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AIによる質問応答を簡単に：成功のための実践的ヒント

著者 / / LLM / 11 分で読めます
AIによる質問応答を簡単に：成功のための実践的ヒント

はじめに

AIがどのように人間のように質問を理解し回答できるのか、その背後にある技術とは？性能を評価するにはどうすればよいのか？どのようなテクニックでAIの性能を向上させられるのか？最後に、質問応答におけるAIの力を活用するのに役立つトップのLLM APIとは？

このブログでは、これらの質問を一つずつ掘り下げていきます。AIが有意義な対話を行い、洞察に富んだ回答を提供する能力の秘密を解き明かす準備をしましょう。

AIによる質問応答を理解する

質問応答：AIの主要な能力の一つ

質問応答は、特に自然言語処理（NLP）の分野において、人工知能の中核的な能力です。NLPによりAIシステムは人間の言語を理解、解釈、生成できるようになり、幅広い質問に対して有意義な対話を行い、情報豊富な回答を提供できるようになります。

質問応答以外にも、AIシステムは同様の機械学習や深層学習の仕組みを活用してさまざまなデータを処理・解釈する多様な能力を持っています。たとえば、テキストの質問を理解し回答するために使用される自然言語理解技術は、音声アシスタントや音声認識システムのように、音声信号を分析し洞察を抽出する際にも応用できます。

同様に、コンピュータビジョンや画像処理の能力は、パターンを識別し、オブジェクトを分類し、画像の内容に関するキャプションや説明を生成できる深層学習アルゴリズムとニューラルネットワークに依存しています。これらの能力により、AIシステムは画像認識、物体検出、シーン理解などのタスクで優れた成果を上げています。

AI回答サービスの進化

初期の質問応答システムは、あらかじめ決められた応答と限られた知識ベースに依存しており、ユーザーの質問に対してスクリプト化された狭い応答しか提供できませんでした。

しかし、AI技術が進歩するにつれて、大規模言語モデル、深層学習アルゴリズム、広大な知識ベースを活用することで、現代のAI搭載回答サービスは、構造化データベースから非構造化テキストに至るまで膨大なデータを活用し、ユーザーの質問の文脈や意図を理解できるようになりました。そして、関連情報を合成し、明確で首尾一貫した形で提示することで、包括的な回答を formulation できるようになりました。

AIが自然言語を処理し理解する方法

ニューラルネットワークの説明

AIシステムが自然言語を理解し応答する能力の中核には、複雑な機械学習技術とアーキテクチャがあります。その中心にあるのがニューラルネットワークで、これは人間の脳とその相互接続されたニューロンの生物学的構造に触発されています。

ニューラルネットワークは、相互接続されたノードの層を持ち、テキストコーパスや会話データなどの自然言語の大規模データセットからパターンを認識し、意味のある特徴を抽出することを学習できます。ネットワークがこのデータでトレーニングされるにつれて、文法構造、意味的関係、文脈の手がかりなど、人間の言語のニュアンスに対する高度な理解を発展させます。

トランスフォーマーアーキテクチャの説明

自然言語処理（NLP）における特に影響力のある進歩として、トランスフォーマーアーキテクチャの開発があります。これはAIシステムが言語を処理し理解する方法に革命をもたらしました。トランスフォーマーは、従来のリカレントニューラルネットワークとは異なり、テキスト内の長距離依存関係や関係性を捉えることができ、言語のより全体的で文脈に基づいた理解を可能にします。

トランスフォーマーアーキテクチャの特徴は、注意機構を使用することです。これにより、モデルは出力を生成する際に入力の最も関連性の高い部分に焦点を当てることができます。これにより、言語のより動的で適応的な処理が可能になり、モデルはタスクにおける重要性に基づいてテキストの異なる要素を優先し、重み付けできるようになります。

AIの質問応答を評価する方法

知識と言語理解

  • Massive Multitask Language Understanding (MMLU): 57の異なる科目にわたる一般的な知識を測定。
  • AI2 Reasoning Challenge (ARC): 推論を必要とする小学校レベルの科学問題に対する言語モデルのテスト。
  • General Language Understanding Evaluation (GLUE): さまざまな文脈における言語理解能力を評価。
  • Natural Questions: ウェブベースの情報源から正確な回答を見つける能力を評価。

