AIモデルが自信を持って出した答えを、ユーザーが時代遅れだと呼んだことはありますか？ そのような経験があれば、チームはすべての回答に疑問を持つでしょう。
開発者やAI愛好家にとっては悪夢のような話に聞こえますよね？
大規模言語モデル（LLM）はトレーニングデータに基づいて実行されますが、データが古くなると不正確さが入り込んでしまいます。再トレーニングには数百万ドルの費用がかかるため、最適化が賢明な策となります。
RAG（回収増強生成）とファインチューニングは、精度を高めるための最上位のフレームワークです。しかし、各アプローチの違いを考慮すると、それぞれ異なる用途に最適です。LLMの効果的な改善には、適切なフレームワークが鍵となります。
しかし、どちらが適切でしょうか？
この記事では、RAG vs. ファインチューニングのガイドでこのジレンマを取り上げます。 特定の分野のデータを取り扱っている場合でも、高品質なデータ検索ソリューションを構築したい場合でも、このガイドで答えを見つけることができます。
⏰60秒でわかる要約
- LLMとAIモデルのパフォーマンスを向上させることは、あらゆるビジネスおよび開発機能において鍵となる部分です。RAGとファインチューニングは一般的なアプローチですが、そのニュアンスと影響を理解することが重要です。
- RAGはLLMにリアルタイムの外部データ検索機能を提供し、再トレーニングのコストを削減します。
- ファインチューニングは、専門データセットでトレーニングを行うことでLLMを最適化し、ドメイン固有のタスクの精度を向上させます。
- RAGは、金融、法改正、カスタマーサポートなど、変化の速いデータ環境に最適です。
- ブランド固有のAI、コンプライアンス重視の業界、およびセンチメント分析には、ファインチューニングが最適です。
- ClickUp Brainは両方を組み合わせ、コンテキストの洞察にはRAGを、カスタマイズされた自動化とコンテンツ生成にはファインチューニングを使用します。
- ClickUpのAI搭載ツールは、知識の検索、ワークフローの自動化、プロジェクト管理を大幅に効率化します。
検索結果補強型生成（RAG）とは？
LLMがこれまで見逃していた新しいレポートやアンケートを見てみましょう。そのような場合にはRAGが必要です。この点をより深く理解するために、このアプローチの基礎について見ていきましょう。
RAGの定義
RAGは、LLMの回答精度を向上させるために追加の情報検索を行うAIフレームワークです。LLMの回答生成前に、知識ソースやデータベースなどの外部ソースから最も関連性の高いデータを取得します。
LLMまたは生成型AIモデル内の研究アシスタントとして考えてみてください。
👀 ご存知でしたか？ LLMs、特にテキスト生成モデルは、誤りであるにもかかわらず、信憑性のある情報を生成することで、幻覚を起こすことがあります。その理由はすべて、トレーニングデータのギャップにあります。
RAGの主な利点
おそらく、もうお分かりでしょう。RAGは、ビジネスプロセスに必要な接続されたAIの追加レイヤーです。その潜在能力にスポットライトを当てると、次のような利点があります。
- トレーニングコストの削減： ダイナミックな情報検索により、モデルの再トレーニングを頻繁に行う必要がなくなります。これにより、特にデータが急速に変化する分野において、より費用対効果の高いAIの展開が可能になります。
- スケーラビリティ： プライマリシステムのサイズを増やすことなく、LLMの知識を拡張します。 ビジネス規模の拡大、大量のデータセットの管理、高いコンピューティングコストをかけずにクエリを実行するのに役立ちます。
- リアルタイム更新：各回答に最新の情報を反映し、モデルを最新の状態に保ちます。リアルタイム更新による精度の優先は、財務分析、ヘルスケア、コンプライアンス監査など、多くの業務において不可欠です。
📮 ClickUp Insight:回答者の半数がAIの導入に苦労しており、23%はどこから始めればよいのか分からず、27%は高度なことをやることに対してさらなるトレーニングを必要としている。
ClickUpは、テキストメッセージを送るような感覚で使える使い慣れたチャットインターフェースでこの問題を解決します。Teamsは、簡単な質問やリクエストからすぐに始められ、多くの人が躊躇する学習曲線なしで、より強力な自動化機能やワークフローを自然に発見できます。
RAGの使用例
RAGが特に効果を発揮する場面とは？ 以下の主な使用例を検討してください。
チャットボットとカスタマーサポート
カスタマークエリには、最新かつ状況に応じた回答が求められることがよくあります。RAGは、最新のサポート記事、ポリシー、トラブルシューティングのステップを取得することで、チャットボットの能力を向上させます。
