LLM応募を強化するための最良のツールは、RAGとFinetuningのどちらですか？

「LLM応募を強化するための最適なツールは、RAGとFinetuningのどちらでしょうか？」

 

プロローグ

 

Large Language Models（LLM）への関心の高まりと共に、多くの開発者や組織が、その力を利用したアプリケーションの構築に忙しいです。しかし、事前に学習されたLLMが期待通りに動作しない場合、LLMアプリケーションのパフォーマンスを向上させる方法についての疑問が生じます。そして、次に私たちは問題に直面します。「私たちは、Retrieval-Augmented Generation（RAG）を使用すべきなのか、モデルのファインチューニングをするべきなのか、どちらが結果を向上させるための最良のツールでしょうか？」

さらに掘り下げる前に、これら2つの方法について解説しましょう。

• 「LLaMA-v2-Chat対アルパカ：どのAIモデルを使用するべきですか？」
• 「MLOpsを活用した顧客離反予測プロジェクト」
• 「AIの潜在能力解放：クラウドGPUの台頭」

RAG：このアプローチは、検索や情報の取得の力をLLMのテキスト生成に統合します。これには、大規模なコーパスから関連するドキュメントスニペットを取得するリトリーバーシステムと、それらのスニペットの情報を使用して回答を生成するLLMが組み合わされます。要するに、RAGはモデルが外部の情報を参照し、応答を改善するのに役立ちます。

  

ファインチューニング：これは、事前に学習されたLLMを取り、特定のタスクに適応したりパフォーマンスを向上させるために、より小さな特定データセットでさらに訓練するプロセスです。ファインチューニングにより、データに基づいてモデルの重みを調整し、アプリケーションの固有のニーズに合わせたものにします。

  

RAGとファインチューニングの両方は、LLMベースのアプリケーションのパフォーマンス向上に強力なツールとなりますが、最適化プロセスの異なる側面に取り組んでいます。そのため、どちらを選択するかは重要な問題です。

以前は、ファインチューニングに入る前にRAGを試してみることを組織に提案していました。これは、両方の手法が似たような結果を得るが、複雑さ、コスト、品質の面で異なるという私の印象に基づいていました。私はそれを以下のような図などで説明していました：

  

この図では、複雑さ、コスト、品質といったさまざまな要素が単一の次元上に表されています。結論は？RAGはシンプルでコストが低いですが、品質が合わないかもしれません。私のアドバイスは通常：RAGから始めてパフォーマンスを評価し、不十分であると判断された場合はファインチューニングに移行することでした。

しかし、私の見方は変わってきました。RAGとファインチューニングを、単純に同じ結果を得るための2つの技術として見ることは過度な簡略化です。それらは基本的に異なるものであり、「共線」ではなく「直交」しており、LLMのアプリケーションの異なる要件を満たします。

これをより明確にするために、シンプルな現実世界のアナロジーを考えてみましょう。「食事をするためにはナイフとスプーンのどちらを使ったらいいですか？」という質問に対して、最も論理的な反問は「それでは何を食べているのですか？」です。私は友人や家族にこの質問をしましたが、みなが本能的にその反問で答えました。彼らはナイフとスプーンを交換可能なもの、あるいはナイフがもう一方の劣ったバリエーションだとは見ていないようです。

この記事について

 

このブログ記事では、RAGとファインチューニングを異なる次元から比較し、特定のタスクに最適な手法を見つけるために重要な要素について詳しく見ていきます。さらに、LLMアプリケーションの最も人気のあるユースケースと、最初の部分で確立された次元を使用して、どの手法がどのユースケースに最適かを特定します。このブログ記事の最後の部分では、LLMアプリケーションを構築する際に考慮すべき追加の側面も特定します。これらの各側面にはそれぞれ独自のブログ記事が必要とされる場合もありますので、この記事の範囲内では簡単に触れることしかできません。

 

なぜ気にすべきか？

 

大規模言語モデルを適応させるための適切な技術を選ぶことは、NLP（自然言語処理）アプリケーションの成功に重大な影響を与えます。間違ったアプローチを選ぶと、以下の問題が発生する可能性があります：

