AI技術は日々進化しており、大規模言語モデル（LLM）の推論能力が飛躍的に向上しています。従来のモデルではトレーニングされた情報の範囲内でしか答えられなかったのですが、イリノイ大学とマサチューセッツ大学アマースト校の研究者たちが、AIがリアルタイムで検索結果を取り込みながら推論する新技術「SEARCH-R1」を開発しました。
この技術により、AIは問題解決に必要な外部情報を自ら検索し、その情報を読み込んで推論の過程に取り入れることができます。また、検索と推論を行うためのトークンを生成する訓練を受けており、AIが理解を深めるために必要な情報を自主的に探索することが可能です。
さらに、SEARCH-R1は強化学習によって最終的な回答の正しさのみを評価する「アウトカムベースの報酬モデル」を使用しており、複雑な報酬モデルを用いることなく効率的に学習できます。このアプローチは、多種多様な問題に対応するAIアプリケーションにおいて、検索機能を活用した新しい推論能力を提供することを約束しています。
企業はこの技術を活用して、顧客サポートや知識管理、データ分析などの分野で実用的なAIシステムを構築できる見込みです。SEARCH-R1のコードはGitHub上で公開されており、誰もが新しい強化学習の可能性を探求することができます。
出典 : Beyond RAG: SEARCH-R1 integrates search engines directly into reasoning models https://venturebeat.com/ai/beyond-rag-search-r1-integrates-search-engines-directly-into-reasoning-models/