これにより、事前のトレーニングを大幅に省略して、より正確なリアルタイムのサポートが可能になります。
動的な文書検索
RAGは、膨大なリポジトリから最も関連性の高いセクションを抽出することで、ドキュメント検索を最適化します。LLM担当者は、一般的な要約ではなく、更新されたマニュアル、研究論文、または法的文書からピンポイントの回答を提供することができます。
RAG を使用した LLM を採用すると、情報の検索がより迅速かつ正確になります。
🧠 豆知識：Facebook、Instagram、スレッド、WhatsAppを所有するMetaは、2020年にLLM開発にRAGを導入しました。
ファインチューニングとは？
では、ファインチューニングが何をするのかを見ていきましょう。
微調整の定義
ファインチューニングには、事前学習済みの言語モデルのトレーニングが含まれます。はい、多くのトレーニングです。これは、ポイントとフォーカスで説明できます。
🧠 ご存知でしたか： 大規模言語モデル（LLM）のトレーニングでは、「重み」はニューラルネットワーク内の調整可能なパラメーターであり、ニューロン間の接続の強さを決定し、本質的には学習した情報を保存します。トレーニングプロセスでは、予測エラーを最小限に抑えるために、これらの重みが最適化されます。
一方、「フォーカス」には、いくつかの側面があります。品質と関連性を確保するための慎重なデータ管理、関連する入力セグメントを優先するための注意メカニズムの利用、特定のタスクに特化したモデルを構築するためのターゲットを絞った微調整などです。
専門データセットを使用することで、ファインチューニングにより、AIモデルはドメイン固有のタスクの実行に絞り込むことができます。モデルの重みと焦点を調整することで、LLMはより文脈を理解し、精度を高めることができます。
LLMに必要な修士号を、あなたの業界の言語で話せるように微調整することを考えてみましょう。このAI戦略がプロンプト応答プロセスにどのように関わるのかを確認してみましょう。
ファインチューニングの利点
ファインチューニングのテクニックは、AIの微調整にすぎません。 むしろ、あらかじめ定義された詳細をズームインできるようなものです。 これには次のような利点があります。
- タスクに特化した最適化：専門データセットにより、特定のタスクに対する LLM の回答がより的確になります。複雑なプロンプトによるユーザーの負担を軽減したいとお考えですか？ ファインチューニングにより、開発者はカスタマイズされた AI ソリューションを得ることができます。
- ニッチなアプリケーションの精度向上： 専門知識によりエラーが減少し、各回答の精度が向上します。 また、ファインチューニングによりLLMの信頼性が高まり、ビジネスではマイクロマネジメントや手作業による監視を緩和することができます。
- *ブランドの声とコンプライアンスのためのカスタム化：LLMに企業用語、スタイル、規定を教えるのがファインチューニングです。これにより、一貫したブランドの声と業界特有のコンプライアンスが維持されます。
➡️ こちらもご覧ください：AI テクニック：機械学習、ディープラーニング、NLP の習得
微調整の使用例
お客様の微調整プロセスは、ターゲットとする効率性をロック解除します。 ここが優れています。
ドメイン固有の品質保証システム
法律、医療、金融などの業界では、正確な専門知識を備えたAIによる回答が求められます。LLMに専門知識を付与するファインチューニングにより、正確な質問回答（QA）が実現します。
例えば、法律のAIアシスタントは契約をより正確に解釈し、医療用チャットボットは信頼性の高いデータセットを使用して症状に基づくガイダンスを提供することができます。
感情分析とカスタムワークフロー
ビジネスでは、ブランドのモニタリング、カスタマーフィードバックの分析、独自の業務ニーズに合わせたワークフローの自動化に、微調整されたモデルを使用しています。AI搭載のツールは、製品レビューにおける微妙な感情を検出し、企業が提供する製品やサービスを改善するのに役立ちます。
人事部門では、自然言語処理と組み合わせた微調整により、AIが従業員アンケートを分析し、職場における懸念事項をより高い文脈認識力で特定するのに役立ちます。
💡 プロのヒント： ファインチューニングには、潜在的な偏りを排除するために、より多様なデータを追加することが含まれる場合があります。 ドメインに特化したものではありませんが、それでも重要なアプリケーションです。
比較：RAG vs. ファインチューニング
AI戦略の両方がパフォーマンスの向上を目的としていることは否定できません。
