MITのコンピュータ科学・人工知能研究所（CSAIL）の研究者たちは、一般的な基盤となる言語モデルと専門特化モデルを組み合わせて連携させる新しいアルゴリズム「Co-LLM」を開発しました。この技術により、基盤モデルが答えを考案する中で、専門モデルの正確な回答を取り入れることができます。医療関連や数学、論理問題などの精度を向上させ、両モデルが連携するタイミングは機械学習を用いて「スイッチ変数」で判断されます。
Co-LLMはモデル間の連携パターンを学び取ることで、人間の専門家に頼るような協力プロセスを模倣し、効率的に高精度な回答を生み出すことができます。医療データセットをはじめとした様々な分野での専門モデルとの組み合わせにより、Co-LLMは単一の微調整されたモデルや専門モデルと比べて正しい回答を見出しています。MITの研究チームは今後、最新情報をもとに回答を更新することで、モデルの有用性をさらに向上させようとしています。
出典 : MIT Researchers Develop Co-LLM: A Collaborative AI Algorithm for Improved Accuracy https://indiaai.gov.in/article/mit-researchers-develop-co-llm-a-collaborative-ai-algorithm-for-improved-accuracy
