AI発展の歴史から対談はスタート。
LLMは大量のデータを読み込ませればいいは古い、データの品質が一番大事という風潮に最近はなっているそうです。
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ChatGPTの正体とは？
従来のAIとは異なり何か専用のAIではなく、かつ自然言語が使用できることが差別化されたことだとおっしゃっていました。
ChatGPTはウソ（ハルシネーション）をつく、言語がきれいだからこそウソに見えないため、使い方には気を付けるべきということでした。
RAGの可能性
「Retrieval-Augmented Generation（RAG）」は、自然言語処理（NLP）の分野で使われる用語で、
情報検索（retrieval）と生成（generation）のアプローチを組み合わせた手法を指します。
これは、検索と生成の2つの主要なタスクを統合して、より効果的な情報処理や文章生成を行うことを目的としています。
（ChatGPTより回答）
プロンプトエンジニアリングが大変だが、それくらいしかデメリットがないくらいメリットが大きいものだそうです。
どのようにデータを引っ張ってくるか、引っ張り方を網羅する必要があるということでした。
会場の様子
お二人に難しい…！とうならせるような鋭い質問もたくさん出ました。
議論が白熱し、思わぬ方に脱線することもありましたが、最新の状況を知れる機会となりました。
LLM元年がまもなく終わります。
この先どのように技術を組み合わせて更なる進化をしていくのかが楽しみです！
ご参加いただいた皆様、ありがとうございました。
SparkLabsでは、今後も役立つコンテンツを予定していますので、興味のある方はお気軽にご参加ください！
登壇者プロフィール
大西 可奈子
AI研究家。NTTドコモ、NICTにて対話AIの研究開発に従事。 2020年10月より、AIプランナーとして大手IT企業勤務。AIの設計・導入に携わる。 副業として、人工知能に関する講演や記事執筆、監修等も多数行う。 著書・監修書に「いちばんやさしいAI〈人工知能〉超入門」（マイナビ出版）、「超実践！AI人材になる本 プログラミング知識ゼロでもOK」（学研プラス）がある。