• 特定のタスクでモデルのパフォーマンスが低下し、不正確な出力が生じること。
• 使用ケースに最適化されていない場合、モデルのトレーニングおよび推論においてコンピュートコストが増加すること。
• 後で異なる技術に切り替える必要がある場合、開発および反復の時間の増加。
• アプリケーションの展開とユーザーの前にそれを提示するまでの遅延。
• 複雑すぎる適応アプローチを選択した場合のモデルの解釈が困難。
• サイズや計算上の制約のためにモデルを本番環境に展開するのが難しいこと。

RAGとファインチューニングの違いは、モデルのアーキテクチャ、データ要件、計算複雑性などに及びます。これらの詳細を見落とすと、プロジェクトのタイムラインや予算が狂ってしまう可能性があります。

このブログ記事は、各技術がどのような場面で有利であるかを明確に示すことで、無駄な努力を防ぐことを目的としています。これらの洞察を得ることで、最適な技術選択を行い、ビジネスおよびAIの目標を達成するためのプロジェクトを立ち上げることができます。このジョブに適した適切なツールを選択するガイドは、プロジェクトが成功するための礎となります。

さあ、さっそく始めましょう！

 

パフォーマンス向上のための重要な考慮事項

 

RAGとファインチューニングの選択前に、LLMプロジェクトの要件をいくつかの側面で評価し、自分自身にいくつかの質問をしましょう。

 

我々のユースケースは外部データソースへのアクセスが必要か？

 

LLMのファインチューニングとRAGの選択時、重要な考慮事項の1つは、アプリケーションが外部データソースへのアクセスを必要とするかどうかです。もし必要であるならば、RAGがより適したオプションでしょう。

RAGシステムは、応答を生成する前に、知識源から関連する情報を取得することで、LLMの能力を拡張するために設計されています。これにより、データベース、ドキュメント、または他の構造化/非構造化データリポジトリにクエリを行う必要のあるアプリケーションに適しています。リトリーバーおよびジェネレータのコンポーネントは、これらの外部ソースを活用するために最適化することができます。

一方、LLMをファインチューニングして外部の知識を学習することも可能ですが、それにはターゲットドメインの質問と回答のペアの大規模なラベル付きデータセットが必要です。このデータセットは基礎となるデータが変更されるたびに更新する必要があり、頻繁に変更されるデータソースには非現実的です。ファインチューニングプロセスはまた、外部知識をクエリするために必要なリトリーバルや推論のステップを明示的にモデル化するものではありません。

ですので、簡単にまとめると、外部データソースを活用する必要がある場合、RAGシステムを使用する方がファインチューニング単体で必要な知識を組み込むよりも効果的で拡張性があります。

 

モデルの振る舞い、執筆スタイル、ドメイン固有の知識を変更する必要があるか？

 

考慮すべきもう一つの非常に重要な点は、モデルがどれだけ振る舞いを調整し、執筆スタイルを変更し、特定のドメイン向けアプリケーションに合わせた応答を作成する必要があるかということです。

ファインチューニングは、LLMの振る舞いを特定のニュアンス、トーン、用語に適応させる能力に優れています。もしモデルを医療専門家のように音韻化したい、詩的なスタイルで書きたい、または特定の業界の専門用語を使用したい場合、ドメイン固有のデータを用いたファインチューニングによってこれらのカスタマイズを実現することができます。モデルの振る舞いを左右することは、特定のスタイルやドメインの専門知識との整合性が重要なアプリケーションにとって不可欠です。

RAGは、外部知識を含める点で強力ですが、主に情報の抽出に重点を置いており、取得した情報に応じて言語のスタイルやドメイン特有性を自動的に適応するわけではありません。外部データソースから関連コンテンツを取得することはできますが、ファインチューニングされたモデルが提供できる程度のカスタム化やドメインエキスパートのニュアンスは含まれないかもしれません。

したがって、特定の執筆スタイルやドメイン固有の言葉遣いを要求するアプリケーションの場合、ファインチューニングはそれらの適応を実現するよりも直接的な方法を提供します。特定の観客や専門領域に本物で知識あるコンテンツが生み出されるように、深さとカスタマイズ性が必要です。

 

クイックレビュー

 

LLMアプリケーションのパフォーマンスを向上させるために使用するメソッドを決定する際に考慮すべき最も重要な要素は、この2つです。興味深いことに、私の意見では、これらの要素は直交的であり、独立して使用することができます（そして組み合わせることもできます）。

