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カスタムデータを見つけて取得し、LLaMa 2にフィードして応答を改善する方法

前回の記事では、OpenAIのChatGPTをファインチューニングすることで、テキストドキュメントのフォーマットなどのタスクの結果を改善できることを示しました。ファインチューニングにより、大規模言語モデル（LLM）はフォーマットタスクをより良く実行できるようになりましたが、モデルはトレーニングデータの知識をあまり吸収していないように思われます。

この記事では、オープンソースのLLMであるMetaのLLaMa 2 [1]と、Retrieval Augmented Generation（RAG）[2]という技術を使用して、モデルが問題に答えるのに役立つ関連するリファレンステキストを自動的に見つける方法について調査しました。VoAGIの36の記事のテキストを参考資料として使用し、私の執筆に関する質問に答えることができるプライベートなカスタムチャットボットを作成できるかどうかを確認しました。

たとえば、参照テキストを提供せずに、次のようにLLaMa 2が私の記事についての質問に答えた結果を以下に示します。

RobG: Muybridge Derbyとは何ですか？

• データ可視化のリニューアル：Pandasでの時間ベースのリサンプリングのマスタリング
• 「最小全域木の理解：グラフ理論の重要な概念」
• クロスヘアに捧げられた ジェネレーティブAI：CISOたちが戦うサイバーセキュリティ

LLaMa 2: お問い合わせありがとうございます！ご質問にお答えするためにここにいます。しかし、「Muybridge Derby」という言葉はどの文脈でも実在または認識されていない用語です。スペルミスまたは捏造の可能性があり、存在しないものについての情報を提供することはできません。もし、より具体的な文脈や参照している用語の説明を提供いただければ、さらにお手伝いできるかもしれません。ご質問があればお知らせください！

それは、そのプロジェクトについて聞いたことがないということを非常に丁寧な方法で伝えました。そして、偽りの情報を作り出すこともありませんでした。

次に、システムが今回はいくつかの参照テキストにアクセスできるようになった質問とその追加情報の要求があります。

RobG: Muybridge Derbyとは何ですか？

LLaMa 2: Muybridge DerbyはRobert A. Gonsalvesによるプロジェクトで、彼はMidjourneyとRunwayMLを使用してEadweard Muybridgeの写真シーケンスを高解像度ビデオに変換しました。

RobG: AIシステムについて詳しく教えてください。

LLaMa 2: Muybridge Derbyプロジェクトでは、Robert A. Gonsalvesは2つのAIシステムを使用してEadweard Muybridgeの写真シーケンスを高解像度ビデオに変換しました：1．Midjourney：…

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