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導入

人工知能の開発において、大規模言語モデル (LLM) の出現は重要な転換点を示しています。深層学習テクノロジーの画期的な進歩とコンピューティング能力の向上により、LLM は、前例のない規模と複雑さを持つ汎用人工知能 (AGI) への新たな波を切り開きました。大量のデータを用いた事前学習により、モデルは自然言語を理解するだけでなく、一貫性のある論理的なテキストを生成することができます。しかし、「ナンセンスをでっち上げる」などの問題があり、ナレッジグラフは長年にわたって開発されてきました。精度と有効性の両方を組み合わせることで、LLM 錯視の問題を解決し、生成されたコンテンツをより正確かつ信頼できるものにすることができます。筆者がLLMとナレッジグラフを整理して以下のようにまとめましたので、ご参考までに。

第 1 章: 大規模言語モデル (LLM) の台頭と AGI の展望

ChatGPTとGPTシリーズ

ChatGPT は、2022 年 11 月に OpenAI によって発表された、生成対話の事前トレーニング済み大規模言語モデルです。これは、対話システムの分野における LLM の飛躍を表します。 ChatGPT は、会話型の対話スタイルを備えており、フォローアップの質問に答え、間違いを認め、間違った前提に異議を唱え、不適切な要求を拒否することができます。このインタラクティブな機能により、ChatGPT は複数の知識領域で詳細かつ明確な回答機能を実証できるようになります。ただし、テクノロジーの発展に伴い、ChatGPT には次のようないくつかの制限も明らかになりました。事実の正確さと適時性の問題。

これらの問題を解決するために、OpenAI は 2023 年 3 月に GPT-4 をリリースしました。これは、画像の理解をサポートする、よりスムーズで正確なモデルです。 GPT-4 の発表により、LLM の言語理解能力が向上するだけでなく、その適用範囲が拡大してマルチモーダル情報を処理できるようになり、より包括的で詳細なインテリジェントなインタラクションを実現できるようになります。

NLP タスクとアプリケーション シナリオ

大規模な言語モデルは、自然言語処理 (NLP) タスクで広く使用されており、テキスト分類、情報抽出、テキスト要約、インテリジェントな質問応答、読解、機械翻訳、テキスト生成、文法修正などの多くの分野をカバーしています。これらのタスクを実現することで、LLM は情報分類、テキスト構造化、概要説明、対話の質疑応答、複雑なテキストの理解、多言語翻訳、コンテンツ作成、情報エラー修正などの複数のシナリオで役割を果たすことができます。たとえば、インテリジェントな質問と回答のシナリオでは、LLM はユーザーの質問を理解し、正確かつ包括的な回答を提供できます。テキストの要約タスクでは、LLM はテキストから重要な情報を自動的に抽出し、簡潔な要約を生成できます。

大規模モデルの新たな機能

大規模な言語モデルの機能は一夜にして実現されるものではありませんが、モデルのサイズが大きくなるにつれて徐々に明らかになります。この機能の「出現」は、クロスドメイン転送機能や推論機能など、さまざまな側面で現れます。モデルのサイズがある程度大きくなって初めて、これらの機能は質的に飛躍します。 Google、DeepMind、OpenAI による大規模言語モデルの進化は、事前トレーニング、命令の微調整、調整などの段階を経て、モデルの機能を向上させるために重要です。

事前トレーニングの段階では、モデルは大規模なデータセットで共通のパターンと言語の知識を学習します。後続の命令微調整フェーズでは、モデルは特定の命令を通じて特定のタスクを完了する方法を学習します。調整段階では、さらなるトレーニングを通じてモデルの出力を人間の期待とより一致させることです。これらの段階の進化により、大規模な言語モデルが複雑なタスクを処理する際に驚くべき機能を実証できるようになりました。

さらに、コンテキスト学習、CoT (思考連鎖) プロンプティング、命令チューニングなどの主要なテクノロジは、LLM 機能の限界を常に押し広げています。 コンテキスト学習により、モデルはパラメーターを変更せずに、少数のサンプルで新しいタスクを学習できます。

CoT プロンプトは、詳細な推論ステップを提供することで、モデルに論理的推論を実行する方法を教えます。
命令チューニングは、明確な命令を通じてモデルの理解と予測能力を刺激します。