  

ただし、ユースケースに入る前に、メソッドを選択する前に考慮すべきさらにいくつかの重要な要素があります。

 

幻想を抑制することがどれだけ重要ですか？

 

LLMのデメリットの1つは、現実とは関係のない事実や詳細を作り出す幻想を生じさせる傾向があるということです。これは、正確性と真実性が重要なアプリケーションでは大きな問題となる可能性があります。

ファインチューニングは、モデルを特定のドメインのトレーニングデータに基づいて接地させることで、ある程度幻想を減らすのに役立ちます。しかし、モデルは未知の入力に対してはまだ虚偽の回答を作り出す場合があります。偽の創作を最小限にするためには、新しいデータで再トレーニングする必要があります。

それに対して、RAGシステムは、回答を構築する前に外部の知識源から関連する事実を取得し、幻想を引き起こしにくいです。リトリーバーは、回答を生成する前に外部コンテキストに基づいたサポートする証拠を特定します。この検索のステップは事実チェックのメカニズムとして機能し、モデルの混乱能力を減らします。ジェネレータは、取得したコンテキストに基づいてサポートされた回答を合成することに制約されます。

したがって、虚偽や想像の創造を抑制することが重要なアプリケーションでは、RAGシステムは幻想を最小限にするための組み込みのメカニズムを提供します。回答生成前のサポート証拠の検索により、RAGは事実に基づいて正確で真実味のある出力を確保する利点を持っています。

 

利用可能なラベル付きトレーニングデータの量はどれくらいですか？

 

RAGとファインチューニングの間で選択する際に考慮すべき重要な要素は、利用可能なドメインやタスク固有のラベル付きトレーニングデータの量です。

特定のタスクやドメインに適応するためにLLMをファインチューニングするには、利用可能なラベル付きデータの品質と量が非常に重要です。豊富なデータセットは、モデルが特定のドメインの微妙なニュアンスや特異なパターンを深く理解し、より正確で文脈に即した回答を生成するのに役立ちます。しかし、限られたデータセットで作業する場合、ファインチューニングからの改善は限定的な場合があります。一部のケースでは、わずかなデータセットでは、モデルがトレーニングデータ上ではうまく機能する一方で、未知の入力や現実世界の入力に対して苦戦する場合もあります。

対照的に、RAGシステムはトレーニングデータから独立しており、外部の知識源を活用して関連する情報を取得します。広範なラベル付きデータセットがなくても、RAGシステムは外部データソースからの洞察を取り込んで優れたパフォーマンスを発揮することができます。リトリーバルとジェネレーションの組み合わせにより、RAGシステムは限られたドメイン固有のトレーニングデータが存在する場合でも、データに基づいて適切な回答を提供し続けます。

要するに、特定のドメインの微妙なニュアンスを捉えた豊富なラベル付きデータセットがある場合、ファインチューニングはより適応性と洗練されたモデルの振る舞いを提供することができます。ただし、そのようなデータが限られている場合、RAGシステムは頑健な代替手段となり、外部データソースの情報を取り入れることでアプリケーションがデータに基づいてコンテキストを把握することができます。

 

データの静的/動的性はどのようになっていますか？

 

RAGとファインチューニングの選択時に考慮すべき重要な側面のもう一つは、データの動的性です。データはどれくらい頻繁に更新されるのか、モデルが最新の情報を追跡することがどれくらい重要なのかを考える必要があります。

特定のデータセットに基づいてLLMをファインチューニングすることは、モデルの知識がトレーニング時のデータの静的なスナップショットになることを意味します。データが頻繁に更新、変更、または拡張される場合、モデルはすぐに時代遅れになります。LLMを動的な環境で最新の状態に保つためには、頻繁に再トレーニングする必要があります。このプロセスは時間とリソースを消費するものです。また、各イテレーションでは、更新されたモデルがさまざまなシナリオでうまく機能しており、新しいバイアスや理解のギャップが生じていないかを注意深く監視する必要があります。

対照的に、RAGシステムは動的なデータ環境で優位性を持っています。リトリーバルメカニズムは常に外部ソースにクエリを送信し、回答生成に使用する情報を最新のものに保ちます。外部の知識ベースやデータベースが更新されると、RAGシステムはこれらの変更をシームレスに取り込み、頻繁なモデルの再トレーニングを必要とせずに関連性を維持します。

