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。
「AI検索のパーソナライズ」第4回をお届けいたします。
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Gemini、ChatGPT、Claudeの検索機能は、いずれも「取得 → コンテキスト組み立て → 生成」の3段階で動いています。
パーソナライズはこの3段階のどこに個人データが入るかの問題であり、モデル本体の問題ではありません。
AIの中身も段階に分けて考えます。
前回のトークナイザで番号の列になった文章は、次に埋め込み層で数値の列（ベクトル）に変換されます。
その数値の列を受け取って次の語を予測するのが、Transformer本体です。
学習された本体は全ユーザーで共通で、人ごとに作り直されることはありません。
AI OverviewとAI Modeは、1つの質問を複数の派生クエリに展開し、
それぞれを検索にかけ、返った候補をモデルに渡して回答を作ります。
この展開はクエリファンアウトと呼ばれ、ランダム性を含むため、同じ質問でも毎回同じにはなりません。
つまりパーソナライズとは、本体を変えずに
「派生クエリ」「取得される候補」「本体に渡す材料」をユーザーごとに変える仕組みです。
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それができるのが、ディギディギです。
モデル一覧で、各LLMの学習データの締切日を確認できます。
本体が変わらない以上、記憶の中身は締切日で決まります。
どのモデルがいつの情報まで持っているかを先に把握できます。
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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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