【6分で分かる】大規模言語モデルを使ったRAGについて解説!
Summary
TLDRこのビデオでは、AIデータサイエンスに関する発信を行っているマタンが、生成系AI時代における「ラグ」と呼ばれる技術について解説しています。ラグはリトリーバルアメンティジェネレーションの略で、特定のデータベースから情報を検索し、それを大規模言語モデルに入力することで、一般的な言語モデルでは得られない詳細な情報を提供します。この技術は、企業の内部データベースを活用して、より正確な情報提供を実現するのに役立つとされています。また、ファインチューニングとの違いも触れられ、実装方法や詳細は関連リンクで提供されています。
Takeaways
- 🧠 ラグ(Retrieval-Augmented Generation)は、特定のデータベースに情報を検索し、その結果を大規模言語モデル(LLM)に入力することで、質問に答えることを可能にする技術です。
- 🔍 ラグの基本は、ユーザーの質問に対してデータベースを検索し、検索結果をLLMに提供することです。
- 📚 LLMは一般的な内容を学習しており、クローズドな情報には答えられません。
- 🚀 ラグは、一般的なLLMが特定のデータベース内の情報を扱うことができない場合に役立ちます。
- 🔑 検索ロジックの正確性と情報の整理がラグの肝となります。
- 📈 ベクトル化は検索ロジックの重要なステップで、質問とデータベースの情報を比較して関連性の高いものを選び出します。
- 🛠️ ラグはシンプルですが、チャットボットから良い回答を得るためには、データの格納方法やプロンプトの設計など、多くの要素を考慮する必要があります。
- 📊 ファインチューニングは、既存のモデルに対して新しいデータセットを用いて再学習させることで、特定のタスクに適応させる方法です。
- 🚫 ファインチューニングにはリソースがかかる一方で、ラグはモデルを再学習する必要がなく、コンテキストとしてデータを入力するだけです。
- 🏆 Microsoftの論文では、ラグの方が精度が高いと結論付けられていますが、状況に応じてファインチューニングも有用であると言えます。
- 📘 スクリプトではPythonでのラグの実装方法や、より深く学ぶためのコースへのリンクが提供されています。
Q & A
ラグとは何の略称で、どのような意味がありますか?
-ラグとは、リトリーバル・アメンティ・ジェネレーションの略で、直訳すると検索拡張生成を意味します。
ラグの基本的な構造はどのようになっていますか?
-特定のデータベースに情報を検索し、その検索結果を大規模言語モデル(LLM)にインプットした上で質問を投げかけるアプローチです。
一般的な大規模言語モデルが答えられない質問はどのようなものですか?
-例えば、車内だけにしかない情報に関する質問です。一般的な大規模言語モデルは広く公開されている情報を学習しているため、クローズな情報には答えられません。
ラグが特に役立つケースはどのような場合ですか?
-車内の大量のデータに対して質問をして正確な回答を得たい場合などです。
ラグのプロンプト設計はどのように行われますか?
-ユーザーの質問と検索結果を一緒に大規模言語モデルにインプットします。例えば、2023年第1事業部の売上の質問に対して、その売上に関するデータをコンテキストとして追加します。
ラグにおける情報の整理と検索ロジックの重要性について説明してください。
-ラグにおいては情報の整理と検索ロジックの正確さが重要です。データをベクトル化し、質問もベクトル化して類似度を算出し、質問に近しい情報を引っ張ってきます。
ラグとファインチューニングの違いは何ですか?
-ファインチューニングは事前に学習されたモデルに対して新しいデータセットを用いて再学習するアプローチで、リソースがかかります。一方、ラグは外部リソースを検索してコンテキストとしてインプットするため、モデルの再学習は必要ありません。
ラグのメリットは何ですか?
-モデルを再学習せずに、外部リソースを検索して必要な情報をインプットすることで、手軽に精度の高い回答を得ることができます。
ラグの検索ロジックはどのように設計されていますか?