要約すると、急速に進化するデータの状況に取り組んでいる場合、RAGは伝統的な微調整とは比較にならないほどのアジリティを提供します。RAGは常に最新のデータに接続されているため、生成される応答は最新の情報に合わせて調整されており、動的なデータシナリオに最適な選択肢となります。

LLMアプリの透明性/解釈性はどの程度必要ですか？

考慮する最後の側面は、モデルの意思決定プロセスに対する洞察の程度です。

LLMの微調整は非常に強力ですが、その応答の背後にある理論は不透明であり、その応答の正確な源や理由を判断するのは困難です。モデルがデータセットからの情報を内部化すると、各応答の正確な原因や理由を突き止めることが難しくなります。特に「なぜ」に対する理解が重要なクリティカルなアプリケーションでは、開発者やユーザーがモデルの出力に信頼を置くのは難しいかもしれません。

一方、RAGシステムは、単に微調整されたモデルでは通常見られない透明性を提供します。RAGの2段階の性質（検索と生成）により、ユーザーはプロセスに垣間見ることができます。検索コンポーネントでは、関連する外部ドキュメントやデータポイントが選択されたかどうかを調査することができます。これにより、応答が構築される基盤を理解するために評価できる具体的な根拠や参考文献が提供されます。モデルの応答を特定のデータソースにさかのぼって追跡できる能力は、高い責任感が求められるアプリケーションや生成されたコンテンツの正確性を検証する必要がある場合に非常に有用です。

要するに、透明性とモデルの応答の基盤を解釈する能力が優先事項である場合、RAGは明らかな利点を提供します。応答生成を異なる段階に分割し、そのデータ検索に洞察を与えることで、RAGは出力に対する信頼と理解を促進します。

要約

これらの側面を考慮すると、RAGと微調整の選択はより直感的になります。外部知識へのアクセスと透明性を重視する必要がある場合は、RAGを選択します。一方、安定したラベル付きデータを使用し、モデルを特定のニーズにより適応させる必要がある場合は、微調整が適切な選択肢です。

以下のセクションでは、これらの基準に基づいて人気のあるLLMユースケースを評価する方法について説明します。

ユースケース

いくつかの人気のあるユースケースと、上記のフレームワークを使用して適切なメソッドを選択する方法について見てみましょう：

要約（専門分野や特定のスタイルでの要約）

1. 外部の知識が必要ですか？ 以前の要約のスタイルで要約するというタスクでは、主なデータソースは以前の要約自体であり、連続的な外部データの取得の必要性はほとんどありません。しかし、頻繁に更新される要約の動的なデータベースがあり、常に最新のエントリとスタイルを合わせることが目標である場合、RAGはここで有用です。

2. モデルの適合性の適応が必要ですか？ このユースケースの核心は、専門分野や特定の文体に適応することです。微調整は、文体のニュアンス、トーンの変化、特定のドメインの用語などをキャプチャする能力が特に優れており、この側面では最適な選択肢です。

3. 幻覚を最小限に抑えることが重要ですか？ 幻覚は、要約を含むほとんどのLLMアプリケーションで問題となります。ただし、このユースケースでは、要約するテキストは通常コンテキストとして提供されます。これにより、空想的な作り事が減少し、モデルが文脈に縛られるため、幻覚は他のユースケースよりも心配性が低くなります。事実の正確性は常に望ましいですが、要約では幻覚を抑制することは低い優先事項です。

4. トレーニングデータは利用可能ですか？ 以前の要約の大規模なコレクションがあり、モデルがそれらから学ぶことができるようにラベル付けや構造化がなされている場合、微調整は非常に魅力的なオプションとなります。一方で、データセットが限られており、スタイルの適応に外部データベースに頼る場合、RAGは一定の役割を果たす可能性がありますが、その主な強みはスタイルの適応ではありません。

5. データの動的性はどの程度ですか？前の要約のデータベースが静的であるか、更新がまれな場合、調整済みモデルの知識は長い時間にわたって有効のままでしょう。しかし、要約が頻繁に更新され、モデルが常に最新のスタイルの変更に合わせる必要がある場合、RAGはその動的なデータ検索能力により優位に立つかもしれません。

