いつもお世話になっております。Qlipper運営・株式会社トドオナダです。
「意味集合は座標である」を全6回にわたってお届けいたします。
第1回のテーマは【意味は単語ではなく成分である――LLMOの前提】です。
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AIにとって意味は単語ではなく成分であり、意味集合は座標です。
単語は、その座標に付けたラベルにすぎません。
LLMO、すなわちLLMの事前学習対策は、この前提から組み立てる必要があります。
私たちは意味集合を「AIが自社ブランドを何として記憶しているかの集合」と定義してきました。
ディギディギでは「ホエイ・国産・溶けやすい」のような語で表示するため、
「意味集合とは関連語のリストであり、関連語を並べればよい」と受け取られることがあります。
この理解はLLMOを誤らせます。
検索エンジンは文書に含まれる語を索引にして質問と照合します。
だからページに語を入れること自体に意味がありました。LLMは語を索引として持っていません。
文章はトークンに分割され、それぞれが数値の列（ベクトル）に変換され、以降の処理はすべてベクトルに対して行われます。
AIの回答を決めるのは「関連語が入っているか」ではなく「ベクトルがどこを指しているか」です。
語を並べる発想のままでは、AIが見ているものに手が届きません。
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それができるのが、ディギディギです。
ブランドスターで、AIが自社名の座標をどんなラベルで読み出しているかを星図として確認できます。
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次回もどうぞお楽しみに。
何かご不明点がございましたら、お気軽にご連絡ください。
どうぞよろしくお願いいたします。
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