「Bingチャットは、最新のリアルタイムな知識を提供する点でChatGPTを上回るのか？ 検索補完強化ジェネレーション（RAG）によるご紹介」

「新時代リアルタイム情報」としてBingチャットはChatGPTを凌駕するのか？ 検索補完強化ジェネレーション（RAG）に迫る

近年、大規模言語モデル（LLM）の開発により、人工知能（AI）と機械学習の分野において革新的な変化がもたらされました。これらのモデルは大衆やAIコミュニティから重要な注目を集め、自然言語処理、生成、理解において驚異的な進歩を遂げています。よく知られたChatGPTというLLMの最良の例は、OpenAIのGPTアーキテクチャに基づいており、人間がAIパワードの技術と対話する方法を変えました。

LLMは、テキスト生成、質問応答、テキスト要約、言語翻訳などのタスクにおいて優れた能力を示していますが、それでも独自の欠点があります。これらのモデルは、時に正確でない情報や時代遅れの情報として出力することがあります。さらに、適切なソースの引用がない場合、LLMによって生成された出力の信頼性を検証することが困難になることがあります。

Retrieval Augmented Generation（RAG）とは何ですか？

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Retrieval Augmented Generation（RAG）という手法は、上記の制限に対処しています。RAGは、外部知識ベースから事実を収集し、大規模言語モデルが正確かつ最新の情報にアクセスできるようにする人工知能ベースのフレームワークです。

外部知識の取り込みにより、RAGはLLMを変革することができました。RAGは従来のLLMの制限を解消し、外部検索と生成手法をスムーズに組み合わせることにより、より信頼性のある、文脈に敏感な、知識のあるAIによるコミュニケーション環境を保証します。

RAGの利点

1. 応答の品質向上 – Retrieval Augmented Generationは、不一致のあるLLM生成の応答問題に焦点を当て、より正確で信頼性のあるデータを保証します。

1. 最新の情報の取得 – RAGは外部情報を内部表現に統合することで、LLMが最新かつ信頼性のある事実にアクセスできるようにします。これにより、回答が最新の知識に基づいており、モデルの正確性と関連性が向上します。

1. 透明性 – RAGの実装により、ユーザーはLLMベースのQ&Aシステムにおけるモデルのソースを取得できます。ユーザーに文の整合性を検証する機能を提供することで、LLMは透明性を促進し、提供するデータへの信頼性を高めます。

1. 情報の欠落と幻覚の減少 – RAGは、LLMを独立かつ検証可能な事実に基づいて構築することにより、モデルが機密情報を漏洩したり、誤った結果を生成する可能性を低減します。より信頼性のある外部知識ベースに依存することで、LLMが情報を誤解する可能性を減らします。

1. 計算負荷の軽減 – RAGは、継続的なパラメータの調整とトレーニングへの要件を低減します。これにより、LLMパワードのチャットボットがビジネス環境でのコスト効率を高めます。

RAGはどのように機能しますか？

Retrieval-augmented generation、またはRAGは、構造化データベースやPDFなどの非構造化素材など、利用可能なすべての情報を活用します。この異種材料は共通の形式に変換され、知識ベースとして組み立てられます。Generative Artificial Intelligenceシステムがアクセスできるリポジトリを形成します。

この知識ベースのデータを埋め込み言語モデルを使用して数値表現に変換することが重要なステップです。その後、高速かつ効果的な検索能力を持つベクトルデータベースを使用してこれらの数値表現を格納します。Generative AIシステムのプロンプトがあると、このデータベースは最も関連性の高い文脈情報を迅速に取得することができます。

RAGのコンポーネント

RAGは、検索ベースの技術と生成モデルの2つのコンポーネントからなります。これら2つの要素を巧妙に組み合わせることで、RAGはハイブリッドモデルとして機能します。生成モデルはコンテキストに関連する言語を生成するのに優れていますが、検索コンポーネントはデータベース、出版物、またはウェブページなどの外部ソースから情報を検索するのに適しています。RAGの特異な強みは、これらの要素を統合して相互作用を生み出す能力です。

RAGは、ユーザーの問い合わせを深く理解し、正確さを超えた回答を提供することができます。正確な情報に加えて、応答に文脈の深さを豊かにすることで、モデルは複雑で文脈豊かな言語の解釈と生成において強力なツールとして異彩を放っています。

結論

まとめると、RAGはLarge Language Models（LLMs）や人工知能の世界において、驚くべき技術です。さまざまなアプリケーションに統合することで、情報の精度とユーザーエクスペリエンスの向上に大きな可能性を秘めています。RAGは、LLMsの情報提供と生産性を効率的に保つ方法を提供し、より自信と精度を持ったAIアプリケーションの実現に貢献します。

参考文献：

• https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview
• https://stackoverflow.blog/ja/2023/10/18/retrieval-augmented-generation-keeping-llms-relevant-and-current/
• https://redis.com/glossary/retrieval-augmented-generation/

この記事は、Bing ChatがChatGPTを上回り最新のリアルタイム知識を提供する方法とは？Retrieval Augmented Generation (RAG)をご紹介しますの投稿です。

出典：MarkTechPost

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