「リトリーバル増強生成（RAG）とファインチューニング、どちらを選ぶべきですか？」

リトリーバル増強生成（RAG）とファインチューニング、どちらが最適な選択肢でしょうか？

最近数ヶ月間、大型言語モデル（LLM）の人気が急上昇しています。自然言語処理、自然言語理解、自然言語生成の強みに基づいて、これらのモデルはほとんどの産業でその能力を発揮しています。生成型人工知能の導入により、これらのモデルは人間のようなテキスト応答を生成するように訓練されるようになりました。

有名なGPTモデルにより、OpenAIはLLMの力を示し、変革的な開発の道を切り拓きました。ファインチューニングやRetrieval Augmented Generation（RAG）などの手法により、より正確で文脈豊かな応答を提供するための問題に対するAIモデルの能力が向上しています。

Retrieval Augmented Generation（RAG）

RAGでは、検索ベース型と生成型のモデルが組み合わされます。従来の生成型モデルとは異なり、RAGは基盤となるモデルを変更せずに、対象となる最新のデータを取り込むことで既存の知識の枠組みを超えて活動することができます。

RAGの基本的なアイデアは、特定の組織やドメインのデータに基づいて知識リポジトリを構築することです。リポジトリが定期的に更新されるため、生成型AIは最新の文脈に即したデータにアクセスすることができます。これにより、モデルは組織のニーズに合わせて、より正確かつ複雑な応答をユーザーの入力に対して返すことができます。

大量の動的データは標準の形式に変換され、知識ライブラリに保持されます。その後、データは埋め込まれた言語モデルを使用して数値表現を作成し、ベクトルデータベースに保持されます。RAGにより、AIシステムは言葉を生成するだけでなく、最新かつ関連性の高いデータを用いて生成することが保証されます。

ファインチューニング

ファインチューニングは、事前に訓練されたモデルを特定のアクションを実行したり、特定の振る舞いを表示したりするためにカスタマイズする方法です。これは、多数のデータポイントで訓練された既存のモデルを取り上げて、より具体的な目標に適合するように修正することを含みます。自然言語コンテンツを生成するのに長けた事前訓練済みモデルを、ジョークや詩、要約など特定の対象に特化させることができます。ファインチューニングにより、開発者は広範なモデルの知識とスキルを特定の主題やタスクに適用することができます。

ファインチューニングは特にタスク固有のパフォーマンス向上に役立ちます。特定のタスクについて、専門的な情報を適切に選択したデータセットを通じて提供することで、モデルは精度の高い文脈に即した出力を生成する能力を獲得します。ファインチューニングにより、初めから始めるのではなく既存の情報を活用するため、トレーニングに必要な時間と計算リソースも大幅に削減されます。この方法により、モデルは狭いドメインに順応することで、より効果的に焦点を絞った回答を提供することができます。

ファインチューニングとRAGの評価時に考慮すべき要素

RAGは頻繁なモデルの再学習を必要とせずに、定期的に外部の情報源から最新のデータを要求することで、動的データの状況で非常に優れたパフォーマンスを発揮します。一方、ファインチューニングには再現性の保証がないため、信頼性が低くなります。

RAGは他の情報源から関連するデータを取得することで、LLMの機能を向上させます。これはドキュメントの要約、オープンドメインの質問応答、ナレッジベースからデータを取得できるチャットボットなど、外部の知識へのアクセスが必要なタスクに適しています。ファインチューニングは頻繁に変わるデータソースに対しては適用できない場合があります。

RAGは小さなモデルの利用を制限します。一方、ファインチューニングは小規模モデルの効果を高めることで、より迅速で費用のかかる推論を可能にします。

RAGは自動的に取得した情報に基づいて言語のスタイルやドメインの専門化を調整することはありません。一方、ファインチューニングは行動や文章スタイル、ドメイン固有の知識の調整により、特定のスタイルや専門領域との深い整合性を提供します。

RAGは一貫性があり、情報をもとに回答を生成します。ファインチューニングは幻覚を抑えることができるかもしれませんが、新しい刺激にさらされると、生成される反応は作り上げられる場合もあります。

RAGは応答生成を分割して明示的なフェーズに分け、データの取得方法に関する情報を提供することで透明性を提供します。一方、ファインチューニングは回答の基本となるロジックの透明性が低くなります。

RAGとファインチューニングのユースケースの違いは何ですか？

LLMはテキストのカテゴリ分類、感情分析、テキスト生成などのさまざまなNLPタスクに対してファインチューニングできます。これらのタスクでは、入力に応じてテキストを理解し生成することが主な目的となります。一方、RAGモデルは、ドキュメントの要約、オープンドメインの質問応答、ナレッジベースからデータを取得できるチャットボットなど、外部の知識へのアクセスがタスクに必要な場合に優れたパフォーマンスを発揮します。

トレーニングデータに基づくRAGとFine-tuningの違い

LLMをFine-tuningする際、彼らは特定の検索手法を使用するわけではありませんが、一般的には目標タスクに一致するラベル付きの例から構成されるタスク固有のトレーニングデータに依存します。一方、RAGモデルは検索と生成の両方のタスクを行うために訓練されます。これには、成功した検索と外部情報の使用を示すデータを生成のための教師付きデータと組み合わせる必要があります。

アーキテクチャの違い

LLMをFine-tuningするために、一般にGPTなどの事前学習モデルを使用してタスク固有のデータでトレーニングすることが必要です。アーキテクチャは変更されず、特定のタスクのパフォーマンスを最大化するためにモデルのパラメータにわずかな修正が加えられます。RAGモデルは、GPTと同様のトランスフォーマベースのLLMと外部メモリモジュールを組み合わせることで、知識源（データベースやドキュメントのコレクションなど）から効果的な検索を可能にするハイブリッドアーキテクチャを持っています。

結論

人工知能のダイナミックな領域におけるRAGとFine-tuningの選択は、対象アプリケーションの特定のニーズに基づいています。これらの手法の組み合わせは、言語モデルが進化し続ける中で、より複雑かつ適応可能なAIシステムにつながる可能性があります。

参考文献