「リトリーバルベースの学習」とはどういう意味ですか？
目次
リトリーバルベースの学習は、会話における言語モデルのパフォーマンスを向上させるための方法だよ。これらのモデルをゼロからトレーニングする代わりに、このアプローチは既存の例を見つけてそれを使って応答を導くことに焦点を当ててる。
どうやって動くか
会話中にモデルが難しい状況や危険な状況に直面した場合、過去の安全で適切な応答があった類似の会話を探すんだ。これらの例を引き出すことで、モデルはもっと安全な返信を作ることができるんだ。
利点
この方法は、バイアスや有害なコンテンツの問題を減らすのに役立つよ。モデルがもっと信頼性が高く、安全な応答を出せるようになって、チャットボットとの会話がユーザーにとってより良くなるんだ。
実用的な利用
リトリーバルベースの学習は簡単に統合できるから、元のモデルに大きな変更を加える必要がないんだ。手間をかけずに会話の安全性と質を向上させる効果的な方法なんだよ。