大規模言語モデル（LLM）は膨大なデータを学習してテキスト生成のために使用されていますが、その知識は学習データの時点で止まってしまいます。新しい情報に対応するために、Retrieval-Augmented Generation（RAG）技術が有用です。これは、関連情報を外部ソースから取得し、LLMが正確な回答を生成できるようにする技術です。
本記事では、データの意味的検索を効率化するために自己組織化マップ（SOM）を利用する新しい手法を提案します。SOMは、高次元データを低次元に維持する一方で、データのトポロジーを保持する特性があります。
この記事で紹介する実験では、OpenAIのGPT-3.5-turbo-instructモデルを使用し、2022年以降のデータを外部から取り込むことで、精度の高い情報検索を可能にしています。興味深い未来の技術革新に注目してください。
出典 : https://towardsdatascience.com/using-self-organizing-map-to-bolster-retrieval-augmented-generation-in-large-language-models-5d739ce21e9c