LLM（大規模言語モデル）におけるRAG（Retrieval-Augmented Generation）とファインチューニングは、それぞれ異なる目的とアプローチを持つ技術です。
1. RAG（Retrieval-Augmented Generation）
RAGは、言語モデルが生成するテキストに対して外部の情報を取り入れるための技術です。具体的には、モデルが質問やリクエストを受け取った際に、外部のデータベースやドキュメントなどから関連する情報を検索し、それをもとに回答を生成します。この方法では、モデル自体はあらかじめ大規模に訓練された一般的な知識を持っており、必要に応じて検索機能を利用して新しい情報を取り込むことができるのが特徴です。
- メリット: 常に最新の情報にアクセスできるため、モデルが持っている固定の知識に依存せずに、新しい情報を取り入れて回答を提供できる。
- デメリット: 検索結果の品質や関連性に依存するため、検索が不正確だと誤った情報を生成する可能性がある。
2. ファインチューニング（Fine-tuning）
ファインチューニングは、事前に訓練された言語モデル（通常は大規模なデータセットを使って訓練されたモデル）に対して、新しいデータセットを使って追加訓練を行う手法です。これにより、特定のタスクやドメインに特化したモデルを作ることができます。例えば、法律文書の要約に特化したモデルや、特定のビジネス領域のチャットボットなどを作成する際に使用されます。
- メリット: モデル自体が特定のタスクやドメインに関する知識を保持し、その分野に特化した回答や生成が可能になる。外部データに依存しないため、応答速度が速く、安定している。
- デメリット: 訓練データが古くなると、モデルも古い情報を保持したままとなり、新しい情報に対応できなくなる。また、訓練には計算資源と時間がかかる。
以下にRAGとファインチューニングの違いを一覧表にまとめます。
| 項目 | RAG（Retrieval-Augmented Generation） | ファインチューニング |
|---|---|---|
| 概要 | 生成モデルと情報検索モデルを組み合わせ、外部情報を基にテキストを生成 | 事前学習済みモデルに特定のデータセットを使って再トレーニングを行う |
| プロセス | 1. 関連情報を外部データベースから取得 2. 取得情報を基にテキストを生成 | 1. 学習済みモデルを選択 2. 特定のタスク用データで再トレーニング |
| 利点 | – 最新情報に基づく正確な回答 – 新しいトピックに対応可能 | – 特定のタスクで高精度 – 新しいデータに適応 |
| 用途 | FAQシステム、カスタマーサポートなど | テキスト分類、生成、解析タスクなど |
| モデルの変更 | モデル自体を変更せず、外部データと組み合わせて動作 | モデルの内部パラメータを更新して性能を向上 |
| 外部情報の利用 | 外部データベースやドキュメントからリアルタイムに情報を取得 | 特定のタスクに関連するデータセットのみを使用 |
| 適用範囲 | 広範なトピックに対応可能 | 特定のドメインやタスクに特化 |
違いのまとめ
- RAGは外部のデータを検索してリアルタイムで情報を取り込み、それに基づいて回答を生成する手法。モデルは一般的な知識を持ちつつ、必要に応じて新しい情報を利用します。
- ファインチューニングは、特定のデータセットを使ってモデルを追加訓練し、特定のタスクやドメインに特化した能力を持たせる手法。モデル自体がそのタスクに特化した知識を学習します。
どちらのアプローチを選ぶかは、用途やシステムの要件に依存します。リアルタイムで最新の情報が必要な場合はRAGが適していますし、特定のタスクに関して高い精度の応答が求められる場合はファインチューニングが有効です。
