自然言語処理とは
ChatGPTや、Claudeなどの、大規模言語モデルを仕事に活かす時代がやってきました。
大規模言語処理モデルの特徴
人世代前までは、対話システムは、話をし続けていると、おかしな対話が返ってくることが多かったのですが、大規模言語モデルになって、対話の破綻はほぼなくなりました。
- 程度聞きたいことを、きちんと返答できる。
- 文脈を考慮して、対話を続ける。
- 画像やPDFなども取り扱える。
自然言語処理システム開発の問題点
技術が日新月歩、すぐに新しい技術が現れて、対応が追いつかない。
大規模言語モデルの開発には、多額の金額と、それを学習する大量のテキストが必要で、普通のシステム会社は開発できない。
既存の業務システムとどう接続させるかの、標準的な方法が確立されていない。
たまに、真実と見せかけた、全くの嘘を話すことがあり、これを100パーセント取り除くことができないため、間違った提案を防げず、致命的な問題になることもあり得る。
弊社の提案
まずは、弊社は、最新の技術にキャッチアップし、新たな技術を取り入れていきます。
自然言語処理がどこに使えるが、システムのコンサルをします。
大規模言語モデルでは、RAGという手法や、オープンソースモデルが登場して、システムに組み込みやすいようになってきました。
お客様の環境で、ソリューションを解決できる提案を模索してまいります。
自然言語処理について
自然言語処理に関するQ&Aをまとめました。
自然言語処理とは?
人間の音声や、入力したテキストをもとに、人間のような会話で、応答するためのシステムです。
音声認識と自然言語処理は違うの?
音声認識は、音声を認識して、人間の言葉(テキスト)にするところまでをいいます。
自然言語処理は音声認識を含みますが、その内容の解析および、その意味している内容に対する応答を含みます。
どうやって人間の言葉を認識するの?
大量の文章を集めて、それをコンピューターで解析して、単語や文法、文脈などの情報を学習します。
その結果より、システムの発話を作成して応答を返します。
細かい処理は、各社の技術によってだいぶ違いますし、得意、不得意などもあり、各社研究を進めています。
AIやディープラーニングと自然言語処理の関係は?
今日、ハードウエアの進化とディープラーニング技術の発達によって、画像などの認識は人間の性能に近づいております。
ディープラーニングを利用して、自然言語処理を行う研究もだいぶ進んできています。
しかし、単に機械処理だけではうまくいかないことがあります。
専門知識がないと、自然言語処理のプログラムは作成できない?
自然言語処理のソフトウエアは、オープンソースや自然言語処理サービスを行っているところもあり、知識がない方でもプログラムを作成することが可能な時代になっています。
自然言語処理を動かすための環境はどういうものが必要?
簡単なものであれば、普通のPCで動作します。しかし、chatGPT等の大規模のものは、GPUを搭載するような、高性能なPCやクラウド環境が必要になります。
現在では、さまざまな自然言語処理をサービスするウェブがたくさんあります。そのようなものを利用するのも一つのソリューションです。
RAGとは何ですか?
RAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略で、大規模言語学習モデル(LLM)において、学習してない内容について、答えるための手法です。
従来は、企業特有の内容を答えるためには、LLMの再学習が必要でした。
しかし、LLMの規模が大きくなってきたため、費用が膨大にかかることが問題でした。
RAGでは、対話の最初に既存の情報を読み込ませて、その内容について返答させることによって、学習していない内容も返答させることができます。
ただし、一度に質問する文字数の制限があるため、あまり多くのデータを読み込ませることができません。
RAGについては、日新月歩で進化しておりますので、お問い合わせください。