『LLMsと生成AIをマスターするための10の重要なトピック』
『10の重要なトピック：LLMsと生成AIをマスターするための秘訣』
ジェネラティブAIは新しい分野です。過去の1年間で、データサイエンティストやAIを使って働く人々が望むものを開発するために、新しい用語、開発、アルゴリズム、ツール、フレームワークが登場しました。他の人々が使用するためのツールを実際に開発するためには、ジェネラティブAIにより深く探求するための学びがたくさんあります。このブログでは、大規模な言語モデルの基礎、ファインチューニング、およびコアのNLPの能力など、ジェネラティブAIアプリケーションの構築における10の重要な側面を探究します。
LLMの基礎知識
まず最初に、ジェネラティブAIとLLMの基本を理解する必要があります。主要な用語、使用法、潜在的な問題、および主要なフレームワークなどです。LLMとジェネラティブAIに取り組む前に、データがどのようなトレーニングを受けているか、データに潜在的なバイアスや問題があるかどうかを知っておく必要があります。また、LLMがどれくらい大きくなる可能性があり、トレーニングにどれくらいの計算リソースが必要であるか、LLMのトレーニングと機械学習モデルのトレーニングの違いを知っておく必要があります。最後に、最終的に何を達成したいのかを明確にしておきましょう。目的もなく進むことは避けましょう。チャットボット、Q&Aシステム、または画像生成器など、何を望んでいるのかを計画しましょう！
プロンプトエンジニアリング
最近よく聞く言葉の一つであるプロンプトエンジニアリングは、LLMが開発された後にLLMに対しての入力を設計することを指します。例えば、マーケティングキャンペーンのために社会メディアのコピーを作成するLLMがほしい場合、「Twitterの投稿を作成する」という指示はあいまいすぎるかもしれません。その代わりに「ミレニアル世代向けの短いTwitterの投稿を作成する」と具体的に指定するなど、エンジニアリングを行うことができます。これは人工知能の芸術が関与し、それ自体が一つの仕事になることさえあります。また、プロンプトを微調整することで、望んだ結果を得ることもできます。
OpenAIを使ったプロンプトエンジニアリング
LLMとジェネラティブAIの先駆者であるOpenAIのツールを使ったプロンプトエンジニアリングの使用方法を知っておくことは重要です。おそらく将来のキャリアでこれらのツールを使用することになるでしょう。まずは、最新バージョンのOpenAI APIを使用しているか、使用しているプラグインやサードパーティツールが最新であるかを確認してください。一部の組織では独自のツール、例えばMicrosoftのAzure OpenAI GPT Modelsを使用していることもありますので、それに従って適切に操作してください。
質問応答
質問応答（QA）のLLMは、特定の質問に答えるために特別に訓練された大規模な言語モデルの一種です。これらは、書籍、記事、コードリポジトリなどの大量のテキストとコードのデータセットで訓練されています。これにより、単語とフレーズの統計的な関係を学習し、質問と回答の意味を理解することができます。これは、より高度な（つまり実際に役立つ！）チャットボットと考えてください。
ファインチューニング
ファインチューニングは、テキスト生成、翻訳、要約、質問応答など、さまざまなタスクでLLMのパフォーマンスを向上させるために使用できます。また、カスタマーサービスのチャットボットや医療診断システムなど特定のアプリケーションに合わせてLLMをカスタマイズするためにも使用されます。LLMをファインチューニングする方法はさまざまですが、一般的なアプローチの一つは、教師あり学習を利用することです。これにより、入力と出力のペアで構成されるラベル付きデータセットをLLMに提供し、損失関数を最小化することで、入力を出力にマッピングする方法を学習させます。
埋め込みモデル
埋め込みモデルは、自然言語を下流のLLMで使用されるベクトルにマッピングする際に非常に便利です。パイプラインを微調整する際には、パイプラインには複数のモデルが含まれることが多いため、データの微妙な側面をよりよく考慮するために、いくつかの異なるモデルを微調整することができます。 LLMsは、入力または初期化の一部として、事前学習された単語埋め込みを活用することができ、埋め込みモデルによって捉えられた意味情報を活用することができます。埋め込みモデルは、個々の単語の意味と関係を理解するための基盤を提供し、それに基づいてLLMsは矛盾のない文や文脈に適したテキストを生成することができます。
LangChain
LangChainは、複数のモデルを連鎖させることで複雑なLLMパイプラインを設計するために使用することができます。ただし、これらのモデルは非常に柔軟であり、分類、テキスト生成、コード生成などのさまざまなタスクを実行できるため、他のシステムと統合することができます。たとえば、モデルがAPIコールを行うためのコードを生成したり、データサイエンスコードを書いたり実行したり、表形式のデータをクエリしたりすることができます。 LLMsが指示したアクションを実行するために、`Agents`を使用してこれらの外部システムと対話することができます。エージェントの基本的なアイデアは、さまざまなツールの中からLLMがアクションまたはアクションのシーケンスを選択することです。
パラメータ効率の微調整
パラメータ効率の微調整は、特にGPTやBERTのような大規模なニューラル言語モデルの文脈で、これらの事前学習済みモデルを追加のパラメータオーバーヘッドを最小限にして特定のタスクに適応させるための機械学習の技術です。巨大なモデル全体を微調整するのではなく、パラメータ効率の微調整では、比較的少数のタスク固有のパラメータや「アダプター」を事前学習済みモデルに追加します。これらのアダプターは、モデルアーキテクチャに挿入されるコンパクトなタスク固有のモジュールであり、モデルのサイズを劇的に増加させることなく新しいタスクに適応させることができます。
このアプローチにより、計算とメモリの要件が大幅に削減され、リソースの制約下で大規模な言語モデルをさまざまなアプリケーションに対して微調整することがより実現可能になり、競争力のあるパフォーマンスを維持することができます。パラメータ効率の微調整は、モデルのサイズと適応性のバランスをとるため、最先端の言語モデルを現実世界のアプリケーションによりアクセスしやすく実用的にする上で、ますます重要になっています。
RAG
RAG（Retrieval augmented generation）は、最初にリトリーバルベースのモデルを使用して入力テキストから関連するドキュメントを取得します。取得したドキュメントは、入力テキストとリンクされ、生成モデルに供給されます。生成モデルは、入力テキストと取得したドキュメントの両方を考慮して出力テキストを生成します。
自然言語処理
最後になりますが、自然言語処理（NLP）についてかなり詳しく知っている必要があります。LLMsと生成AIは、NLPの原則に基づいて構築されているため、それ自体が独自の領域ではありません。LLMsは、テキストやコードの大規模なデータセットでトレーニングされ、データの意味を理解し新たなテキストを生成するためにNLPの技術を使用します。NLPの良い理解がないと、LLMsの動作方法や効果的な使用方法を理解するのは難しいでしょう。
LLMsと生成AIのこれらのスキルについて詳しく学ぶ方法
上記にリストされた各スキルは、それぞれ独自のタスクであり、1つの事実を知っているだけではLLMsと生成AIの専門家にはなれません。上記の全てのスキルを学ぶ必要がありますが、ランダムな情報源からではなく、一貫した方法で学ぶことが最善です。
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