大規模言語モデル（LLM）の進化と埋め込みモデルの重要性
大規模言語モデル（LLM）の台頭により、さまざまなデータタイプを数値表現に変換する埋め込みモデルへの関心が高まっています。埋め込みモデルは、企業環境におけるLLMの重要な応用であるリトリーバル拡張生成（RAG）に不可欠です。しかし、その可能性はRAGにとどまりません。過去1年間で埋め込みアプリケーションは大きな進歩を遂げ、2024年にはさらなる革新が期待されています。
埋め込みモデルの仕組み
埋め込みモデルは、画像やテキスト文書などのデータを、その重要な特徴を示す数値のリストに変換します。大規模なデータセットで訓練されることで、埋め込みモデルはさまざまなデータタイプを識別する能力を養います。
コンピュータービジョンでは、埋め込みは物体、形、色などの特徴を強調します。テキストアプリケーションでは、概念、場所、人、組織などに関連する意味情報をキャプチャします。
RAGアプリケーションにおいて、埋め込みモデルは企業文書の特徴をエンコードし、各文書の埋め込みをベクトルストア（埋め込みの比較用に特化したデータベース）に格納します。新しいプロンプトが提示されると、システムはその埋め込みを計算し、類似した値を持つ文書を取得します。関連文書の内容がプロンプトに組み込まれ、LLMがコンテキストに基づいた回答を生成する手助けとなります。この効率的なプロセスにより、LLMは訓練データに含まれない独自情報に基づいて洞察を提供し、情報不足による誤った事実を生成する「ハルシネーション」の問題に対処します。
RAGを超えて
RAGはLLMの機能を大幅に強化しましたが、リトリーバルと埋め込みの利点は単なる文書マッチングにとどまりません。「埋め込みは主にリトリーバルに使用され、概念の視覚化を強化することがよくあります」とLlamaIndexのCEO、ジェリー・リウ氏は述べています。「リトリーバルは非常に広範囲であり、さまざまなエンタープライズアプリケーションを支援できます。」
リウ氏によれば、リトリーバルはLLMの使用ケースにおいて基盤となる要素です。LlamaIndexは、LLMのプロンプトをSQLデータベースとのインターフェースや作業の自動化など、多様なタスクに接続するためのツールとフレームワークを開発中です。「リトリーバルはLLMに関連するコンテキストを豊かにするために重要であり、ほとんどの企業アプリケーションには何らかの形のリトリーバルが必要になると予想しています。」と付け加えました。
また、埋め込みは文書リトリーバルを超えるアプリケーションでも役立ちます。イリノイ大学と清華大学の研究者たちは、埋め込みを活用してコーディング用のLLMのために最も関連性が高く多様なトレーニングデータセットを選定する技術を開発し、トレーニングコストを大幅に削減しつつ高品質を維持しています。
エンタープライズアプリケーションにおける埋め込み
「ベクトル埋め込みは、非構造化データや半構造化データの処理を可能にします。セマンティックサーチ、つまりRAGもその一形態ですが、単なる応用に過ぎません。」とQdrantのCEO、アンドレ・ザヤルニ氏は述べています。「テキストデータの範囲を広げ、画像、音声、動画を含めることが重要であり、新しいマルチモーダルトランスフォーマーがそれを実現するでしょう。」
Qdrantは、異常検知、推薦システム、時系列分析など、さまざまなアプリケーションで埋め込みモデルを実装しています。「未開発のユースケースが多く、新しい埋め込みモデルが登場することでアプリケーションの数は増加する見込みです。」とザヤルニ氏は述べています。
ますます多くの企業が埋め込みモデルを活用して、膨大な非構造化データを分析し、顧客のフィードバックやソーシャルメディアの投稿を分類してトレンドや感情の変化を特定しています。「埋め込みは、大規模なデータセットを分析してトレンドやインサイトを得ようとする企業には最適です。」とCohereの埋め込みリード、ニルス・ライマース氏は説明しています。
埋め込みのファインチューニング
2023年には、カスタムデータセットを用いたLLMのファインチューニングが進展しましたが、このプロセスは依然として難易度が高いです。必要なデータと専門知識を備えた企業はわずかで、効果的なファインチューニングができているところは少数です。「RAGからファインチューニングへと流れが進む可能性があります。最初はRAGを使用してアクセス性を確保し、その後ファインチューニングで最適化する形です。」とリウ氏は予想しています。「オープンソースモデルが改善されるにつれて、ファインチューニングを行う企業は増加すると見込まれますが、その数はRAGを利用する企業よりも少ない可能性があります。」
埋め込みのファインチューニングには、データの変化に対する感受性といった困難が伴います。短いクエリでのトレーニングは長いクエリの性能を損なう可能性があり、その逆も然りです。「何」の質問に焦点を当てた埋め込みは、「なぜ」の質問にはうまく対処できないことがあります。
「企業は効果的な埋め込みのファインチューニングを行うために堅牢な社内MLチームが必要です。そのため、場合によっては市販のソリューションがより実用的です。」とライマース氏はアドバイスしています。
それにもかかわらず、埋め込みモデルのトレーニングプロセスを効率化するための進展が見られています。Microsoftの研究によれば、Mistral-7Bのような事前学習モデルは、強力なLLMによって生成されたコンパクトなデータセットを使用して埋め込みタスクのファインチューニングが可能であり、従来のリソースを多く必要とする手法を簡素化します。
LLMと埋め込みモデルの急速な進展を考慮すると、今後数ヶ月でさらなるエキサイティングな発展が期待されます。
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