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7回をお届けいたします。
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あるLLMに「おすすめの映画は？」と聞くと、旧世代ではA・B・C・Dが挙がり、新世代ではE・F・A・Gが挙がったとします。
B・C・Dは忘れられたのでしょうか。
必ずしもそうではありません。
Bについて個別に聞けば、新世代も正しく説明できることがあります。知識は保持されている。
変わったのは、最初に思い出される顔ぶれ、つまり想起集合です。
この区別は実務に直結します。
買い手がLLMに「おすすめの◯◯は？」と聞いたとき、挙がるのは想起集合に入った数社だけです。
自社が説明可能な状態、つまり知られている状態であっても、想起集合に入っていなければ、その質問の場面では存在しないのと同じです。
したがって、確認すべきことは二つに分かれます。
自社が正しく説明されるか。そして、カテゴリ質問で自社の名前が挙がるか。
前者が正しくても後者が不安定なら、選ばれる場面に立てていません。
正引きで説明の正しさを、カテゴリ質問で想起の有無を。
二つを分けて測るところからです。
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それができるのが、ディギディギです。
いまのLLMが自社をどう説明するかを、正引きでその場で確かめられます。
モデルごとの回答を並べて、記憶されている内容と抜けている内容を一覧にします。
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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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