【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！

スタビジ【誰でもAIデータサイエンス】byウマたん

11 May 202406:20

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

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🤖 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。

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🔍 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

「AIデジタル事態」とは、人工知能がビジネスや社会に与える影響や変化を指します。このビデオでは、AI技術の発展がもたらす新しい可能性や課題について解説しています。

💡人材増やす

「人材増やす」とは、特定の分野で必要な専門知識やスキルを持つ人を育成することを意味します。ビデオでは、AI分野で人材を増やすために教育サービスが提供されていることを示しています。

💡スタビジアカデミー

「スタビジアカデミー」は、ビデオスクリプト中で提唱されている教育サービスの一つであり、AIデータサイエンスに関する知識を学ぶためのプラットフォームを提供しています。

💡生成系AI

「生成系AI」とは、新しいデータやテキストを生成する能力を持つ人工知能のサブセットを指します。ビデオでは、この技術がAI時代において非常に重要な役割を果たしていると強調しています。

💡ラグ

「ラグ」とは、リトリーバルアメンティジェネ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、より正確な回答を得るアプローチです。ビデオでは、これはAI時代の重要な技術と位置付けられています。

💡大規模言語モデル

「大規模言語モデル」とは、大量のテキストデータを学習し、自然言語の理解や生成を行うAIモデルを指します。ビデオでは、このモデルがラグ技術と組み合わせて、特定のデータベースからの情報を処理する際に使われると説明しています。

💡ファインチューニング

「ファインチューニング」とは、事前学習されたAIモデルに対して、特定のタスクに適したパラメーターを調整するプロセスです。ビデオでは、これはラグ技術と比較され、異なるアプローチとして紹介されています。

💡検索ロジック

「検索ロジック」とは、データベースから関連する情報を効率的に検索するためのアルゴリズムや手法です。ビデオでは、ラグ技術の核心となる要素として検索ロジックの重要性が強調されています。

💡ベクトル化

「ベクトル化」とは、テキストデータを数学的なベクトル形式に変換するプロセスで、検索ロジックで使用されます。ビデオでは、質問やデータベースの情報をベクトル化して類似度を計算するプロセスが説明されています。

💡プロンプト

「プロンプト」とは、AIモデルに入力するテキストの形式や内容を指します。ビデオでは、プロンプトがどのように設計され、AIモデルに情報を提供するかが詳細に説明されています。

💡ユミのコース

「ユミのコース」とは、ビデオスクリプト中で言及されている、AIやデータサイエンスの深い理解を目指す教育プログラムです。ビデオでは、このコースを通じてラグ技術についてさらに学ぶことができると案内しています。

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。