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5回をお届けいたします。
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ここまで、いまのLLMがリアルタイムには学習しないことを見てきました。
では、この状態は続くのでしょうか。
研究の動向は、逆を示しています。
時間とともに変化するデータを継続的に取り込み、最新の知識へ追随する学習は、
サーベイ論文で独立した研究カテゴリとして整理されています。
変化し続ける世界への継続的な適応は、明確な研究目標です。
これが実現に近づくと、何が変わるか。
モデルの更新周期が縮みます。
記事を出してから、それがLLMの記憶に反映されるまでの時間が短くなる。
つまり、広報活動の成果がLLMの回答に現れるまでのタイムラグが縮んでいきます。
そのとき有利なのは、記事を継続的に発生させられている会社です。
更新がいつ来ても、直近の学習データに自社の記事が含まれている状態。
これを作るには、記事の発生を日次で把握し、途切れを検知できる体制が要ります。
記事の発生はPR効果測定サービスのQlipperで日次モニタリングできます。
LLMの記憶の入力側、つまり記事量の確定に使えます。
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記事の発生はPR効果測定サービスのQlipperで日次モニタリングできます。
ディギディギで測る想起の入力側、つまり記事量の確定に使えます。
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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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