はじめに
人工知能の世界は絶え間なく進化しており、長文コンテキストの言語モデル(LLM)の最新の進歩は、AIシステムとの対話や活用の方法を変革する可能性を秘めています。本記事では、最大2百万トークンと1百万トークンの入力を処理できる、先進的なLLMであるGemini Pro 1.5とGemini Flashの機能を探ります。
長文コンテキストLLM: Gemini Pro 1.5とGemini Flash
本動画では、GoogleからのLatest Updatesが紹介されており、その中でGemini Pro 1.5とGemini Flashが取り上げられています。これらのモデルは最大2百万トークンと1百万トークンの入力を処理できます。LLMにおける長文コンテキストへの注力は、人工知能のプログラミングや活用方法を変革する大きな可能性を秘めていると考えられています。本動画では、これらの長文コンテキストモデルの機能を一連のテストと実証を通して探っています。
テスト1: 大量の情報の中から目的の情報を見つける
最初のテストでは、50件の検索結果から特定の情報(ブログ記事の公開日)を見つける作業を行います。Gemini Pro 1.5とGemini Flashが、膨大な入力文脈の中から目的の情報を特定するために’Chain of Thought’推論を活用する様子が示されています。このテストは、これらのモデルが広範な入力を効果的に処理し、関連情報を抽出できることを確認する’妥当性チェック’として位置付けられています。
テスト2: 長文コンテキストLLMを使った検索結果のランキング
動画では、従来の検索アプローチにおける二段階方式(検索結果の取得と順位付け)について説明しています。順位付けの段階では、候補文書全体のコンテキストがモデルに反映されない限界があると指摘しています。Gemini Pro 1.5とGemini Flashを活用することで、検索結果のフィルタリングと関連性が向上する可能性が示されています。
テスト3: 多数のサンプルを活用するインコンテキスト学習
動画では’多数のサンプルを活用するインコンテキスト学習’の概念に焦点を当てています。これは、機械学習のアプローチを大きく変える可能性のあるパラダイムシフトと捉えられています。教師あり学習から、自己教師あい言語モデリングや人間からのフィードバックを活用した強化学習への進化を辿り、長文コンテキストLLMを使って入力内に多数の事例を提供することで、モデルのパフォーマンスがさらに向上する可能性が示されています。
DSPyを使った多数のサンプルを活用するインコンテキスト学習の実装
動画では、DSPy(Deta Support Python)フレームワークを使って多数のサンプルを活用するインコンテキスト学習を実装する様子が紹介されています。DSPyの’BootstrapFewShot’機能を使って合成サンプルを生成し、Geminiモデル用の’多数のサンプルを含むプロンプト’を作成しています。また、検索支援型生成タスクに特化したCohere Command Rモデルとの統合についても言及されています。
まとめ
Gemini Pro 1.5とGemini Flashに代表される長文コンテキストLLMの進歩は、検索・情報検索からマシンラーニング、人工知能に至るまで、さまざまなアプリケーションを変革する可能性を秘めています。これらのモデルが大規模な入力コンテキストを処理し理解する能力を活かすことで、AIシステムとの対話や活用方法に新しい可能性が開かれるでしょう。コンピュータビジョンや自然言語処理の分野がさらに進化する中、長文コンテキストLLMの探索は、研究開発の非常に興味深く影響力のある領域となることが期待されます。
キーポイント:
- Gemini Pro 1.5とGemini Flashは、それぞれ最大2百万トークンと1百万トークンの入力を処理できる長文コンテキストLLMです。
- 動画では、大量の入力文脈の中から特定の情報を見つける、検索結果のランキング、多数のサンプルを活用するインコンテキスト学習など、これらのモデルの機能を実証しています。
- DSPyフレームワークを使った多数のサンプルを活用するインコンテキスト学習の実装と、Cohere Command Rモデルとの統合が紹介されています。
- 長文コンテキストLLMは、検索・情報検索からマシンラーニング、人工知能に至るまで、さまざまなアプリケーションを変革する可能性を秘めています。