推論能力

  • GSM8K: 多段階の数学問題を解決する言語モデルの能力をテスト。
  • Discrete Reasoning Over Paragraphs (DROP): 複雑なテキストを理解し、個別の操作を実行する能力を評価。
  • Counterfactual Reasoning Assessment (CRASS): 言語モデルの反事実的推論能力を評価。
  • Large-scale ReAding Comprehension Dataset From Examinations (RACE): 複雑な読解資料を理解し、試験レベルの質問に回答する能力をテスト。
  • Big-Bench Hard (BBH): 複雑な推論と問題解決におけるAI能力の上限を評価。
  • AGIEval: 学術・専門標準試験における言語モデルの推論能力と問題解決スキルを評価。
  • BoolQ: 文脈情報から正しい回答を推測する能力をテスト。

複数ターンのオープンエンド対話

  • MT-bench: 複数ターンのオープンエンド対話における言語モデルのパフォーマンスを評価。
  • Question Answering in Context (QuAC): 文脈に基づいた質問応答能力を評価。

接地と抽象的な要約

  • Ambient Clinical Intelligence Benchmark (ACI-BENCH): 医療アプリケーションにおける言語モデルのパフォーマンスを評価。
  • MAchine Reading COmprehension Dataset (MS-MARCO): ウェブベースの情報を理解し要約する能力を評価。
  • Query-based Multi-domain Meeting Summarization (QMSum): 複数ドメインの会議会話を要約する言語モデルの能力をテスト。
  • Physical Interaction: Question Answering (PIQA): 物理的相互作用の理解と関連質問への回答能力を評価。

コンテンツモデレーションとナラティブコントロール

  • ToxiGen: 有害でないコンテンツを生成する言語モデルの能力を評価。
  • Helpfulness, Honesty, Harmlessness (HHH): 役立つ正直な応答を提供する際の安全性と信頼性を評価。
  • TruthfulQA: 言語モデルの真実性と誤情報の生成回避能力をテスト。
  • Responsible AI (RAI): 責任ある倫理的なAIの原則への準拠を評価。

コーディング能力

  • CodeXGLUE: 言語モデルのコーディングおよびプログラミング能力を評価。
  • HumanEval: プログラミング問題を解決する言語モデルの能力をテスト。
  • Mostly Basic Python Programming (MBPP): 基本的なPythonコードを書く言語モデルの能力を評価。

AI回答システムとの対話のための実践的ヒント

プロンプトの一般的なヒント

  1. 基本から始める: シンプルなプロンプトから始め、アプローチを洗練させながら徐々に複雑さを加え、より良い結果を目指しましょう。
  2. 指示を使う: 書き込み、分類、要約など、AIに望むアクションを明確に指示するコマンドでプロンプトを構成しましょう。指示とコンテキストの間には区切り文字を使用して明確にします。
  3. 詳細に記述する: 詳細かつ具体的な指示を提供し、AIが期待する結果や生成スタイルを理解できるようにしましょう。
  4. 巧妙さより正確さ: 曖昧さを避け、メッセージがAIに効果的に伝わるよう、明確で直接的なプロンプトを選びましょう。
  5. 肯定的なアクションに焦点を当てる: 避けるべきことを述べる代わりに、取るべきアクションを指定して、AIから最良の応答を引き出しましょう。
  6. 例を含める: プロンプト内の例は、AIが求める形式を生成するのに役立ちます。
  7. 繰り返し実験する: 特定のアプリケーションに最適化するために、プロンプトを継続的にテストし調整しましょう。

推奨プロンプトテクニック

ゼロショットプロンプティング

ゼロショットプロンプティングは、大規模言語モデル（LLM）と対話する手法で、モデルがさまざまなデータセットで広範なトレーニングを受けていることを活用し、追加の例やデモンストレーションを必要とせずにタスクを実行します。モデルはタスクを実行するための直接的な指示を受け、既存の知識に依存して効果的にタスクを遂行します。

