はじめに

ジェネレーションAIによってますます再考される時代において、大規模言語モデル（LLM）の役割は軽視できません。OpenAIのChatGPTやグーグルのBardのような有名なツールを例にとってみましょう。これらは単なる自然言語処理 (NLP) 機能を備えたチャットボットで、人間のような会話が可能で、無限のトピックに関するテキストを生成できます。LLM は、この機能を支えるテクノロジーのバックボーンです。

LLMは汎用性が優れている点ですが、このテクノロジーから最大限の可能性を引き出すためには、企業が標準LLMを特定のドメインやユースケースに適合させることを期待しています。

大規模言語モデルの力

ニューラルネットワークに基づくLLMは、生体ニューロンのようなプロセスを使用して現象を特定し、結論を出すことで、人間の脳の意思決定を模倣します。具体的には、特定のニューロンが他のニューロンと連続してより強く接続することで、「注意」に重点を置くトランスフォーマーアーキテクチャを採用しています。これが、ChatGPTがメールの下書き、マーケティングコンテンツの作成、質問への回答、翻訳の提供を行うときに、コンテキストを理解し、人間のようなテキストを生成できる理由です。

大規模言語モデルをカスタマイズする技法

LLMのカスタマイズには、業界固有の要件を満たすように標準の既製のモデルを適応させ、LLMに特定のタスクに対する応答を生成させる手法を使用して精度とパフォーマンスを向上させる必要があります。組織が LLM をカスタマイズするために使用できる手法は 3 つあります。

• プロンプトエンジニアリング： 入力プロンプトを注意深く作成することで、コアアーキテクチャを変更せずにLLMの動作を指示できるため、タスク固有のパフォーマンスが向上します。

• 検索拡張生成 (RAG): LLMを検索システムと統合すると、ドメイン固有のタスクに不可欠な最新の外部知識を取り入れることで、アウトプットが向上します。

• 微調整: ドメイン固有のトレーニングを通じてLLMを適応させると、迅速なエンジニアリングよりも多くのリソースが必要になりますが、内部パラメーターが改善され、ターゲットアプリケーションのパフォーマンスが最適化されます。

アダプター学習やパラメーター効率の高い微調整などの他の方法では、さらにLLMの拡張が導入され、外部データを統合して特定のタスクのコンテキスト理解が深まります。

多様な用途に合わせた言語モデルの調整

企業は利用可能なモデルに洗練されたパフォーマンスと精度を求めるようになるため、LLMのカスタマイズは新しい方法となるでしょう。組織が検討すべき例は次のとおりです。

• Cohereは、RAG固有のタスクに最適化されたモデルを専門としています。企業はこれらのモデルを特定の情報検索や知識管理のニーズに合わせてカスタマイズできるため、正確で状況に即したアウトプットが得られます。

• Amazonでは、銀行や電気通信などの業界に合わせて、特定の音声およびテキスト処理タスクに合わせて微調整できるAlexaやTranscribeなどのカスタマイズ可能なモデルを提供しているため、業務効率が向上します。

• MetaのLLAmaモデルは、研究およびエンタープライズアプリケーション向けのカスタマイズオプションを提供します。企業は、Meta LLamaのオープンソースプラットフォームを利用して、ソーシャルメディア分析、コーディング、コンテンツモデレーション、およびその他の特殊なタスクにおける特定のユースケースにLLAmaを適応させることができます。

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