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。
「LLMのリアルタイム学習の現在と未来」第10回をお届けいたします。
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更新窓の記事量が想起の変化と対応する。では、量だけを見ればよいのでしょうか。
同じ100本の記事でも、発表日に一気に出た100本と、数週間にわたって出続けた100本では、性質が異なります。
Web上の総量は同じでも、収集される工程への露出の仕方が違うからです。
記事量には、どれだけ発生したかという量の軸と、それが時間の上でどう分布したかという軸があります。
短期集中は、話題の山を作る一方で、収集のタイミングと重ならなければ取り漏れのリスクを抱えます。
継続発生は、山は低くても、収集機会に繰り返し露出します。
もう一つ、量を稼ぐ際の注意があります。
同じ文面の記事を増やしても、学習工程の重複除去という仕組みで一つに束ねられ、数として効きません。
効果のあるのは、同じ事実を異なる表現・異なる構成で書いた、独立した記事の継続的な発生です。
同じ事実を別表現で書き分ける並列センテンス生成を、ディギディギは備えています。
重複除去に消されない記事作りの下書きとして使えます。
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それができるのが、ディギディギです。
同じ事実を別表現で書き分ける並列センテンス生成を備えています。
重複除去に消されない独立記事を作る際の下書きとして使えます。
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次回もどうぞお楽しみに。
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