RIG（Retrieval-Interleaved Generation）は、生成AIの精度向上と「幻覚」（ハルシネーション）問題の解決を目指す新しい手法です。以下にRIGの主な特徴を説明します。
RIGの概要
RIGは、大規模言語モデル（LLM）が生成する回答の正確性を高めるためのファクトチェック機能として機能します[2]。この手法は、グーグルが開発した「DataGemma」というツールの一部として実装されています[3]。
RIGの仕組み
- 初期回答の生成: ユーザーからの質問に対して、AIモデルが最初の回答案を生成します[2]。
- 信頼できる情報源との照合: 生成された回答案のうち、検証可能な部分を特定し、グーグルの「Data Commons」などの信頼できる情報源と照合します[2][3]。
- 回答の修正: 不正確な情報があれば、正確な事実に置き換えます[2]。
- 情報源の提示: 修正された回答とともに、使用した情報源をユーザーに提示します[2]。
RIGの利点
- 精度の向上: 信頼できるデータと照合することで、回答の正確性が大幅に向上します[3]。
- 幻覚の軽減: AIモデルが誤った情報を生成するリスクを最小限に抑えることができます[4]。
- 透明性の確保: 回答の根拠となる情報源を提示することで、ユーザーの信頼を高めることができます[2]。
他の手法との組み合わせ
RIGは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）と呼ばれる別の手法と組み合わせて使用されることがあります。RAGは、AIモデルが回答を生成する前に関連する外部情報を取り込むことで、より包括的な回答を可能にします[3][4]。
RIGは、生成AIの信頼性と実用性を高める重要な技術として注目されており、今後のAI開発において重要な役割を果たすことが期待されています。
Citations:
[1] https://www.nri.com/jp/knowledge/glossary/lst/sa/generative_ai
[2] https://www.technologyreview.jp/s/345967/googles-new-tool-lets-large-language-models-fact-check-their-responses/
[3] https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/1624288.html
[4] https://www.itmedia.co.jp/news/articles/2409/15/news062.html
[5] https://note.com/npaka/n/n14dbea326178
[6] https://cgworld.jp/regular/202308-aicg-03.html
[7] https://liginc.co.jp/solutions/technology/ai
[8] https://www.mri.co.jp/knowledge/column/20231114_2.html
RIG (Retrieval-Interleaved Generation) の応答の正確性が向上する理由
- 動的な情報取得:
RIGは応答生成プロセスの中で、必要に応じて複数回情報を取得します。これにより、生成中に新たに必要となった情報も適宜取得できるため、より包括的で正確な回答が可能になります[1]. - 自然言語クエリの生成:
RIGはLLMが自然言語で質問を生成し、その質問を使ってデータベース（例：Data Commons）にクエリを発行します。これにより、より正確なデータベースアクセスが可能となり、必要な情報を的確に取得できます[2]. - リアルタイムの事実確認:
RIGは応答を生成する際に、信頼できるソース（例：Data Commons）を積極的に参照して事実確認を行います。これにより、最新かつ正確な情報に基づいた回答が可能になります[3]. - コンテキストに応じた情報統合:
RIGは取得した情報を応答の現在のコンテキストに直接関連付けて統合します。これにより、より適切で一貫性のある回答が生成されます[1]. - 継続的な情報更新:
RIGは応答生成中に複数回情報を取得するため、生成プロセス全体を通じて最新の情報を反映させることができます。これにより、長い応答や複雑な質問に対しても一貫して正確な情報を提供できます[1]. - ハルシネーションの低減:
外部の信頼できるソースから継続的に情報を取得し統合することで、LLMが誤った情報を生成するリスク（ハルシネーション）を大幅に低減できます[2][3].
これらの要因により、RIGはベースモデルと比較して応答の正確性が約58%向上したと報告されています[2]. この顕著な改善は、RIGが動的で柔軟な情報取得と統合プロセスを採用していることによるものです。
Citations:
[1] https://ajithp.com/2024/09/13/enhancing-ai-accuracy-from-retrieval-augmented-generation-rag-to-retrieval-interleaved-generation-rig-with-googles-datagemma/
[2] https://weel.co.jp/media/tech/datagemma/
[3] https://blog.google/technology/ai/google-datagemma-ai-llm/
[4] https://www.llmwatch.com/p/googles-rag-alternative-retrieval
[5] https://arxiv.org/html/2404.06910v2
[6] https://blog.getbind.co/2024/09/17/google-datagemma-vs-gpt-o1-which-model-is-better/