6. 透明性/解釈性は必要ですか？主な目標はスタイルの整合性ですので、特定の要約スタイルの背後にある「なぜ」は他のユースケースほど重要ではないかもしれません。しかし、特定の出力に影響を与えた過去の要約を追跡して理解する必要がある場合、RAGはより透明性があります。ただし、このユースケースではこれは二次的な懸念事項かもしれません。

おすすめ：このユースケースでは、微調整（finetuning）がより適しているように思えます。主な目的はスタイルの整合性であり、微調整はこの点で優れています。トレーニング用に利用可能な十分な数の以前の要約がある場合、LLMの微調整により、所望のスタイルに深く適応し、ドメインの微妙なニュアンスを捉えることができます。ただし、要約のデータベースが非常に動的であり、影響を追跡する価値がある場合は、ハイブリッドアプローチを検討するか、RAGに傾くことができます。

組織の知識に関する質問/回答システム（つまり外部データ）

 

1. 外部知識が必要ですか？組織の知識ベースに依存する質問/回答システムは、この場合、組織の内部データベースや文書ストアにアクセスすることが必要です。システムの効果は、これらの情報源から関連情報を取得して問い合わせに回答する能力にかかっています。この点で、RAGは関連するデータを回復する能力があるため、この側面においてより適している選択肢となります。

2. モデルの適応が必要ですか？組織やその業界によっては、特定の用語、トーン、または慣習に合わせてモデルを調整する必要がある場合があります。RAGは主に情報の回復に焦点を当てていますが、微調整はLLMが会社の内部用語またはドメインの微妙なニュアンスに応じて回答を調整するのに役立ちます。したがって、この点においては、具体的な要件に応じて微調整が役立つ場合があります。

3. 幻覚を最小限に抑えることが重要ですか？幻覚は、LLMの知識の制限によるこのユースケースでは主要な懸念事項です。モデルがトレーニングされたデータに基づいて質問に回答できない場合、ほぼ間違っているが本質的には真実に見える回答を作成する（部分的または完全に）ことがほぼ確実です。

4. トレーニングデータは利用可能ですか？組織には、以前に回答された質問の構造化されたラベル付きデータセットがある場合、微調整アプローチを強化することができます。ただし、すべての内部データベースがトレーニング目的に適切にラベル付けや構造化されているわけではありません。データがきちんとラベル付けされていない場合や、正確で関連性のある回答を取得することが主な焦点の場合、RAGは広範なラベル付きデータセットを必要としないで外部データソースにアクセスする能力があり、魅力的なオプションとなります。

5. データの動的性はどの程度ですか？組織の内部データベースや文書ストアは、頻繁な更新、変更、追加が行われることがあります。組織の知識ベースがこのような動的性を持つ場合、RAGは明確な利点を提供します。外部ソースに継続的に問い合わせを行い、回答を最新の利用可能なデータに基づくものにします。微調整ではこのような変更に追いつくために定期的な再トレーニングが必要であり、実際的ではない場合があります。

6. 透明性/解釈性は必要ですか？金融、医療、法律などの内部応用において、回答の背後にある根拠やソースを理解することは最も重要かもしれません。RAGは回復と生成の二段階プロセスを提供するため、特定の回答に影響を与えた文書やデータポイントを明確に示します。この追跡可能性は、特定の回答のソースを検証したり、さらに調査する必要がある場合に、内部の関係者にとって貴重なものとなる可能性があります。

おすすめ：このユースケースでは、RAGシステムがより適しているように思えます。組織の進化する内部データベースに動的にアクセスする必要があり、回答プロセスに透明性が必要な場合、RAGはこれらのニーズとよく一致する機能を提供します。ただし、モデルの言語スタイルを細かく調整したり、ドメイン固有の微妙なニュアンスに適応することに重点が置かれる場合は、微調整の要素を組み込むことも検討できます。

顧客サポートの自動化（つまり、顧客の問い合わせに即時応答を提供する自動チャットボットまたはヘルプデスクソリューション）

1. 外部知識の必要性：顧客サポートには、製品の詳細、アカウント固有の情報、トラブルシューティングデータベースなど、外部データへのアクセスがしばしば必要です。一般的な知識で多くの問い合わせに対応できますが、一部は企業のデータベースや製品FAQからデータを取得する必要があります。ここで、RAGは外部ソースから関連情報を取得できることが利点となります。ただし、多くの顧客サポートの対話は予め定義されたスクリプトや知識に基づいており、調整されたモデルで効果的に対応することができます。