第 2 章: ナレッジ グラフと LLM

2.1 ナレッジグラフの概念と進化

ナレッジ グラフは本質的に、構造化されたセマンティックな知識ベースです。複雑な知識をグラフの形式で表現することにより、機械は知識をよりよく理解し、取得し、活用できるようになります。 。ナレッジ グラフの開発は、1960 年代のセマンティック ネットワークにまで遡ります。セマンティック ネットワークは主に自然言語理解の分野で使用されていました。インターネット技術の台頭により、ナレッジ グラフは検索エンジン、インテリジェントな質問応答、推奨コンピューティングにおいて重要な役割を果たし始めました。

1980 年代に、知識を記述するために「オントロジー」という哲学的概念が人工知能の分野に導入されました。その後、知識表現と知識ベースの研究者によって、フレームワーク システム、生成ルール、記述ロ​​ジックなどのさまざまな知識表現方法が提案されました。 1998 年、World Wide Web の発明により、ナレッジ グラフの開発に新たな機会が提供され、ハイパーテキスト リンクからセマンティック リンクへの移行により、ナレッジ グラフの構築方法が大きく進歩しました。

ナレッジ グラフは、本質的に世界モデルとみなすことができます。これは、機械が知識を表現する方法に由来し、グラフ構造を使用してすべてのもの間の関係を記述し、インターネット技術の台頭とともに開発され、実装されています。検索エンジン、インテリジェントな質問応答および推奨コンピューティング、その他のアプリケーション分野。

2006 年、Tim Berners-Lee は、セマンティック Web の本質はオープン データ間のリンクを確立することであると強調しました。 2012 年、Google はナレッジ グラフに基づく検索エンジン製品をリリースし、ナレッジ グラフの商用アプリケーションにおける画期的な出来事となりました。ナレッジ グラフの概念は、専門家による初期構築からマシン アルゴリズムの構築までこれまでに進化し、マルチモーダルかつマルチ形式の知識表現の方向に発展し続けています。

2.2 ナレッジグラフの構成と特徴

ナレッジ グラフの構築は、知識の抽出、知識の融合、知識の表現、知識の推論などの複数のステップを含む複雑なプロセスです。初期のナレッジ グラフは主に専門家によって手動で作成されていましたが、この種のグラフは高品質でしたが、高価で更新も遅かったです。テクノロジーの発展に伴い、機械学習アルゴリズムが自動的にナレッジグラフを構築するために使用され始め、構築効率と更新頻度が向上しました。

ナレッジグラフの特徴は、エンティティ、属性、イベント、関係などの複雑な知識関係をグラフ構造の形で表現できることです。この構造化された表現は、知識の保存と検索を容易にするだけでなく、知識推論の可能性も提供します。現代のナレッジグラフは、テキスト情報だけでなく、画像や音声など複数のモダリティのデータを含む、マルチモーダルかつマルチフォームの知識表現の方向に発展しています。

2.3 ナレッジグラフの適用事例

さまざまな分野におけるナレッジ グラフの応用例は豊富で多様です。一般的な分野では、ナレッジグラフは、一般ユーザーに広範な常識知識を提供する「構造化された百科事典の知識」としてよく使用されます。医療、法律、金融などの特定分野において、業界データに基づいてナレッジグラフを構築し、業界関係者向けに深い専門知識サービスを提供します。

たとえば、医療分野では、ナレッジ グラフによって病気、薬剤、治療法などの情報が統合され、医師が診断や治療の決定を下すのを支援できます。金融分野では、ナレッジ グラフは企業、業界、市場、その他の経済主体とその相互関係を表すことができ、アナリストが投資の意思決定を行うのに役立ちます。さらに、ナレッジ グラフは、パーソナライズされた推奨事項、インテリジェントな質疑応答、コンテンツ作成などの複数のシナリオでも使用でき、人工知能の適用範囲が大幅に広がります。

2.4 ナレッジグラフとLLMの連携

ナレッジ グラフと LLM を組み合わせることで、インテリジェント システムに強力な推論機能と知識表現機能が提供されます。 LLM の強力な言語理解および生成機能をナレッジ グラフの構造化された知識と組み合わせることで、より正確で詳細な知識推論を実現できます。たとえば、インテリジェントな質問応答システムでは、LLM はナレッジ グラフを通じて質問に関連する知識をすばやく見つけ、より正確で包括的な回答を提供できます。

