【朗報】東大、LLMとKGを組み合わせた新フレームワーク「KAG」を発表
スレッド
上記の論文に対してなんJの架空のスレを創造的に書いて。 レス番や名前、投稿日時、IDも書き、アンカーは全角で＞＞と書くこと。 10人以上の専門家と2人の初学者をスレ登場させて 多角的に議論して。スレタイトルも考えて、30回以上やり取りしてください。
1 名前：風吹けば名無し[] 投稿日：2024/03/20(水) 08:45:23.12 ID:kg5p0RAG0
大規模言語モデルと知識グラフを組み合わせた新しいフレームワーク「KAG」の論文が出たで
これからのAI応用に革新的な影響与えそう
2 名前：AI研究者 ◆AI9x8v7u6t[] 投稿日：2024/03/20(水) 08:47:11.45 ID:kNw9L3dg5
面白い論文やね。特に知識アライメントの部分が革新的。従来のRAGの限界を超える可能性を感じる。
3 名前：知識グラフの専門家[] 投稿日：2024/03/20(水) 08:48:33.78 ID:gR4pH2mK9
KGの構造をうまく活用してるのが良いね。ただ、スケーラビリティの課題はまだ残ってそう。
4 名前：初心者大学生[] 投稿日：2024/03/20(水) 08:50:22.91 ID:nW8bC5vX3
すまん、RAGってなんや？
5 名前：情報検索の研究者[] 投稿日：2024/03/20(水) 08:51:45.67 ID:sE6cQ8dY4
＞＞４
Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）の略やで
LLMが外部知識を参照しながら回答を生成する仕組みや
6 名前：自然言語処理研究者[] 投稿日：2024/03/20(水) 08:53:12.34 ID:nL7pM4kR2
論理形式ソルバーの実装が巧みやな。複雑な推論タスクでの性能向上が期待できる。
7 名前：データベースの専門家[] 投稿日：2024/03/20(水) 08:55:01.89 ID:dB5tN8wQ7
インデックス構築のアプローチが興味深いわ。従来のグラフDBとの統合も考慮されてる。
8 名前：企業研究者[] 投稿日：2024/03/20(水) 08:56:44.56 ID:cR3vH9mS1
実用面での価値が高そう。特にE-GovernmentとE-Healthでの応用例が説得力ある。
9 名前：システムエンジニア[] 投稿日：2024/03/20(水) 08:58:23.12 ID:sY2tK5pH8
実装の複雑さが気になるな。本番環境での運用コストどうなんやろ。
10 名前：大学院生[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:00:11.45 ID:gS4dF7jL6
すまん、知識グラフって何なんや？完全な初心者なんやが
11 名前：知識表現の専門家[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:01:33.78 ID:kR8pH5nM3
＞＞１０
知識グラフは、データを主語-述語-目的語の三つ組（トリプル）で表現するんや
例えば「太郎は花子の兄だ」を(太郎, 兄, 花子)みたいに表現する
こういう形式で知識を体系的に整理できるんや
12 名前：AI研究者 ◆AI9x8v7u6t[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:03:22.91 ID:kNw9L3dg5
＞＞９
確かにその懸念はあるな。ただ、論文のFigure 8見るとパフォーマンスとのトレードオフは
考慮されてるみたいや。
13 名前：機械学習エンジニア[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:05:01.67 ID:mL6tR9wS4
評価結果見たけど、HotpotQAでF1スコア76.2%は結構すごいな
従来手法から約20%も改善してる
14 名前：認知科学者[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:06:44.34 ID:cS7nB4mK9
人間の認知プロセスに近い設計になってるのが面白いね
特に知識の階層構造の扱い方が自然
15 名前：情報倫理の専門家[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:08:23.56 ID:eT5hM8pL2
医療応用での精度93%超えは素晴らしいが、残り7%のエラーケースの影響も検討すべきやな
16 名前：風吹けば名無し[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:10:11.89 ID:kg5p0RAG0
オープンソース化されるんか？
17 名前：OSS開発者[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:11:33.12 ID:oS3sD6fN7
＞＞１６
論文によるとOpenSPGでサポートする予定みたいやね
実装詳細はGitHubで公開されるはず
18 名前：数理論理学者[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:13:22.45 ID:mT4nH7kL5
論理形式の設計が綺麗やね。述語論理ベースながら実用性も考慮されてる。
19 名前：セマンティックWeb研究者[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:15:01.78 ID:sW6bP9mK4
オントロジーアライメントの手法が興味深いわ
既存のKG統合手法より柔軟性高そう
20 名前：品質保証エンジニア[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:16:44.91 ID:qA8tN5pH3
テストケースの網羅性が気になるな
特に異常系のハンドリングどうなってるんやろ
21 名前：AI研究者 ◆AI9x8v7u6t[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:18:23.34 ID:kNw9L3dg5
＞＞２０
Table 10のアブレーション実験である程度カバーされてると思うで
ただ、おっしゃる通り網羅的なテストは必要やな
22 名前：分散システムの専門家[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:20:11.67 ID:dS7tM4nL8
スケールアウト時の整合性管理どうするんやろ
特にKG更新時の問題が気になる
23 名前：自然言語処理研究者[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:21:33.90 ID:nL7pM4kR2
＞＞２２
その辺りは今後の課題として明示されてるね
Section 6のLimitationsで触れられてる
24 名前：初心者大学生[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:23:22.23 ID:nW8bC5vX3
なんか難しそうやけど、これ使えば何ができるようになるんや？
25 名前：企業研究者[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:25:01.56 ID:cR3vH9mS1
＞＞２４
例えば行政サービスのQ&Aシステムで、より正確な回答ができるようになるんや
論文のE-Government事例見ると、従来方式より約25%精度上がってる
26 名前：認知科学者[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:26:44.89 ID:cS7nB4mK9
知識の階層構造活用してるのが良いね
人間の記憶システムに近い設計になってる
27 名前：機械学習エンジニア[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:28:23.12 ID:mL6tR9wS4
実装難しそうやけど、得られる効果は大きそうやな
特に推論の精度向上は魅力的
28 名前：情報検索の研究者[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:30:11.45 ID:sE6cQ8dY4
検索システムとしても従来のRAGより優れてるな
特に複数ホップの質問に強い
29 名前：システムエンジニア[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:31:33.78 ID:sY2tK5pH8
運用コストの課題はあるけど、それ以上のメリットはありそうやな
30 名前：AI研究者 ◆AI9x8v7u6t[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:33:22.91 ID:kNw9L3dg5
今後の発展が楽しみな論文やね。特に産業応用での展開に期待。
31 名前：知識グラフの専門家[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:35:01.23 ID:gR4pH2mK9
要するに、より賢い質問応答システムを作れるようになるってことやな
従来の限界を超える可能性を感じる
32 名前：風吹けば名無し[] 投稿日：2024/03/20(水) 09:36:44.56 ID:kg5p0RAG0
めっちゃ勉強になったわ
ワイも勉強頑張るで！
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