VentureBeat 2023/8/20 00:20:00(JST)
近年、生成型AIや大規模言語モデル（LLM）に関する話題が広まっています。これらの技術は、人間が作成したコンテンツに似た画像、音楽、テキストを生成することができます。LLMは、数十億のパラメータを持つニューラルネットワークであり、大量のテキストデータで訓練されているため、人間のような言語を理解し、処理し、生成することができます。これらの技術は、さまざまな業界を変革し、人間と機械の相互作用の質を向上させる可能性を秘めています。
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RAG（Retrieval Augmented Generation）は、外部データソースを利用するLLMパワードシステムのフレームワークです。RAGは、LLMに事前トレーニング時には見ることのなかったが、正確な回答を提供するために必要な外部知識にアクセスさせます。RAGは、ChatGPTなどの言語モデルがリアルタイムデータにアクセスしながら、ドメイン固有の質問により良い回答を提供することを可能にします。
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LLMチェイニングは、複雑なタスクに対応するために複数のLLMを連結するアーキテクチャです。各LLMは特定の側面に特化し、包括的かつ洗練された出力を生成するために協力します。このアプローチは、言語翻訳や顧客サポート、製造業のサプライチェーン最適化など、さまざまなドメインで有用なユースケースを提供します。
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引用元の記事：5 ways enterprise leaders can use large language models to unlock new possibilities.