特定ドメイン向けAI：LLMをカスタマイズするための3つの設計ステップ
2024年3月9日、AIの分野での最前線を行くGoogleのアルサラン・モセニア氏（ニューヨーク大学教授兼AIリード）が、ドメイン特化型（Domain-Specific）AIアプリケーションの設計について新たな三段階のアプローチを提案しました。この設計パターンは、特に企業の情報システム部門やシステムインテグレーター向けのソフトウェアエンジニアが、業界特有の課題に対応するための言語モデルを効果的にカスタマイズするためのものです。
ドメイン特化型AIアプリケーションとは何か？
ドメイン特化型AIアプリケーションは、特定の業界や専門分野に特化した技術を用いて、その分野特有の問題を解決することを目指すAIツールです。これにより、一般的なAIソリューションでは実現できない精度と効率を達成します。
三段階の設計パターン
ステップ1: プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングは、モデルが特定のドメイン知識を利用して適切な出力を生成するように導くためのクエリや命令の設計です。このステップでは、特定の業界用語やコンテキストを反映した質問や命令を設計することで、モデルに正確な情報提供を促します。
ステップ2: 情報検索強化生成（RAG）
RAGは、既存の知識データベースからの情報を取得し、それを基にモデルが回答を生成する技術です。このアプローチにより、モデルは最新または特定の専門知識に基づいて、より精確で説明的な回答を提供することが可能になります。企業が内部の知識管理システムを活用する際に特に有効です。
ステップ3: ファインチューニング
既存の大規模言語モデルを、特定のドメインに特化したデータセットでトレーニングすることにより、その分野でのパフォーマンスを高めます。これにより、モデルはその業界のニュアンスや用語を理解し、実際のアプリケーションで直接利用可能な出力を提供できるようになります。
最後に
モセニア氏によると、これら三段階の設計パターンは、企業が自社の具体的なニーズに合わせてAIをカスタマイズし、より高いROIを達成する上で極めて重要です。情報システム部門やSIベンダーのSEは、これらの技術を活用して、業界特有の課題に対応するカスタムAIソリューションを開発することができるでしょう。今後もAI技術の進化に伴い、ドメイン特化型のアプローチがさらに重要性を増していくことが予想されます。