さらに、ナレッジ グラフは LLM の補足としても機能し、モデルのトレーニングと推論中に必要な外部知識を提供します。ナレッジ グラフ内のナレッジをトリプル、命令、ルールなどの形式で LLM に注入することにより、モデルの信頼性と解釈可能性を向上させることができます。同時に、ナレッジ グラフを使用して、LLM によって生成されたコンテンツを引用、追跡、検証し、生成されたコンテンツの正確さと信頼性を保証することもできます。

産業用途においても、ナレッジ グラフと LLM の組み合わせは大きな可能性を示します。知識強化の事前トレーニング、迅速なエンジニアリング、複雑な知識推論、その他の方法を通じて、特定の分野向けのLLMを構築して、より専門的で効率的なサービスを提供できます。同時に、ナレッジ グラフはドメイン データ、知識、インタラクションの自動表現と更新も実現し、「ハイパーオートメーション」の実現を可能にします。

KGの迅速な構築を促進：知識の抽出/知識の融合

知識強化事前トレーニング/迅速なエンジニアリング/複雑な知識推論/知識トレーサビリティ/リアルタイム動的知識の融合
• 大規模な言語モデルによって実証される強力な抽出および生成機能は、ナレッジ グラフの迅速な構築を支援し、ナレッジの自動抽出と融合を実現します。
• ナレッジグラフ内のナレッジ支援によるプロンプトの自動構築により、自動プロンプトエンジニアリングが可能になります。
• LLM の創発能力と CoT 推論能力を、知識グラフに基づく複雑な知識推論能力と組み合わせることで、複雑なタスクを共同で解決できます。
• ナレッジグラフ内のナレッジは、トリプル、命令、ルール、コードなどの形式で言語モデルのトレーニング プロセスに追加でき、LLM の信頼性と解釈可能性の向上に役立ちます。
• LLM で生成された結果をナレッジ グラフ内のナレッジとリンクして、生成されたコンテンツの引用、トレーサビリティ、検証を実現します。
• ナレッジ グラフは、オントロジーを使用してドメイン データ、知識、インタラクションを表現し、データ アクセス、ナレッジの抽出、更新からユーザー インタラクション リンクに至るプロセス全体の自動化を完了します。

第 3 章: 産業実装パラダイム

3.1 大規模言語モデル産業の実装における課題

大規模言語モデル (LLM) は産業用途において大きな可能性を示していますが、一連の課題や制限にも直面しています。まず、大規模モデルのコンピューティング要件とストレージ要件は膨大であり、導入コストが増加するだけでなく、リソースに制約のある環境でのモデルの適用が制限されます。第 2 に、大規模モデルのトレーニングと微調整には大量の注釈付きデータが必要であり、このデータの取得と処理には時間と労力がかかることがよくあります。さらに、大規模なモデルの解釈性と制御性は比較的低く、高い精度と透明性が必要な一部のアプリケーション シナリオでは障害となります。

産業用途では、大規模モデルの汎用化能力も問題となります。 LLM は事前トレーニング段階で大量のデータにさらされますが、業界固有の用語や複雑なロジックに直面すると、モデルのパフォーマンスが制限される可能性があります。同時に、大規模なモデルの更新とメンテナンスも課題であり、モデルの適時性と精度を維持するために継続的な技術サポートとデータの更新が必要です。

3.2 「スモールモデル」エコロジーの発展

大型モデルと比較して、小型モデルは産業実装においていくつかの独自の利点を示しています。小規模モデルは、サイズが小さく、計算コストが低いため、エッジ デバイスやリソースに制約のある環境に展開するのが簡単です。さらに、小規模モデルの開発および保守コストは低いため、中小企業は機械学習テクノロジーを使用して製品やサービスを改善することができます。

小型モデルのもう 1 つの利点は、柔軟性とカスタマイズ性です。特定の業界またはアプリケーション シナリオに対して、開発者は特定のニーズを満たすために小規模なモデルを迅速にカスタマイズおよび最適化できます。例えば、医療相談や法律サービスなどの分野では、小規模モデルが専門用語や事例を的を絞って学習し、より正確なサービスを提供することができます。

オープンソースのフレームワークとツールの開発により、小規模モデルのエコシステムは急速に成長しています。開発者は既存のツールとライブラリを使用して、小規模なモデルを迅速に構築および展開し、産業インテリジェンスのプロセスを促進できます。同時に、小さなモデルの統合と組み合わせは、複雑な問題を解決するための新しいアイデアも提供します。複数の小さなモデルの共同作業を通じて、より柔軟で効率的なソリューションを実現できます。

