今日、開発者の70%がAIを受け入れています：現在のテックの環境での大型言語モデル、LangChain、およびベクトルデータベースの台頭について探求する

70%の開発者がAIを受け入れている：現在のテック環境における大型言語モデルLangChainとベクトルデータベースの台頭を探求する

人工知能には無限の可能性があります。それは、新しいリリースや開発によって明らかになっています。OpenAIが開発した最新のチャットボットであるChatGPTのリリースにより、AIの領域はGPTのトランスフォーマーアーキテクチャのおかげで常に注目を浴びています。ディープラーニング、自然言語処理（NLP）、自然言語理解（NLU）からコンピュータビジョンまで、AIは無限のイノベーションをもたらす未来へと皆を推進しています。ほぼすべての産業がAIの潜在能力を活用し、自己革新を遂げています。特に大規模言語モデル（LLMs）、LangChain、およびベクトルデータベースの領域での優れた技術的進歩がこの素晴らしい発展の原動力です。

大規模言語モデル

大規模言語モデル（LLMs）の開発は、人工知能における大きな進歩を表しています。これらのディープラーニングベースのモデルは、自然言語を処理し理解する際に印象的な正確さと流暢さを示します。LLMsは、書籍、ジャーナル、Webページなど、さまざまなソースからの大量のテキストデータを使用してトレーニングされます。言語を学ぶ過程で、LLMsは言語の構造、パターン、および意味的な関連性を理解するのに役立ちます。

• マイクロソフトの研究者たちは、ラベル付きトレーニングデータを使用せずにパレート最適な自己監督を用いたLLMキャリブレーションの新しいフレームワークを提案しています
• AI、デジタルツインが次世代の気候研究イノベーションを解き放つ
• HTMLの要約：IIoTデータのプライバシー保護のためのGANとDPのハイブリッドアプローチ

LLMsの基本的なアーキテクチャは通常、複数の層からなるディープニューラルネットワークです。このネットワークは、トレーニングデータで発見されたパターンと接続に基づいて、入力テキストを分析し予測を行います。トレーニングフェーズ中にモデルの期待される出力と意図された出力の不一致を減少させるために、モデルのパラメータは調整されます。LLMは、トレーニング中にテキストデータを消費し、文脈に応じて次の単語または単語のシリーズを予測しようとします。

LLMsの使用方法

1. 質問への回答：LLMsは質問に回答するのが得意であり、正確で簡潔な回答を提供するために、本や論文、ウェブサイトなどの大量のテキストを検索します。

1. コンテンツ生成 – LLMsは、コンテンツ生成に活用されることが証明されています。彼らは、文法的に正しい一貫した記事、ブログエントリ、および他の文章を生成する能力を持っています。

1. テキスト要約：LLMsはテキスト要約に優れており、長いテキストを短く、より理解しやすい要約にまとめることができます。

1. チャットボット – LLMsは、チャットボットや対話型AIを使用したシステムの開発に頻繁に使用されます。これらのシステムは、質問を理解し適切に応答し、対話全体で文脈を保持することで、ユーザーと自然な言語で対話することができます。

1. 言語翻訳 – LLMsは、言語の壁を乗り越えて成功したコミュニケーションを可能にするため、テキストの正確な翻訳が可能です。

LLMのトレーニングの手順

1. LLMのトレーニングの最初の段階は、モデルが言語のパターンや構造を発見するために使用する大規模なテキストデータセットを編集することです。

1. データセットが収集されたら、トレーニングのためにそれを準備するために前処理が必要です。これには、不要なエントリを削除することによるデータのクリーニングが含まれます。

1. LLMをトレーニングするために適切なモデルアーキテクチャを選択することは重要です。トランスフォーマベースのアーキテクチャは、GPTモデルを含む自然言語の処理と生成に非常に効率的であることが示されています。

1. モデルのパラメータを調整してLLMをトレーニングし、バックプロパゲーションなどのディープラーニング手法を使用してその精度を向上させます。モデルはトレーニング中に入力データを処理し、認識されたパターンに基づいて予測を行います。
2. 初期のトレーニング後、LLMは特定のタスクやドメインでさらに微調整され、それらの領域でのパフォーマンスが向上します。

1. トレーニングされたLLMのパフォーマンスを評価し、モデルのパフォーマンスを評価するためのパープレキシティや精度などの複数のメトリクスを使用して、その効果を決定することが重要です。

1. トレーニングと評価が完了したLLMは、実際のアプリケーションのためのプロダクション環境で使用されます。

いくつかの有名な言語モデル

1. GPT – Generative Pre-trained Transformerは、OpenAIのGPTモデルファミリーの著名なメンバーであり、有名なChatGPTの基本モデルとして機能します。これは、以前に生成された単語に基づいて次の単語を予測することによってテキストを生成するデコーダー専用の単方向自己回帰モデルです。1750億のパラメータを持つGPTは、コンテンツ生成、質問応答などに広く使用されています。

1. BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）- BERTは最初のTransformerベースの自己教師あり言語モデルの一つです。34億のパラメータを持つため、自然言語の理解と処理において非常に強力なモデルです。

1. PaLM（Pathways Language Model）- GoogleのPathways Language Model（PaLM）は5400億のパラメータを使用し、一般的なエンコーダーデコーダートランスフォーマーモデルアーキテクチャの改良版を使用しています。自然言語処理タスク、コード生成、質問応答などで優れたパフォーマンスを発揮しました。

LangChain

LLMは、広範な言語タスクを実行できる柔軟性と能力を持っていますが、正確な回答を生成したり、深いドメイン知識や経験を必要とするタスクに取り組む際には、限界があります。LangChainは、LLMと専門家の間のリンクとして機能します。専門家のドメイン知識を取り入れながら、LLMの言語理解の力を活用します。これにより、LLMの一般的な言語理解とドメイン固有の専門知識を融合させることで、専門分野においてより正確で詳細かつ文脈に適した回答を提供します。

LangChainの重要性

前の週の上位ストアのリストをLLMに尋ねる場合、LangChainフレームワークがないと、LLMは論理的なSQLクエリを作成して望ましい結果を抽出しますが、フェイクでありながらも妥当な列名を使用します。LangChainアーキテクチャの助けを借りることで、プログラマはLLMにさまざまなオプションと機能を提供することができます。LLMに、問い合わせや中間ステップに対する質問に基づいて、問題をいくつかのパートに分割するワークフローを作成するように依頼することもできます。これにより、LLMは包括的なステートメントで応答することができます。

薬を検索するために、LLMは医療問題について一般的な情報を提供することができますが、特定の診断や治療の提案に必要な深い理解を持っていないかもしれません。一方、LangChainは、専門家や医療情報のデータベースから医療知識を追加することで、LLMの応答を改善することができます。

ベクトルデータベース

ベクトルデータベースは、AIと機械学習の分野で急速に受け入れられている新しい独自のデータベースです。これは、最初は行と列で表形式のデータを格納するために設計された従来の関係データベースや、JSONドキュメントとしてデータを格納するより現代的なNoSQLデータベース（例：MongoDB）とは異なります。なぜなら、ベクトルデータベースはデータとしてベクトル埋め込みを格納および取得するために設計されているからです。

ベクトルデータベースは、ベクトル埋め込みに基づいており、意味情報を持つデータエンコーディングです。これにより、AIシステムはデータを解釈し、長期間保持することができます。ベクトルデータベースでは、データはその幾何学的特性を使用して組織化され、格納されます。空間内の各オブジェクトの座標やそれを定義する他の特性を使用して、オブジェクトを識別します。これらのデータベースは、類似のアイテムを検索したり、大量のデータに対して高度な分析を実行したりするのに役立ちます。

トップベクトルデータベース

1. Pinecone – Pineconeは、大規模な高次元ベクトルのコレクションを格納、インデックス化、高速検索するために特別に作成されたクラウドベースのベクトルデータベースです。リアルタイムのインデックス作成と検索を行うことができる能力が、その主な特徴の一つです。スパースベクトルとデンスベクトルの両方に対応できます。

1. Chroma – Chromaはオープンソースのベクトルデータベースで、埋め込みの格納と取得を迅速かつスケーラブルに行う方法を提供します。使いやすく軽量で、シンプルなAPIを提供し、RocksDBやFaissなどの人気のあるバックエンドをサポートしています。

1. Milvus – Milvusは、大量の複雑なデータを効率的に処理するために特別に設計されたベクトルデータベースシステムです。類似検索、異常検知、自然言語処理など、さまざまなアプリケーションにおいて、高速性、パフォーマンス、スケーラビリティ、専門機能を提供します。

1. Redis – インデックスと検索、距離計算、高パフォーマンス、データの格納と分析、迅速な応答時間などの機能を備えた優れたベクトルデータベースです。

1. Vespa – Vespaはジオスペーシャル検索とリアルタイム分析をサポートし、迅速なクエリ結果を提供し、高いデータの利用可能性とさまざまなランキングオプションを持っています。

まとめると、今年は人工知能の広範な利用の未曾有の成長が予測されています。特に、Large Language Models（LLMs）、LangChain、およびベクトルデータベースの分野での技術の進展によるものです。LLMは自然言語処理を変革し、LangChainはプログラマに知的エージェントを構築するためのフレームワークを提供し、高次元データはベクトルデータベースで効率的に格納、インデックス化、取得することができます。これらの技術革新は、AIによる未来への道を開いています。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!