2. モデルの適応の必要性：顧客との対話では、一定のトーン、礼儀、明瞭さが求められることがあり、企業固有の専門用語も必要とされる場合があります。モデルの微調整は、LLMが企業の声、ブランディング、特定の専門用語に適応するために特に有用です。これにより、一貫性のあるブランドに沿った顧客体験を提供できます。

3. ハルシネーションの最小化の重要性：顧客サポートのチャットボットでは、誤った情報を避けることがユーザーの信頼を維持するために重要です。単独の微調整では、未知の問い合わせに対してモデルがハルシネーションする可能性があります。対照的に、RAGシステムは取得した証拠を基にした応答で虚偽情報を抑制します。ソースされた事実に基づいているため、RAGチャットボットは有害な誤情報を最小限に抑え、精度が重要な場面でユーザーに信頼性のある情報を提供できます。

4. トレーニングデータの利用可能性：企業が顧客とのやり取りの履歴を持っている場合、このデータは微調整のために貴重な情報となります。以前の顧客の問い合わせと解決策に関する豊富なデータセットを使用して、同様の対話に対処できるようにモデルをトレーニングすることができます。そのようなデータが限られている場合、RAGは製品ドキュメントなどの外部ソースから回答を取得することによって代替策を提供することができます。

5. データの動的性：顧客サポートでは、新製品、更新されたポリシー、変わりゆくサービス条件に関する問い合わせに対応する必要があります。製品ラインナップ、ソフトウェアバージョン、企業ポリシーが頻繁に更新される場合、RAGの最新の文書やデータベースから動的に情報を取得する能力が有利です。一方、静的な知識ドメインの場合、微調整で十分です。

6. 透明性/解釈性の必要性：透明性は一部の業界では重要ですが、顧客サポートでは正確で迅速かつ礼儀正しい応答に主眼が置かれます。ただし、内部監視、品質保証、顧客紛争の対処において、回答のソースに関する追跡性があると有益となる場合があります。そのような場合、RAGの回収メカニズムは透明性の追加層を提供します。

推奨：顧客サポートの自動化においては、ハイブリッドアプローチが最適となる可能性があります。微調整により、チャットボットが企業のブランド、トーン、一般的な知識と一致し、典型的な顧客の問い合わせの大部分を処理できるようにします。一方、RAGは補完的なシステムとして機能し、より動的または具体的な問い合わせに代わって使用されます。これにより、チャットボットが最新の企業文書やデータベースから情報を取得し、ハルシネーションを最小限に抑えることができます。両方のアプローチを統合することで、企業は包括的でタイムリーかつブランドに一致した顧客サポート体験を提供できます。

考慮すべき追加要素

上記のように、RAGと微調整（または両方）の選択に際して考慮すべき他の要素もあります。これらの要素は多面的であり、いくつかの要素（例えば、トレーニングデータがない場合は微調整が単純に不可能となります）とは異なり、明確な答えを持っていません。しかし、これらの要素を無視すべきではありません：

スケーラビリティ

組織が成長し、ニーズが変化するとき、対象の方法はどれだけスケーラブルですか？RAGシステムは、モジュール式の性質から、特にナレッジベースが成長する場合にはより簡単なスケーラビリティを提供する可能性があります。一方、拡張するデータセットに対応するためにモデルを頻繁に微調整することは、計算量が多くなる可能性があります。

レイテンシおよびリアルタイム要件

 

もしアプリケーションがリアルタイムまたはほぼリアルタイムのレスポンスを必要とする場合、各方法によって導入されるレイテンシを考慮してください。 RAGシステムは、応答を生成する前にデータを取得するため、内部化された知識に基づいて応答を生成するフィーチューンドLLMと比較して、より多くのレイテンシを導入する可能性があります。

 

メンテナンスとサポート

 

長期的なことを考えてください。どのシステムが組織の一貫したメンテナンスとサポートを提供する能力とより一致していますか？ RAGはデータベースと取得メカニズムの保守を必要とする場合がありますが、フィーチューニングではデータや要件が変わった場合に一貫した再トレーニングの努力が必要になる場合があります。

