いてくることをもとに文章などを作るという意味の言葉です。今までの賢い機械は、学習した時点の情報しか持っていませんでした。まるで、百科事典を使って調べ物をするようなもので、情報が古くなってしまうこともありました。しかし、この新しい技術は違います。まるでインターネットで検索するように、常に最新の情報を集めてくることができるのです。 具体的に言うと、この技術は「情報を引いてくる部分」と「文章などを作る部分」の二つでできています。まず、「情報を引いてくる部分」がインターネットや特定の資料庫から、質問に合った最新の情報を集めてきます。次に、「文章などを作る部分」が、集められた情報を元に、私たちに分かりやすいように文章や表などにまとめてくれます。 例えば、最新の研究成果について知りたいとしましょう。従来の賢い機械では、学習時にその情報が含まれていない限り、答えることができませんでした。しかし、この新しい技術を使えば、インターネット上の論文データベースなどから最新の研究成果に関する情報を集め、それを分かりやすくまとめて説明してくれます。 このように、常に最新の情報を元に文章などを作ることができるので、より正確で信頼できる情報を得ることができるようになりました。これは、情報を扱う上で大きな進歩と言えるでしょう。今後、様々な場面でこの技術が活用され、私たちの生活をより豊かにしてくれると期待されています。