GraphRAGとは何ですか? なぜ文書全体にわたる問いに答えるのが得意なのか
GraphRAGは、知識グラフと検索拡張生成を組み合わせた手法です。 まずドキュメントの集合からエンティティ、関係性、イベントを抽出して接続可能なグラフを形成し、その後グラフ内のコミュニティや階層別に要約を生成します。 「データベース全体の主なトピックは何か、異なる組織はどのように関係しているか?」...
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AIガードレールとは何か?なぜセキュリティガードレールはシステムプロンプトだけに頼れないのか
AIガードレール(一般的にAIガードレールと訳される)は、モデルの入力、コンテキスト、ツール呼び出し、出力の周囲に設けられた制約や検出メカニズムを指します。これらは禁止品に対するシステムのプロンプトとは異なります。真に実用的なガードレールは層ごとに機能し、回避された場合の影響を限定します。 なぜシス...
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DPOとは何か?モデルが「どちらの答えを好むか?」から直接学習する方法です。
DPO(直接選好最適化)はモデルのアライメント手法です。トレーニングデータは単一の標準回答ではなく、同じプロンプトの下での2つの応答、つまりどちらが好みによりマッチし、どちらが比較的劣るかというものです。DPOは、報酬モデルを別々に訓練し、強化学習最適化のためにPPOを使うことなく、モデル生成の好み...
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連続バッチ処理とは何ですか? なぜ大規模モデルサービスは生成ステップごとにリクエストをスケジューリングするのでしょうか?
連続バッチ処理は、大規模モデルのサーバー側で行われる動的スケジューリング手法です。システムは同じバッチ内のすべてのリクエストが生成されるのを待つことなく、次のバッチを置き換えます。代わりに、各生成ステップが終了した後に完了したリクエストを削除し、新しいリクエストを追加します。 主にGPU利用率と全体...
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推測的復号とは何か?なぜ小さなモデルが先にドラフトを書くのに、大きなモデルはより速くなるのか?
推測的復号は大規模モデル推論加速手法です。まず、より軽量で高速なドラフトモデルが複数の候補トークンを連続して提案し、その後ターゲットの大規模モデルが並列チェックを行います。候補が受け入れられると、ターゲットモデルは単一の順位計算で複数の順位を前進させることができます。未確定な部分はターゲットモデルに...
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AI評価とは何ですか? なぜAIアプリケーションをリリース前に評価するのですか?
AI評価とは、大規模モデルやAIアプリケーションの体系的な評価を指します。 単に感触を掴むためにいくつかのランダムな質問をするだけでなく、実際のタスクをテストセットやスコアリング基準、回帰チェックに変換して、モデルやアプリケーションが本当に実現可能かどうかを見極めることが重要です。 なぜチャット体験...
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LoRAのファインチューニングとは何ですか? なぜ専用モデルをこんなに低コストで訓練できるのでしょうか?
LoRAは「低階適応」の略で、中国語では一般的に「低級適」(低級配)と呼ばれます。 パラメータの微調整に非常に効率的な手法であり、大規模モデルのすべてのパラメータを直接変更する代わりに、特定の層の隣に小さな訓練可能な行列を追加することで、モデルが新しいタスクやスタイルを学習できるようにします。 コス...
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ベクターデータベースとは何ですか? 通常のデータベースとどう違うのですか?
ベクターデータベースは、ベクターデータの保存、インデックス作成、クエリに特化したデータベースです。 通常のデータベースは、注文番号がどれだけ等しいかのような正確なフィールドベースのクエリに優れています。 ベクターデータベースは、どの文書セグメントが最もこの問題に近いかなど、類似性でクエリを行うのに優...
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