しかし、選択は依然としてかなり難しいように思えますよね？ ここでは、LLMへの投資を正しく決定するための、ファインチューニングとRAGの比較を紹介します。
| 側面 | RAG （Retrieval-augmented generation） | ファインチューニング |
| 定義* | LLMは、専用のシステムにより、外部ソースからリアルタイムで関連データを取得できます。 | ドメイン固有のタスク用に専門化されたデータセットで事前学習済みのモデルをトレーニングする |
| パフォーマンスと正確性 | リアルタイムのデータ検索には最適ですが、精度は外部データの品質に依存します。 | 文脈上の正確性とタスク固有のレスポンスを改善 |
| コストとリソース要件 | よりコスト効率の高い、リアルタイムのデータアクセスに重点を置いた | 初期トレーニングにはより多くのリソースが必要ですが、長期的には費用対効果が高い |
| メンテナンスと拡張性 | 高い拡張性と柔軟性を備えていますが、外部ソースの更新頻度に依存します。 | 頻繁な更新とメンテナンスが必要ですが、長期的には安定したパフォーマンスを発揮します。 |
| *ユースケース | チャットボット、動的ドキュメント検索、リアルタイム分析 | ドメイン固有のQAシステム、センチメント分析、ブランドボイスのカスタム |
| 選択すべきタイミング | 変化の速いデータ、リアルタイムの更新、リソースコストの優先順位付け | ニッチな顧客セグメント、ドメイン固有のロジック、ブランド固有のカスタム |
| 理想的な | 業界では、リアルタイムで正確な情報（財務、法務、カスタマーサポート）が必要とされています。 | 特定の言語、コンプライアンス、または文脈を必要とする業界（医療、法律、人事） |
疑問を解消するために、もう少し明確な情報が必要ですか？ お客様のニーズに影響を与える鍵となる側面について、以下に比較検討します。
パフォーマンスと正確性
パフォーマンスに関しては、RAGは外部ソースから新しいデータを引き込むことで重要な役割を果たします。その正確性と応答時間は、このデータの質に依存します。外部データベースへの依存関係により、RAGは最新情報を効果的に提供することができます。
一方、ファインチューニングは、専門的な再トレーニングを通じてモデルの処理と応答の方法を改善します。このプロセスでは、特にニッチなアプリケーションにおいて、文脈的により正確な応答が生成されます。ファインチューニングされたLLMは、ヘルスケアや金融など、厳格な要件が求められる業界において一貫性を維持するのに理想的です。
*結論：RAGは、リアルタイムのデータと文脈的に正確な応答の微調整に最適です。
Redditユーザーは次のように述べています。
RAGパイプラインで小規模なモデルと優れたデータベースを使用している場合、高品質なAIからの出力を使用するよりも高品質なデータセットを生成することができます。
RAGパイプラインで小規模なモデルと優れたデータベースを使用している場合、高品質なAIからの出力を使用するよりも高品質なデータセットを生成することができます。
💡 プロのヒント： LLMを特定の出力に導くには、効果的で迅速なエンジニアリングに焦点を当てましょう。
コストとリソース要件
RAGは通常、外部データ検索のレイヤーを追加するだけなので、初期費用はよりコスト効率的です。モデル全体を再トレーニングする必要がないため、特に動的な環境では、予算にやさしいオプションとなります。ただし、リアルタイムのデータアクセスとストレージの運用コストがかかる可能性があります。
ファインチューニングには、より多くのデータセットの準備とトレーニングリソースが必要ですが、長期的な投資となります。一度ファインチューニングを行えば、LLMのアップデートの必要性が減り、パフォーマンスの予測とコスト削減につながります。開発者は、初期投資と継続的な運用コストを比較検討する必要があります。
*結論：RAGは費用対効果に優れ、導入が簡単で、すぐに効果を実感できます。微調整は初期段階ではリソース集約的ですが、LLMの品質を向上させ、長期的には運用コストを削減します。
💡 プロのヒント： RAGシステムは、そこから引き出されるデータがどれほどスマートであるかによって決まります。データソースをクリーンに保ち、正確で最新の状態に保ちましょう！
メンテナンスと拡張性
RAGは主に外部ソースの拡張に重点を置いているため、優れた拡張性を備えています。その柔軟性と適応性により、変化の激しい業界に最適です。ただし、メンテナンスは外部データベースの更新頻度に依存します。
