Gemini 1.5 Proのコンテキストサイズが可能にする、インコンテキスト学習とは

イントロダクション

Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context

人工知能（AI）研究の長年の夢は、人間の学習能力を再現することでした。私たちは、子供が新しい言語を難なく習得し、変化する環境に適応し、わずかな指示で複雑な概念を理解する様子に驚嘆します。そして今、大規模言語モデル（LLM）の画期的な進歩により、AIの世界にも同様の現象、「インコンテキスト学習」が現れ始めています。

インコンテキスト学習とは何か

インコンテキスト学習とは、LLMが推論時に、入力プロンプト内に関連情報を与えられるだけで、新しいスキルや知識を習得する能力のことです。モデルに教科書や一連の指示を与えるようなもので、モデルはそれらの文脈情報を活用して、明示的に訓練されていないタスクにも取り組むことができるようになります。

RAGとの違い

インコンテキスト学習は、提供されたコンテキストからパターンを見つけ出し、新しいタスクに迅速に適応する手法です。一方、RAGは外部データベースから関連情報を検索し、その情報を基に生成タスクを行うことで、最新の情報や特定のドメイン知識を利用する手法です。インコンテキスト学習とRAGは、どちらも大規模言語モデル（LLM）の性能を向上させる手法ですが、アプローチが異なります。

技術的進歩の背景

このエキサイティングな進歩は、GoogleのGemini 1.5のように、LLMのコンテキストウィンドウの大幅な増加によって実現しました。これらのモデルは、書籍全体や何時間もの動画、音声に相当する数百万のトークンを処理できるようになりました。この拡張された容量により、膨大な量の情報を「ワーキングメモリ」に保持し、それを用いてリアルタイムで推論し学習することができるのです。

インコンテキスト学習の影響と可能性

インコンテキスト学習は、さまざまな分野で革新的な変化をもたらす可能性を秘めています。

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