-データベースに格納された情報をベクトル化し、質問もベクトル化して類似度を算出し、近しい情報を検索します。
ラグの実装に関する追加リソースや学習方法について教えてください。
-Pythonでの実装は動画の概要欄の記事で解説されており、詳細な学習についてはラグに関するユミのコースが参考になります。スタビジというメディアやサービスで学べます。
Outlines
🤖 ラグ技術の概要と重要性
第1段落では、AIデータサイエンスに関する発信をしているマタンが、生成系AI時代において非常に重要な「ラグ」と呼ばれる技術について解説しています。ラグとは「リトリーバルアメンティジェネレーション」の略で、特定のデータベースから情報を検索し、それを大規模言語モデル(LLM)にインプットして質問に応じるアプローチを指します。この技術は、一般的な内容しか学習していないLLMに対して、クローズドな情報に関する質問に答えることを可能にします。例えば、企業の売上データをデータベースに格納し、その情報をLLMにインプットすることで、正確な答えを得ることができます。ラグの利点は、検索ロジックの正確性と情報の整理が肝心であり、ベクトル化された情報と質問を用いて類似度を算出して適切な情報を選択する点にあります。
🔍 ラグとファインチューニングの比較
第2段落では、ラグ技術とファインチューニングの比較が行われています。ファインチューニングは、既存の学習済みモデルに対して新しいデータセットを用いて再学習させることで、特定のタスクに適したモデルを生成するアプローチです。一方、ラグは外部リソースを用いて検索を行い、その結果をLLMにコンテキストとしてインプットするだけで済むため、モデルの再学習は必要ありません。Microsoftの論文でもラグの方が精度が高いとされているが、状況に応じてファインチューニングも有用であると指摘しています。また、Pythonでのラグの実装方法やより深い学び方、AIやデータサイエンスのアルゴリズム、プログラミング実装に興味がある場合は、マタンが講師を務めるユミのコースや斯塔ビジメディア、スターカサービスを利用することができると案内しています。
Mindmap
Keywords
💡AIデジタル事態
💡人材増やす
💡スタビジアカデミー
💡生成系AI
💡ラグ
💡大規模言語モデル
💡ファインチューニング
💡検索ロジック
💡ベクトル化
💡プロンプト
💡ユミのコース
Highlights
AIデジタル事態の道を支える人材を増やすために、スタビジアカデミーというサービスでAIデータサイエンスについて発信している。
生成系AI時代において非常に重要な「ラグ」について解説していく。
ラグとは「リトリーバルアメンティジェネレーション」の略で、特定のデータベースを検索して情報を取得し、それを大規模言語モデルに入力するアプローチ。
ユーザーが質問を投げかけると、その質問と検索結果を大規模言語モデルに入力する。
一般的な大規模言語モデルは広く公開されている内容を学習しており、クローズドな情報に関する質問には答えられない。
例えば、2023年の売上に関する質問に対して、一般的なチャットボットでは正確な答えを返せない。
ラグは、車内に格納されたデータベースから情報を検索し、大規模言語モデルに入力することで、答えを提供する。
検索ロジックの正確性と情報の整理が、ラグの肝となる要素である。
データベースに格納された情報をベクトル化し、質問と類似度を算出して関連情報を取得する。
ファインチューニングとは、既存のモデルに対して新しいデータセットを投入して再学習させる方法。
ファインチューニングはリソースを多く消費し、新しいモデルが出た場合再学習が必要になる。
ラグは外部リソースを検索して大規模言語モデルにコンテキストとして入力するだけで、再学習は必要ない。
Microsoftの論文では、ラグの方が精度が高いと結論付けられている。
ファインチューニングとラグのどちらを選ぶかは状況に応じて判断する必要がある。
Pythonでのラグの実装方法が概要欄の記事で解説されている。
より深くラグについて学びたい人は、ユミのコースを参考にできる。
AIやデータサイエンスのアルゴリズムやプログラミング実装に興味がある人は、スタビジメディアやスターカで学べる。
Transcripts
AIデジタル事態の道べAIデジタル事態
を生く強い人材を増やすためにスタビジと
いうメディアやスタビジアカデミーという
サービスでAIデータサイエンスについて
発信しているマタンですこの動画では生成
系AI時代において非常に重要なラグに
ついて解説していきますそれでは見ていき
ましょうまずラグとはラグとは
リトリーバルアメンティ
ジェネレーションの略であり直訳すると
検索拡張生成になります構造自体は非常に
単純で特定のデータベースに情報を検索し
に行ってその検索結果を大規模言語モデル
llmにインプットした上で質問を
投げかけるというアプローチですまず
