導入
LLM は一般に「言語モデル」と呼ばれ、人間の言語を理解して生成するように設計された機械学習モデルです。この用語はテキスト データを扱うあらゆるモデルを指すことができますが、近年では特に、OpenAI (GPT ファミリなど) や Google の BERT によって生成されたモデルなどの最先端のモデルと関連付けられています。
主な特徴
- 文章理解: LL.M. は、文、段落、さらには長い文章の文脈を読んで理解することができます。
- テキスト生成: 一貫性のある、文脈に応じた文章や段落を生成できます。
- 転移学習: これらのモデルは、大量のデータでトレーニングされると、すでに取得した知識を活用して、比較的少ないデータを使用して特定のタスクに合わせて微調整できます。
- 多用途: タスク固有のモデル アーキテクチャを必要とせずに、翻訳、質問応答、要約などの複数のタスクを実行できます。
機械学習コミュニティでは、より大規模で堅牢な LL.M. を作成する傾向があります。OpenAI の GPT-3 や GPT-4 などのモデルには、数千億または数千億のパラメーターが含まれており、さまざまなタスクで驚くべきパフォーマンスを示しています。
データ主導の世界では、情報の効率的な管理、検索、分析が重要になっています。クラウド ソリューションとリモート データベースは幅広いリソースを提供しますが、ローカル データ処理の価値に対する認識が高まっています。その中心となるのは、インデックス作成とクエリのプロセスです。このセクションでは、ローカル データのインデックス作成とクエリの重要性と利点について詳しく説明します。
スピードと効率
直接アクセス: ローカル データ インデックスにより、データセット全体をスキャンすることなく、特定のデータ ポイントに直接アクセスできます。これにより、情報の取得に必要な時間が大幅に短縮されます。
遅延の最小化: リモート サーバーに接続せずにローカル データをクエリすると、遅延が短縮され、応答時間が短縮されます。
データのセキュリティとプライバシー
暴露の軽減: データをローカルに保持し、インデックスを作成することで、外部サーバーまたはクラウド プラットフォームへの転送中の暴露のリスクを最小限に抑えます。
規制協定