RAG

近ごろの技術の進歩によって、巨大な言葉の模型、いわゆる大規模言語模型が急速に発展しています。これらの模型は、膨大な量の文章を学習することで、人間のように自然な文章を作ったり、質問に答えたりすることができます。まるで、知識の宝庫を持っているかのように、様々な話題について話したり、文章を書いたりすることができるのです。しかし、この知識の宝庫にも限界があります。大規模言語模型が学習した情報は、学習時点までのものです。そのため、常に最新の出来事や特定の分野の専門的な知識を提供することは難しいのです。 そこで注目されているのが、外部の道具を使って大規模言語模型の能力を拡張する技術、「拡張言語模型」です。これは、大規模言語模型が単独で答えを出すのではなく、外部の道具を使って必要な情報を集め、より正確で豊富な内容を伝えることを可能にします。例えるなら、専門家が調べ物をするときのようにです。専門家は、文献や情報データベースから必要な情報を集め、それを基に答えをまとめます。同じように、拡張言語模型も外部の道具を使うことで、まるで専門家のように振る舞い、その能力を格段に向上させることができるのです。 具体的には、計算機や情報検索システム、翻訳システムなど、様々な道具を連携させることができます。例えば、最新のニュースについて質問された場合、拡張言語模型はニュースサイトから最新の情報を取り出して答えを生成します。また、特定の分野の専門知識が必要な場合は、専門のデータベースにアクセスして情報を取得し、より専門的で正確な回答を提供することができます。このように、拡張言語模型は、大規模言語模型単体では不可能だった、常に最新で正確な情報を提供することを可能にし、私たちの生活をより豊かにする可能性を秘めていると言えるでしょう。