特にドメイン固有の情報が変更された場合、ファインチューニングはかなり頻繁なメンテナンスを必要とします。より多くのリソースを必要としますが、長期的にはより一貫性のある結果をもたらし、徐々に調整の必要性が少なくなります。ただし、ファインチューニングの拡張性は、より広範かつ多様なデータセットを必要とするため、はるかに複雑です。
*結論：RAGは、最小限のメンテナンスと安定したパフォーマンスを維持するための迅速なスケーリングと微調整に最適です。
Redditユーザーが追加します。
*タスクが小さい場合は、小さなモデルを微調整するよりも、大きなモデルを入手する方が効率的な場合が多い。
*タスクが小さい場合は、小さなモデルを微調整するよりも、大きなモデルを構築する方が効率的な場合が多い。
👀 ご存知でしたか？ 現在、AIソリューションの中には、匂いを嗅ぎ分けることができるものがあります。香りが複雑であるほど、定期的な微調整と複雑なデータ検索が大量に必要になります。
お客様のユースケースに適したアプローチは？
ニュアンスを理解していても、明らかな参照や文脈なしに意思決定を下すのは空虚な気持ちになるかもしれません。それぞれのAIモデルがどのように仕事がしやすいかを強調するいくつかのビジネスシナリオを実行してみましょう。
RAGを選択すべきタイミング
RAGは、技術標準、販売記録、顧客からのフィードバックなど、LLMに適切な事実や情報を提供するのに役立ちます。
どのように活用するか？ RAGを業務に導入するにあたり、以下のシナリオを検討してください。
ユースケース #1: リアルタイム分析
- *シナリオ：フィンテック企業がトレーダー向けにAIを活用した市場分析を提供している。ユーザーは株式の動向について問い合わせ、システムは最新の市場レポート、SECファイリング、ニュースを取得する必要がある。
- RAGが選ばれる理由：株式市場は動きが速いため、AIモデルを常に再トレーニングすることは費用がかかり非効率的です。RAGは、最新の金融データのみを抽出することで、精度を維持し、コストを削減します。
- 経験則：RAGは、変化の速いデータを扱うAIの戦略として最適です。人気のアプリケーションは、ソーシャルメディアのデータ分析、エネルギーの最適化、サイバーセキュリティの脅威検出、注文追跡などです。
ユースケース #2: データの確認と規制順守
- *シナリオ：最新の法令、判例、裁定を入手することで、進化する法律への準拠を確認しながら、弁護士が契約書を作成するのを法務AIアシスタントが支援する。
- RAGが選ばれる理由：法的および商業的な側面を検証するだけでは、詳細な動作の更新を保証するものではありません。RAGは、中央データセットからリアルタイムで法的テキストを抽出することで、その役割を十分に果たします。
- 経験則：RAGはリソースと統計に基づく洞察に優れています。これを最大限に活用するには、治療の推奨には医療用AIアシスタントを、トラブルシューティングとポリシーの更新にはカスタムチャットボットを使用するのが効果的です。
LLMにRAGが必要かどうか、まだ迷っていますか？ 簡単なチェックリストを用意しました。
- LLM自体を変更せずに、新しい高品質なデータが必要ですか？
- 情報は頻繁に変更されますか？
- LLMは静的なトレーニングデータではなく、動的な情報で仕事をする必要がありますか？
- 多額の費用と時間のかかるモデルの再トレーニングを避けたいですか？
➡️ こちらもご覧ください：生成AIのための最高のプロンプトエンジニアリングツール
微調整がより効果的な場合
前述の通り、ファインチューニングはAI大学院です。あなたのLLMは業界用語さえも学習することができます。LLMが真価を発揮する場面を業界別に見てみましょう。
ユースケース #1: ブランドの声とトーンを追加する
- *シナリオ：高級ブランドが、洗練された特別なトーンで顧客とやりとりするAIコンシェルジュを開発する。ブランド特有のトーン、言い回し、感情的なニュアンスを体現する必要がある。
- なぜ微調整が有効なのか：微調整は、AIモデルがブランド独自の声や調子を捉え、再現するのに役立ちます。すべてのやり取りにおいて一貫した体験を提供します。
- 経験則：LLMが特定の専門知識に適応する必要がある場合は、微調整の方が効果的です。これは、ジャンルに特化した没入型ゲーム、テーマや共感を重視したストーリーテリング、あるいはブランドマーケティングのコピーに最適です。
🧠 豆知識：このようなソフトスキルを訓練されたLLMは、従業員の感情や満足度の分析に優れています。しかし、現在、人事部門で生成AIを使用しているビジネスはわずか3%です。
ユースケース #2: コンテンツの適正化とコンテクストに基づく洞察
- シナリオ：ソーシャルメディアプラットフォームがAIモデルを使用して有害なコンテンツを検出します。プラットフォーム特有の言語、新しく出現したスラング、文脈に依存する違反の認識に重点を置いています。
