最先端の大規模言語モデルを効果的に活用するためには、エンベディングモデルが重要です。このモデルは、ユーザーが入力したクエリと知識ベースを符号化し、より関連性の高い情報を引き出す役割を果たします。
特に、「Llama 3」を「LLM2Vec」というエンベディングモデルに変換することで、言語モデルの理解力を大幅に向上させることができます。これにより、ユーザーが求める情報により簡単にアクセスできるようになります。
この技術は、言語モデルが同じドメインの情報で訓練または微調整される際に特に効果を発揮し、言語モデルを様々なシーンでの情報検索支援に適用することを可能にします。高校生でもこの技術の基本概念を理解し、その可能性に胸を膨らませることでしょう。
出典 : https://towardsdatascience.com/turn-llama-3-into-an-embedding-model-with-llm2vec-8448005f99aa