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20回をお届けいたします。
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全20回にお付き合いいただき、ありがとうございました。
最後に、現在と未来を一枚にまとめます。
現在。LLMはリアルタイムには学習していません。
記憶はモデル更新という離散的な機会にしか変わらず、更新窓に発生した記事の量が、
想起の変化と対応して観測されています。
未来。継続的な適応は明確な研究目標であり、供給経路はCrawlから直接供給へと増え続けています。
更新周期が縮むほど、LLMへ届くPublisherで第三者の記事を発生させ続けるというPRの仕事の比重が増していきます。
今日やることは二つです。
一つ、現在地を測ること。
いまのLLMが自社を何と説明し、カテゴリ質問で名前が挙がるのか。
想起シェアを世代間で比較できる形で記録し始めれば、次のモデル更新が最初の開票日になります。
二つ、記事の発生を続けること。
重複しない独立記事を、届く媒体で、途切れさせないことです。
本シリーズの詳しい根拠と観測データは、noteマガジンで無料公開しています。
測定の始め方は、1 on 1ミーティングでご相談ください。
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それができるのが、ディギディギです。
同じ質問を繰り返し投げ、自社が想起集合に入った回数の割合を想起シェアとして計測できます。
モデル更新の前後で比較すれば、世代間の変化が数字で残ります。
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全20回、最後までお読みいただき、誠にありがとうございました。
次回からは、【意味集合は座標である】をお送りします。
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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