- なぜファインチューニングが有効なのか：RAGシステムでは、文章の表現方法などのソフトスキルは対象外となることが多い。ファインチューニングは、LLMのプラットフォーム特有のニュアンスや業界用語の理解を深めるのに有効であり、特にコンテンツの適切な調整に役立つ。
- 経験則：文化や地域による違いを扱う場合は、微調整を選択するのが賢明です。これは、医療、法律、技術用語などの業界特有の用語への適応にも当てはまります。
LLMの微調整をお考えですか？ 以下の鍵となるポイントを自問してみてください。
- LLMはニッチな顧客層やブランドテーマに提供する必要がありますか？
- LLMのロジックに独自データやドメイン固有のデータを追加しますか？
- 正確性を損なうことなく、より迅速なレスポンスが必要ですか？
- LLMはオフラインソリューションを提供していますか？
- 再トレーニングのために専用のリソースとコンピューティングパワーを割り当てることができますか？
ユーザーエクスペリエンスの向上は素晴らしいことです。しかし、多くのビジネスでは、高い投資コストを正当化するために、生産性向上のためのAIも必要としています。そのため、事前学習済みのAIモデルを採用することが、多くの場合、最善の選択肢となります。
👀 ご存知でしたか？ ジェネラルAIは、従業員の時間を最大70%も節約できる仕事活動の自動化の可能性を秘めています。AIに効果的に洞察を求めることは、ここで非常に重要な役割を果たします！
ClickUpが高度なAI技術を活用する方法
RAGと微調整のどちらを選ぶかは、非常に大きな議論の的となります。
Redditのスレッドをいくつか見ているだけでも、混乱してしまいます。しかし、1つだけを選ぶ必要があると言ったのは誰でしょうか？
カスタマイズ可能なAIモデル、自動化、タスク管理がすべて1か所にあることを想像してみてください。それがClickUp、仕事のためのすべてが詰まったアプリです。プロジェクト管理、文書化、チームコミュニケーションを1つのアプリで実現し、次世代AIを搭載しています。
一言で言えば、ClickUp Brainという包括的なAIソリューションにより、あらゆることに秀でています。
文脈を理解した迅速な洞察が必要ですか？Brainは、ドキュメント、タスク、リソースからリアルタイムの情報を引き出します。これが強化されたRAGの機能です。さらに、その基盤となるLLMであるBrainは、レポート作成やプロジェクトの定期的な更新を行うことができます。
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ClickUpは、コンテンツに特化しているだけでなく、強力なナレッジベースAI機能を備えたプラットフォームでもあります。
ClickUp Connected Searchは、統合されたスペースからあらゆるリソースをすばやく検索できるAI搭載ツールです。今日のスタンドアップに必要なドキュメントや、タスクの回答が必要な場合でも、簡単なクエリでソースリンク、引用、詳細な洞察を引き出すことができます。
また、アプリの起動、クリップボード履歴の検索、スニペットの作成も可能です。 最も優れた点は、これらすべてが指令センター、アクションバー、デスクトップからワンクリックでアクセスできることです。
デジタルマーケティングの専門家であるHum JAMの社長は、次のように述べています。
ClickUpは、チームの成功を追跡、自動化、測定する、最も素晴らしい「オールインワン」のチーム自動化ツールです。このツールなしではチームは成り立たないと言っても過言ではありません。
ClickUpは、チームの成功を追跡、自動化、測定する、最も素晴らしい「オールインワン」のチーム自動化ツールです。このツールなしでは、あなたのチームはやっていけないと断言できます。
➡️ こちらもご覧ください：機械学習と人工知能の違い
Gen AIとLLMの精度をClickUpで強化
RAGの強力なレスポンスは、外部からの新しいデータと微調整によって磨き上げられ、特定のタスクや行動に使用されます。どちらもAIのパフォーマンスを向上させますが、適切なアプローチが貴社のペースと効率性を決定します。
変化の激しい業界では、まずどの方法を採用するかが決断の分かれ目となることがよくあります。通常は、事前にトレーニング済みの強力なソリューションが賢明な選択となります。
サービス品質と生産性を向上させたいとお考えなら、ClickUpは最適なパートナーです。そのAI機能は、コンテンツ生成、データ検索、分析的応答を促進します。さらに、このプラットフォームには、タスク管理から魅力的なビジュアルの生成まで、すべてをカバーする30以上のツールが付属しています。