適応型学習とは、学習者一人ひとりの理解度、苦手分野、学習速度、学習履歴、行動パターンに応じて、学習内容や難易度、復習タイミング、次に取り組む課題を動的に調整する学習システムです。

大規模言語モデルを実務へ導入しようとするとき、多くの組織が最初に直面するのが、「どのモデルを使うべきか」という問いです。

RAGは、検索と生成を組み合わせることで、単体の大規模言語モデルでは扱いにくい最新情報や社内知識、ドメイン固有情報を活用できる仕組みとして広く使われるようになっています。

大規模言語モデルについて学び始めると、まず注目されやすいのは対話性能や文章生成の自然さです。

大規模言語モデルの議論では、しばしば「モデルは大きいほど強い」という見方が前面に出ます。

検索拡張生成は、小さく始める段階では非常に魅力的に見えます。数千件から数万件ほどの文書を用意し、埋め込みを作り、ベクトル検索で関連文書を取得し、大規模言語モデルへ渡して回答を生成する。