大規模言語モデル（LLM）は文を生成するために、膨大なデータで訓練されますが、訓練データが更新されないことで新しい情報に弱いです。
例えば、OpenAIのGPT-3.5-turbo-instructは2021年9月をもって学習データが終了しているため、それ以降の出来事についてうまく応答できないことがあります。
この問題に対応するために、Retrieval-Augmented Generation（RAG）技術が開発されており、関連する情報を外部から取り込み、モデルへの入力を強化することで回答の正確さを向上させます。
RAGの効率性向上の鍵となるのが、自己組織化マップ（SOM）です。高次元のデータを低次元に削減し格納するニューラルネットワーク技術を用いることで、計算コストを削減しつつ、入力に最も関連する情報を瞬時に検索可能にします。
この技術により、LLMは新たなデータにも柔軟に対応することが可能となり、その応用範囲を広げることができます。
次世代LLMの高まるニーズに応えるため、SOMを用いたRAGの有効性を示す実験結果を紹介し、さらなる研究の展開に期待を寄せます。
出典 : https://towardsdatascience.com/using-self-organizing-map-to-bolster-retrieval-augmented-generation-in-large-language-models-5d739ce21e9c?source=rss—-7f60cf5620c9—4