カリフォルニア大学バークレー校の研究者たちは、AIの言語モデルを特定の分野で使う際の効率を上げる新手法「Retrieval Augmented Fine Tuning (RAFT)」を紹介しました。これは、単なる情報の取り込みだけでなく、文脈に合わせた正確な情報の抽出能力を向上させる技術です。
RAFTは、特に企業が独自データを扱う応用プログラムに有効で、詳細なドキュメントから情報を引き出す力をAIに与えます。また、研究者たちは、オープンソースの機能呼び出しモデル「Gorilla-Openfunctions-v2」と共に、この技術のソースコードをGitHubに公開し、使い方も指導しています。
今後は、長い文脈のドキュメントをうまく扱う方法の改善に取り組むと述べています。高校生でも理解できるように要約されたこの記事は、AIの最新研究に興味がある人たちにとって、読む価値があるでしょう。
出典 : https://bdtechtalks.com/2024/03/25/raft-llm-fine-tuning-for-rag/