 

頑健性と信頼性

 

各方法は異なるタイプの入力に対してどれだけ頑健ですか？ RAGシステムは外部の知識源から引っ張ってくることができ、さまざまな質問に対応できるかもしれませんが、フィーチューニングされたモデルは特定の領域でより一貫性を提供するかもしれません。

 

倫理的およびプライバシーの懸念

 

外部データベースへの保存と取得は、データが機密である場合にはプライバシー上の懸念を引き起こす可能性があります。一方、フィーチューニングされたモデルはライブデータベースをクエリしないにしても、トレーニングデータに基づいて出力を生成する場合があり、これには独自の倫理的な示唆があるかもしれません。

 

既存システムとの統合

 

組織はすでに特定のインフラストラクチャを持っているかもしれません。RAGまたはフィーチューニングが既存のシステム（データベース、クラウドインフラストラクチャ、ユーザーインターフェースなど）との互換性がどのように影響を与えるかは、選択に影響を与えます。

 

ユーザーエクスペリエンス

 

エンドユーザーとそのニーズを考慮してください。詳細な参考情報をバックにした回答が必要な場合、RAGが適しているかもしれません。もし速度とドメイン固有の専門知識が重要な場合は、フィーチューニングされたモデルがより適しているかもしれません。

 

コスト

 

特に非常に大きなモデルの場合、フィーチューニングは高額になる場合があります。ただし、ここ数か月でパラメータ効率の高いテクニック（QLoRAなど）によりコストを大幅に削減することができました。一方、RAGの設定には多くの初期投資が必要になる場合があります。これには統合、データベースアクセス、ライセンス料金などが含まれますが、その後も外部知識ベースの定期的なメンテナンスも考慮する必要があります。

 

複雑さ

 

フィーチューニングは迅速に複雑になる場合があります。多くのプロバイダが今ではワンクリックのフィーチューニングを提供しており、トレーニングデータの提供だけで済むようになりましたが、モデルバージョンの追跡や新しいモデルが全体的に高いパフォーマンスを維持していることを確認することは挑戦的です。一方、RAGも迅速に複雑になる場合があります。複数のコンポーネントの設定、データベースの新鮮さの確保、リトリーバルとジェネレーションといった部分の適切な組み合わせを確保する必要があります。

 

結論

 

これまでに探求してきたように、RAGとフィーチューニングの選択は、LLMアプリケーションのユニークなニーズと優先事項を微妙に評価することを必要とします。ワンサイズフィットオールの解決策はないので、成功はタスクの具体的な要件に最適な最適化方法を整列させることにあります。外部データの必要性、モデルの行動の適応、トレーニングデータの利用可能性、データのダイナミクス、結果の透明性などのキーの基準を評価することで、組織は最善の進むべき道についての独自の意思決定を行うことができます。特定の場合には、RAGとフィーチューニングの両方を活用したハイブリッドなアプローチが最適な場合もあります。

重要なのは、一つの方法が普遍的に優れているとする仮定を避けることです。どんなツールでも、その適性は手元の仕事に依存します。アプローチと目標のミスアラインメントは進捗を妨げる一方、適切な方法はそれを加速させます。LLMアプリケーションの強化オプションを評価する組織は、単純化を避け、RAGとフィーチューニングを交換可能とは見なさず、使用例のニーズに合わせてモデルに力を与えるツールを選択する必要があります。これらの方法が開く可能性は驚くべきものですが、可能性だけでは十分ではありません。実行こそがすべてです。ツールはここにあります。今こそ活用しましょう。

  Heiko Hotz は、NLP Londonの創設者であり、自然言語処理と対話型AIを実装するためのAIコンサルティングを行っているOrgganizationsを支援しています。ヘイコはテクノロジー業界で15年以上の経験を持ち、複雑なビジネスの課題を解決するためにAIと機械学習を効果的に活用するエキスパートです。

 
オリジナル。許可を得て再掲載。

[Heiko Hotz](https://www.linkedin.com/in/heikohotz/)は、NLP Londonの創設者であり、自然言語処理と対話型AIの実装を支援するAIコンサルティングを提供しています。テック業界で15年以上の経験を持つHeikoは、AIと機械学習を活用して複雑なビジネスの課題を解決するエキスパートです。

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