LLMシステム

さまざまなLLMシステムを開発しています。

LLMとは

ChatGPTや、Geminiなどの、LLM（大規模言語モデル）を仕事に活かす時代がやってきました。

LLM開発の問題点

技術が日新月歩、すぐに新しい技術が現れて、対応が追いつかない。

LLMの学習には、膨大な計算リソースが必要で、そのための環境が整っていない。

たまに、ハルシネーションを起こすことがあり、これを100パーセント取り除くことができないため、致命的な問題になることがある

弊社の提案

LLMでは、RAGという手法や、ファインチューニングによってカスタマイズをしたり、オープンソースモデルが登場して、システムに組み込みやすいようになってきました。

まずは、弊社は、最新のLLMを検証して、新たなソリューションを開発し続けます。

LLMがお客様の仕事のどの部分に使えるか、ご提案をして参ります。

LLMについて

LLMに関するQ&Aをまとめました。

知りたい質問があったら、質問を、クリックしてください。

自然言語処理とは?

人間の音声や、入力したテキストをもとに、人間のような会話で、応答するためのシステムです。

音声認識と自然言語処理は違うの？

音声認識は、音声を認識して、人間の言葉（テキスト）にするところまでをいいます。

自然言語処理は音声認識を含みますが、その内容の解析および、その意味している内容に対する応答を含みます。

どうやって人間の言葉を認識するの？

大量の文章を集めて、それをコンピューターで解析して、単語や文法、文脈などの情報を学習します。

その結果より、システムの発話を作成して応答を返します。

細かい処理は、各社の技術によってだいぶ違いますし、得意、不得意などもあり、各社研究を進めています。

AIやディープラーニングと自然言語処理の関係は？

今日、ハードウエアの進化とディープラーニング技術の発達によって、画像などの認識は人間の性能に近づいております。

ディープラーニングを利用して、自然言語処理を行う研究もだいぶ進んできています。

しかし、単に機械処理だけではうまくいかないことがあります。

LLMを動かすための環境はどういうものが必要？

簡単なものであれば、普通のPCで動作します。しかし、chatGPT等の大規模のものは、GPUを搭載するような、高性能なPCやクラウド環境が必要になります。

現在では、さまざまなLLMをサービスするウェブがたくさんあります。そのようなものを利用するのも一つのソリューションです。

RAGとは何ですか？

RAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略で、LLMにおいて、学習してない内容について、答えるための手法です。

従来は、企業特有の内容を答えるためには、LLMの再学習が必要でした。

しかし、LLMの規模が大きくなってきたため、費用が膨大にかかることが問題でした。

RAGでは、対話の最初に既存の情報を読み込ませて、その内容について返答させることによって、学習していない内容も返答させることができます。

ただし、一度に質問する文字数の制限があるため、あまり多くのデータを読み込ませることができません。

RAGについては、日新月歩で進化しておりますので、お問い合わせください。

マルチモーダルって何ですか？

マルチモーダルとは、言語以外の複数の情報（画像、音声、映像）を組み合わせて、処理することです。

人間は、言語以外の情報を取得して、総合的に判断し、返答をしています。

LLMも同様に、色々な情報を組み合わせることができるようになってきました。

例えば、画像とテキストを組み合わせて、その内容を理解することができます。

ファインチューニングって何ですか？

ファインチューニングとは、既存のLLMに対して、ローカルな話題など特別な返答をして欲しい時、既存の学習データに個別の返答を追加して、カスタマイズされた返答をさせることができる技術です。

RAGとファインチューニングは、メリットとデメリットがあります。

カスタマイズの内容によっては、RAGとファインチューニングを組み合わせたりします。