3.3 具現化されたマルチモーダル言語モデル

マルチモーダル言語モデルは、画像、音声、ビデオなどのさまざまな種類のデータを処理して理解することができ、より豊かで直感的なインタラクティブなエクスペリエンスをユーザーに提供することができます。電子商取引の分野では、マルチモーダル モデルにより商品画像と説明を組み合わせて、より正確な検索および推奨サービスを提供できます。教育の分野では、マルチモーダル モデルを使用して生徒の学習行動を特定および分析し、パーソナライズされた教育サポートを提供できます。

身体化されたマルチモーダル言語モデルの利点は、人間の知覚と認知プロセスをより適切にシミュレートできることです。視覚、聴覚、その他の感覚情報を統合することで、モデルは環境とユーザーのニーズをより包括的に理解できます。さらに、マルチモーダル モデルは、自動運転やロボット サービスなどの複雑なシナリオやタスクを処理する強力な機能を実証しています。

ただし、マルチモーダル モデルの開発と適用は、技術的およびリソース的な課題にも直面しています。マルチモーダル データの収集、注釈、および融合には、学際的な知識と技術サポートが必要です。さらに、マルチモーダル モデルは計算の複雑さが高く、リアルタイムで正確な処理を実現するには効率的なアルゴリズムと最適化戦略が必要です。

3.4 検索の強化と知識の外部化

大規模な言語モデルの実用性を向上させるために、検索の強化と知識の外部化が 2 つの重要な技術手段となっています。検索の強化により、外部ナレッジ ベースを導入することでモデルの情報検索機能が強化され、モデルが質問に答える際に、より豊富で正確な情報を取得できるようになります。この方法は、ロングテール問題や最新の情報を必要とするタスクを処理する際のモデルの欠点を効果的に解決できます。

知識の外部化では、モデルが必要とする外部知識をパラメーター化された形式でモデルに埋め込むため、モデルは推論と生成のプロセス中にこの知識を直接利用できます。このアプローチにより、モデルの解釈可能性と制御可能性が向上し、開発者とユーザーがモデルの出力をよりよく理解し、信頼できるようになります。

産業用アプリケーションでは、検索の強化と知識の外部化をビジネス プロセスや意思決定システムと密接に統合して、インテリジェントな支援とサポートを提供できます。たとえば、財務分析では、検索機能の強化により、モデルは最新の市場データやニュースをリアルタイムで取得し、ユーザーに投資アドバイスを提供できます。医療診断では、知識の外部化により、モデルが臨床ガイドラインや薬剤情報を迅速に呼び出して、医師の意思決定を支援できます。

第 4 章: 将来の機会

4.1 大規模言語モデルの開発動向

大規模言語モデル (LLM) の開発トレンドは、よりインテリジェントでパーソナライズされた未来を示しています。テクノロジーの進歩に伴い、LLM は次の方向に急速に発展しています。

1. マルチモーダル機能: LLM はテキストに限定されなくなり、画像、ビデオ、オーディオなどのマルチモーダル コンテンツを理解して生成できるようになり、より豊かなインタラクティブなエクスペリエンスを提供します。
2. より深い理解: LLM は、継続的に最適化されたアルゴリズムを通じて、感情、皮肉、複雑な比喩を含む、より深い意味理解を実行できるようになります。
3. パーソナライズされたサービス: LLM は、ユーザーデータと機械学習を活用して、ユーザーの特定のニーズを満たす、よりパーソナライズされたサービスを提供します。
4. クロスドメイン統合: LLM は、医療、法律、教育、その他の専門分野と深く統合され、カスタマイズされたソリューションを提供します。
5. 説明可能性と透明性: LLM に対するユーザーの信頼を高めるために、モデルの解釈可能性と透明性が強化されます。

4.2 オープンソースツールと改善のアイデア

オープンソース ツールは、LLM の開発において重要な役割を果たします。これらは開発の敷居を下げるだけでなく、テクノロジーの迅速な反復と革新を促進します。たとえば、Hugging Face は、開発者が LLM を簡単に統合して微調整できるようにする一連のオープン ソース ライブラリとモデルを提供します。さらに、LLM を改善する戦略には次のものが含まれます。

• モデルの圧縮: モデルのサイズを縮小し、コンピューティング効率を向上させ、エッジ デバイスでの実行により適したものにします。
• 知識の注入: 外部知識ベースと LLM を組み合わせることにより、モデルの知識の幅と深さを向上させます。
• 強化学習: 強化学習テクノロジーを使用して、LLM の意思決定プロセスを最適化し、複雑なタスクにおけるパフォーマンスを向上させます。

