Microsoftの研究者たちが、大規模言語モデル（LLMs）に特定の知識を取り込む手法とその応用について検討した新しい研究論文を発表しました。
特に、企業アプリケーション分野では、訓練データを超えた知識をモデルに組み込むことが重要です。
既存の手法では、複雑な質問に必要な推論処理や外部データへのアクセスに限界がありますが、
この研究では、質問のタイプを外部データの要求と推論の複雑さに基づいて四段階に分類しました。
具体的には、明示的な事実から出発する単純なクエリから、暗黙的な事実や推論を要求するもの、
解釈可能な論理、そして潜在的な論理まで、それぞれが異なる課題を持ち、特別な解決策が必要です。
たとえば、少量のデータセットを使ってLLM自身が推論のプロセスを生成する新しい技術も紹介されています。
この研究は、LLMを実務で利用する際の適切なテクニック選択や知識統合の方法について洞察を与えてくれます。
これにより、LLMの機能を最大限に活かしながらも、その制限を認識し、必要に応じてより高度なシステムへの移行や、
適切でない場面でのLLM使用を避ける助けとなるでしょう。
出典 : Microsoft researchers propose framework for building data-augmented LLM applications https://venturebeat.com/ai/microsoft-researchers-propose-framework-for-building-data-augmented-llm-applications/