ユーザーが特定の質問をしてその質問をも
にデータベースに情報を検索しに行って
その検索結果と質問をllmに投げかけ
ます基本的にllmは広く公開している
一般的な内容を学習してで作られています
のでクローズな情報に関する質問は答え
られません例えばジムで車内に大量に
溜まっているデータに対して質問をして
返してくれるようなチャットボットを作り
たいといったケースがよくあるのですが
このケースでそのまま一般的な大規模言語
モデルは使えません例えば2023年の第
1事業部の売上ってどのくらいだっけと
いう質問をチャットボットにしたいとし
ますこれを一般一般的なチャットGPT
などのチャットボットに聞いても車内だけ
にしかない情報は学習していないので正確
な答えを返してくれないんですよ
ねそういう時に役立つのがラグという
アプローチなんです例えば車内に以下の
ようにいくつかの情報が格納されている
データベースがあるとし
ますラグではまずこのデータベースに検索
をかけて質問と近い情報を引っ張ってき
ますそれをコンテキストとして大規模言語
モデルに質問と一緒にインプットして
あげるん大規模言語モデルにインプット
するプロンプトとしては以下のような
イメージになり
ますユーザーの質問があってその下にラグ
を用いて検索してデータベースから取って
きた情報を付け加えてあげます今回の
ケースだと以下のようになりますユーザー
の質問があっての下にえ情報取ってきた
もの2023年の第1事業部の売上第2
事業部の売上第3事業部の売上が情報とし
てコンテスとして追加されてい
ますこのケースだと検索で引っ張ってきた
情報が欲しい情報とぴったり合致してい
ますがこのようにいくつか近しい情報を
引っ張ってきて複数の情報を根底として
与えても問題ありませんこんな感じですね
ユーザーの質問は同じで情報は不要なはず
の神木の売上下き売上も入ってきてます
こんな感じでデータベースからいくつかの
その質問に近いものを取ってきてあげて
それをコンテキストとして情報として
与えることでその情報からこの大希望言語
モデルが必要な情報を者選択してユーザー
に返してあげるそんな仕組みになって
ますここまで見てきて勘の良い方をお
気づきかもしれませんがラグにおいては
情報の整理そして検索ロジックの正確さが
肝になってきます検索ロジックの部分では
一般的にデータベースに格納しておく情報
をまずベクトル化しておき質問もベクトル
化してベクトル同士の類自動を算出した上
で質問に近しい情報を引っ張ってきます
ラグ自体の仕組みはシンプルなのですが
意外と実際に筋の良い回答をチャット
ボットから引き出そうとするとそもそも
どうやって車内のデータを格納しておくの
かや検索ロジックをどうするのかや
プロンプトをどのように設計するのかなど
考えるべきことがたくさんありますただ
一旦ラグの仕組みを頭に入れておけば問題
ない
ですそれではここで簡単にラグとファイン
チューニングの違いについて解説しておき
ましょうファインチューニングという言葉
もこのAI時代によく聞かれるようになり
ましたファインチューニングとはざっくり
言うと事前に学習されたモデルに対して
手元のデータセットを元に再学習させて
モデルのパラメーターを調整して特定の
タスクに適用させるようなモデルを生成
するそんなアプローチをさしますつまり
ファインチューニングでは事前に学習され
た大規模言語モデルに新しい独自データ
セットを投入して再学習しなくちゃいけ
ないですその分リソースがかかります
しかも新しい強い汎用モデルが登場した時
にそのモデルをまたベースにとなるともう
1度再学習しないといけなかったりするの
で面倒ですよね一方でラグでは外部
リソースを元に検索してそれを大規模言語
モデルにコンテキストとしてインプット
するだけなのでモデルを再学習する必要は
ありませ
ん実際に車内独自のチャットボットを作る
ようなケースではラグが用いられるケース
が多くMicrosoftが発表した論文
でもラグの方が精度が高いと結論付けられ
ているんです
ただ必ずしも全ての状況でラグが良いと
いうわけではないのでファイン
チューニングについても理解して状況に
応じて使えるようになっておくと良いと
思いますということでこの動画ではラグに
ついて解説してきましたPythonでの
実装は概要欄の記事で解説していますので
チェックしてみてくださいまたより詳しく
ラグについて学びたいという方は僕自身が
講師を務めるラグについて深掘りしたユミ
のコースを参考にしてみてください概要欄
に記載しておきます少しでも参考になれば
最ですAIやデータサイスのアルゴリズム
の説明やプログラミング実装に興味のある
方はスタビジというメディアやスターカと
いうサービスで学べるのでGoogleで
検索して是非覗いてみてくださいそれでは
また今度レッツスタジ
5.0 / 5 (0 votes)