現在の LLM の欠点に対応して、研究者らはいくつかの改善策を提案しています。たとえば、LLM に外部ツールを使用して、LLM の重みに含まれていない重要な欠落情報によるコンテキストの理解を強化し、より強力なエージェントを形成するなどです。総称して拡張言語モデル (ALM) と呼ばれます。

推論(推論): 複雑なタスクを、LM が単独で、またはツールを使用してより簡単に解決できる、より単純なサブタスクに分割します。
道具(ToO): 外部情報を収集するか、ALM によって認識される仮想世界または物理世界に影響を与えます。
行動(行為): 仮想世界または物理世界に影響を与えるツールを呼び出し、その結果を観察し、ALM の現在のコンテキストに組み込みます。
と併せて: 欠落をより適切に予測するために LM のコンテキストを強化することで、推論とツールを同じモジュールに配置できます。追加情報を収集するツールと、仮想世界または物理世界に影響を与えるツールを同じ方法で LM で使用できます。移行。

4.3 カスタマイズされた大型モデルの誕生

業界特有のニーズが高まるにつれ、カスタマイズされた大型モデルの誕生が避けられなくなりました。これらのモデルは、金融におけるリスク評価モデルや医療における診断支援モデルなど、特定の業界やタスクに合わせて最適化されます。実装パスには次のものが含まれます。

• ドメイン固有のデータトレーニング: 業界固有のデータを使用してモデルを再トレーニングし、そのドメインにおける精度と信頼性を向上させます。
• 構造化された知識の融合: 業界の知識ベースと LLM を組み合わせて、専門用語や概念に対するモデルの理解を向上させます。
• ユーザーフィードバックループ: ユーザーのフィードバックを収集してモデルのパフォーマンスを継続的に最適化し、継続的な学習と改善を実現します。
  

4.4 マルチエージェントのコラボレーションとテクノロジーのパラダイム

マルチエージェント システムとニューラル + シンボリック テクノロジー パラダイムは、将来の開発の重要な方向性です。マルチエージェント システムは、人間社会の協力と競争のメカニズムをシミュレートし、より複雑なタスクを解決できます。ニューラル + シンボリック テクノロジ パラダイムは、ディープ ラーニングとシンボリック推論の利点を組み合わせて、モデルの論理推論能力と解釈可能性を向上させます。これらのテクノロジーの開発により、次の側面で LLM の進歩が促進されます。

• 複雑なタスクの解決: LLM は、マルチエージェントのコラボレーションを通じて、複数のステップと複数の役割の参加を必要とする複雑なタスクをより効果的に解決できます。
• 知識の表現と推論: ニューラル + シンボリック テクノロジー パラダイムは、知識表現と複雑な論理的推論における LLM の機能を強化します。
  

4.5 新世代のアプリケーション開発パラダイム

「ビッグ モデル + ナレッジ グラフ」に基づく新世代のアプリケーション開発パラダイムが形になりつつあります。このパラダイムは、ナレッジ グラフをデータと知識の中心とし、それを LLM の自然言語処理機能と組み合わせて、よりインテリジェントで自動化されたアプリケーション開発を実現します。例えば：

• チャットドキュメント: 文書管理と質疑応答システムを組み合わせることで、LLM はユーザーのクエリを理解し、文書内容の正確な応答を提供できます。
• チャットテーブル: データ分析の分野では、LLM は自然言語クエリを理解し、複雑なデータ クエリと分析をデータベース内で直接実行できます。
• チャットウェブ: LLM は、検索エンジン API を活用してユーザーの質問を理解し、Web コンテンツに基づいて正確な回答を提供できます。
  

要約する

大規模言語モデルの将来はチャンスに満ちており、技術革新、業界アプリケーション、ユーザー エクスペリエンスなどの多くの側面で重要な役割を果たすことになります。オープンソースツールと改善アイデアはLLMの普及と最適化を促進し、カスタマイズされた大規模モデルは特定の業界のニーズを満たし、マルチエージェントコラボレーションとニューラル+シンボリックテクノロジーパラダイムはインテリジェントシステムのさらなる開発を促進します。新世代のアプリケーション開発パラダイムでは、LLM とナレッジ グラフの機能を利用して、よりインテリジェントで自動化されたアプリケーション開発を実現します。