LLMホールシネーションを修正!レトリーバルオーグメンテーションの効果とは?

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LLMホールシネーションを修正!レトリーバルオーグメンテーションの効果とは?

目次

  1. 概要
  2. データの新鮮さの問題
  3. 情報の取得増強とは
  4. 知識ベースとは
  5. パラメトリックな知識とは
  6. ソースな知識とは
  7. テキスト分割とは
  8. ベクトルデータベースとは
  9. レトリーバルオーグメンテーションのフロー
  10. ジェネレーティブ質問応答とは

データの新鮮さの問題と情報の取得増強

データの新鮮さは、大規模言語モデルの一つの問題です。大規模言語モデルは、トレーニングデータセットに基づいて世界を理解しますが、トレーニングデータセットは固定されており、現実のデータの変化を反映することができません。そこで、情報の取得増強という技術を使用して、外部の知識ベースから関連情報を取得し、大規模言語モデルに組み込むことができます。

知識ベースとは

知識ベースは、外部の情報源から取得したデータを格納する場所です。例えば、Wikipediaのデータセットを知識ベースとして使用することができます。知識ベースは、様々な情報を格納し、必要に応じて大規模言語モデルに組み込むことができます。

パラメトリックな知識とソースな知識

大規模言語モデルに組み込むことができる知識には、パラメトリックな知識とソースな知識の2つがあります。パラメトリックな知識は、大規模言語モデルのトレーニング中に習得される知識です。一方、ソースな知識は、外部の情報源から取得した知識です。ソースな知識は、パラメトリックな知識とは異なり、動的に更新することが可能です。

テキスト分割

テキスト分割は、大きな文章を小さな区間に分割する方法です。これにより、大規模言語モデルが効率的に処理できるようになります。テキスト分割では、トークンと呼ばれる単位で文章を分割します。トークンは、単語や文字のような要素を表しています。

ベクトルデータベース

ベクトルデータベースは、ベクトル情報を検索することができるデータベースです。ベクトルデータベースを使用することで、効率的に情報を検索し取得することができます。ベクトルデータベースは、大規模なデータセットを管理することができ、高速な検索を可能にします。

レトリーバルオーグメンテーションのフロー

レトリーバルオーグメンテーションでは、クエリを受け取り、ベクトルデータベースから関連する情報を検索します。その後、大規模言語モデルにクエリと検索結果を渡し、回答を生成します。このフローにより、大規模言語モデルの回答精度を向上させることができます。

ジェネレーティブ質問応答とは

ジェネレーティブ質問応答とは、大規模言語モデルを使用してクエリに対する回答を生成する手法です。レトリーバルオーグメンテーションと組み合わせて使用することで、より正確な回答を生成することができます。

メリット

  • データの新鮮さを保つことができる
  • 外部の情報源から追加の知識を取得できる
  • 高速な情報検索と回答生成が可能

デメリット

  • 大規模言語モデルのトレーニングには時間とコストがかかる
  • ソースな知識の取得には手間がかかる

まとめ

レトリーバルオーグメンテーションは、大規模言語モデルのデータの新鮮さの問題を解決するための手法です。知識ベースやテキスト分割、ベクトルデータベースを組み合わせることで、情報検索と回答生成の効率を向上させることができます。ジェネレーティブ質問応答により、より正確な回答を生成することが可能です。これにより、大規模言語モデルの活用範囲が広がり、ユーザーに信頼性の高い情報を提供することができます。

【参考リンク】

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