GPT-4 や Llama 3 などの大規模言語モデル (LLM) は AI の世界に影響を与え、顧客サービスからコンテンツ生成まで、さまざまな分野で驚異的な成果を上げています。ただし、これらのモデルを特定のニーズに適応させるには、通常、検索拡張生成 (RAG) と微調整という XNUMX つの強力な手法のどちらかを選択する必要があります。
これら 2 つのアプローチはどちらも LLM を強化しますが、それぞれ異なる目的に向けられており、異なる状況で成功します。これら 2 つの方法の長所と短所を詳しく調べ、ニーズに応じて 1 つを選択する方法を見てみましょう。
検索拡張生成 (RAG) とは何か?
RAGは、生成的思考と LLMの能力 文脈的に正確な回答を検索します。RAG は、テストで使用した知識のみを使用するのではなく、外部データベースまたは知識リポジトリから関連情報を取得し、回答生成プロセスにその情報を組み込みます。
RAGの仕組み
- 埋め込みモデル: ドキュメントとクエリの両方をベクトル空間に埋め込み、比較をより効率的にします。
- レトリーバー: 埋め込みを介してナレッジ ベースを調べ、関連するドキュメントを取得します。
- 再ランク付け者: 取得したドキュメントの関連性に応じてスコアを付けます。
- 言語モデル: 取得したデータとユーザーのクエリを 1 つの応答に結合します。
RAGの利点
- 動的知識アップグレード: モデルの再トレーニングのプロセスを通じて更新プロセスが大幅に削減され、効率的な情報ヒットが提供されます。
- 幻覚の軽減： RAG は、応答を外部の知識に適切に基づかせることで、事実の不正確さを最小限に抑えます。
- スケーラビリティ： 大規模で多様なデータセットに簡単に埋め込むことができるため、顧客エージェントやニュースの要約など、有用なオープンエンドの動的タスクのオプションが可能になります。
RAGの限界
- レイテンシ： 情報抽出に細心の注意を払うと、出力時間が遅れ、待ち時間が長くなり、リアルタイムの作業環境には適さなくなります。
- ナレッジベースの品質: 回答はこれらの情報源にのみ依存するため、外部知識の検索と関連性の信頼性が重要になります。
微調整とは何か？
ファインチューニングとは、特殊なタスク実行の準備として、特定のドメイン データセットで事前トレーニング済みの LLM を再トレーニングするプロセスであり、モデルが特定のコンテキストの制限内に存在する微妙なパターンを完全に理解できるようにします。
微調整の仕組み
- データの準備： タスク固有のデータセットはクリーンアップされ、トレーニング、検証、テストのサブセットに分けられる必要があります。
- モデルトレーニング： LLM は、バックプロパゲーションや勾配降下法などの手法を使用してこのデータセットをトレーニングする必要があります。
- ハイパーパラメータチューニングの内容: バッチ サイズや学習率など、いくつかの重要なハイパーパラメータ コンテンツを微調整します。
微調整の利点
- カスタマイズ： モデルのアクション、トーン、および出力のスタイルを管理できます。
- 推論の効率: LLM が微調整されると、外部検索プロセスなしで迅速な応答が生成されます。
- 専門スキルセット: 凍結、医療評価、契約分析など、十分に理解されている領域全体で品質と精度が求められるアプリケーションに最適です。
微調整の欠点
- リソースを大量に消費する: 優れた計算能力と十分に高品質のラベル付きデータの両方が必要です。
- 壊滅的な忘却: 微調整を行うと、以前に獲得した一般的な知識が上書きされる傾向があり、それによって新しいタスクに対応する可能性が制限されます。
- 静的ナレッジベース: トレーニングが完了すると、追加の新しいデータで再度学習させない限り、その知識はそのまま残ります。
RAGとファインチューニングの主な違い
| 機能 | 検索拡張生成 （ラグ） | 微調整 |
|---|---|---|
| 知識の源 | 外部データベース（動的） | トレーニング中に内部化される（静的） |
| 新しいデータへの適応性 | 高; 外部ソースからの更新 | 低い; 再訓練が必要 |
| レイテンシ | 取得手順により高くなる | 低い; 直接的な反応の生成 |
| カスタマイズ | 限定的。外部データに依存 | 高い; 特定のタスクに合わせて調整 |
| スケーラビリティ | 大規模なデータセットでも簡単に拡張可能 | 大規模なリソース集約型 |
| ユースケースの例 | リアルタイムQ&A、ファクトチェック | 感情分析、ドメイン固有のタスク |
RAG と微調整のどちらを選択するか
リアルタイム情報を必要とするアプリケーション領域
アプリケーションがリアルタイムで最新の知識を必要とする場合は、RAG を使用する必要があります。これは、急速に変化するデータに依存するニュース要約や顧客サポート システムです。例: 株価や天気データなどのライブ更新を取得する仮想アシスタント。
ドメインの専門知識
狭いドメインの精度のために微調整が必要な場合は、法的文書のレビューや医療テキスト分析の領域で微調整を行うことができます。例: 患者の記録に基づく病状の診断に使用するために、医療文献でトレーニングされた微調整されたモデル。
規模
RAG は、私たちの分野でオープンエンド クエリのスケーリングに優れており、さまざまなナレッジ ベースから動的に結果を取得します。例: 再トレーニングなしで複数の業界のコメントを提供する実際のケースの回答を備えた検索エンジン。
リソースの可用性
静的データセットで十分な小規模なユースケースでは、微調整の方が全体的に優れたオプションとなる可能性があります。例: 企業が社内で使用する FAQ のセットに基づいてトレーニングされたボット。
新たなトレンド
- ハイブリッドアプローチ: RAG と最小化を組み合わせると、両方の長所を活かすことができます。例:
- タスク固有のニュアンスに基づいて言語モデルを微調整しながら、動的なコンテキストを取得するための RAG。例: 判例にアクセスしながら、首尾一貫して要約する法律アシスタント。
- パラメータ効率の良い微調整 (PEFT): LoRA (低ランク適応) は、微調整中のパラメータ更新を最小限に抑える作業を支援し、最大限の精度を提供しながら計算作業を最小限に抑えます。
- マルチモーダルRAG: 今後の進歩では、さまざまなメディアでの豊富なインタラクションのために、テキスト、画像、オーディオを組み合わせることで、RAG システムに混合ビューが採用されるでしょう。
- RAG における強化学習: 強化学習は、より関連性が高く意味のある出力を生成するモデルに報酬を与えることで、検索戦略を最適化するのに役立ちます。
[また読む： マルチモーダル大規模言語モデル (MLLM) による AI の革命]
実例
| RAG | 微調整 |
|---|---|
| Siri や Alexa などの仮想アシスタントはライブ情報を取得します。 | 感情分析モデルは、最終的にはソーシャル メディアを監視することを目的としています。 |
| 履歴データと FAQ を使用してチケットを分類する顧客サポート ツール。 | 管轄に基づく判例法に基づいてトレーニングされた法務 AI。 |
| 研究ツールは学術雑誌から論文をリアルタイムで取得し、特定の洞察を提供します。 | 業界特有の言語ペアに合わせて微調整できる翻訳モデル。 |
まとめ
RAG と微調整はどちらも、LLM の最適化におけるさまざまな課題を解決するために定義された強力な手法です。 RAGを選択する リアルタイムでの評価、スケーリング、検索への注意力が重要であり、 対照的に、微調整 タスク指向の精度、カスタマイズ、専門知識が必須の場合。
