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14回をお届けいたします。
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Common Crawl、Vendor Crawler、直接供給。三つの経路を見てきました。
ここで一つ、誤解を避けたい点があります。
新しい経路は、古い経路を置き換えるのではありません。
学習には量と多様性が要ります。
その母集団としてのCrawlは、直接供給が広がっても必要であり続けます。
直接供給は、最新性が要る領域を補う役割です。
三つは併存し、役割を分けます。経路は増えるのです。
このことは、記事の作り方に一つの指針を与えます。
特定の経路だけに最適化した記事、たとえば直接供給を持つ媒体だけに載ればよいという発想は、
量と多様性の経路を捨てることになります。逆もまた然りです。
目指すべきは、どの経路を通っても生き残る記事です。
収集され、品質判定を通り、重複除去に束ねられない。
同じ事実を独立した表現で、複数の媒体に、継続的に発生させることが、全経路への同時対応になります。
その量産の下書きとして、ディギディギの並列センテンス生成が使えます。
同じ事実の別表現を作り、重複と見なされない記事群を設計できます。
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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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