たとえば、テキスト分類、特に感情分析のタスクを考えてみましょう。ゼロショットプロンプトは、与えられたテキストの感情を分類するようモデルに単に依頼するかもしれません。プロンプトは次のように簡単です。

プロンプト: 「この文の感情を分類してください: ‘I love Mondays.’」

フューショットプロンプティング

フューショットプロンプティングは、複雑なタスクにおいて大規模言語モデルのパフォーマンスを向上させるために、少数のデモンストレーションや例を提供する手法です。この方法により、モデルはこれらの例から学習し、学習したパターンを新しい未知のタスクに適用できるようになり、モデルの性能を効果的に導きます。

たとえば、Brown et al. 2020の研究では、新しい単語を文中で正しく使用するタスクがありました。モデルに1つの例（1-shot）を与えるだけで、タスクを理解し実行できました。しかし、より困難なタスクでは、例の数を増やすと有益であり、3-shot、5-shot、さらには10-shotのプロンプティングが使用されます。

チェーン・オブ・ソートプロンプティング

チェーン・オブ・ソート（CoT）プロンプティングは、言語モデルが複雑な推論タスクを実行する能力を向上させる高度な手法であり、推論の中間ステップを明示的に示します。

CoTの別のバリエーションとして、ゼロショットCoTがあります。このアプローチでは、元のプロンプトに「ステップごとに考えましょう」のような簡単な指示を追加し、モデルが特定の例がなくても推論プロセスを実行するように促します。例:

プロンプト: 「15 + 7 の結果は？ステップごとに考えましょう。」

モデルは加算をより管理しやすいステップに分解して応答するかもしれません:

出力:

  1. 最初の数字: 15 から始める。
  2. 2番目の数字、7 を加える。
  3. 15 と 7 はどちらも1桁の数字なので、直接加算できる。
  4. 15 と 7 の合計は 22 である。

自己一貫性

単一の推論パスに依存する代わりに、自己一貫性は複数の多様な推論パスをサンプリングする力を活用します。これにより、これらのパスから最も一貫した回答を選択し、算術や常識推論を必要とするタスクにおけるモデルのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

自己一貫性の概念を示す簡単な例を以下に示します:

プロンプト: 「農家には一定数の鶏と牛がいます。鶏は卵を産みます。農家が毎日得る卵の総数を計算してください。」

モデルは異なる出力を提供するかもしれません:

  • 出力 1: 「鶏が12羽いて、それぞれ2個の卵を産むので、農家は毎日24個の卵を得ます。」
  • 出力 2: 「卵の総数は24個で、12羽の鶏に2個の卵を掛けて計算します。」
  • 出力 3: 「卵の計算は12掛ける2で、24になります。」

これらの出力から、答えが24個の卵であるという明確な多数派のコンセンサスがあることがわかります。この多数決の答えが、最終的により信頼性の高い結果として選択されます。

思考の木

思考の木は、大規模言語モデルの推論能力を強化するために設計されたプロンプティング手法です。これは、階層的または構造化されたアプローチを必要とする複雑なタスクに特に有用です。ToTは、モデルに問題をより小さなサブ問題に分解し、各サブ問題をステップバイステップで解決するように促します。これは、木の幹から枝が伸びる方法に似ています。

より多くのプロンプトテクニックについては、「Prompt Engineering Guide」のWebサイトを参照してください。

AI質問応答のためのトップLLM API

Novita AIは、開発者にコスト効率が高く強力なパフォーマンスを備えたLLM APIを提供しています。以下は、Novita AIプラットフォームで人気のあるLLM APIです。

Novita AIの Llama-3–8b-instruct および Llama-3–70b-instruct

Metaの最新モデルクラス（Llama 3）は、さまざまなサイズとフレーバーでリリースされました。Llama-3–8b-instruct と Llama-3–70b-instruct は、高品質な対話ユースケース向けに最適化されています。人間による評価において、主要なクローズドソースモデルと比較して強力なパフォーマンスを示しました。

Novita AIの Hermes-2-pro-llama-3–8b

Hermes-2-pro-llama-3–8b は、Nous Hermes 2 のアップグレード版で再トレーニングされたバージョンであり、OpenHermes 2.5 データセットの更新およびクリーンアップ版と、社内で開発された新たに導入された関数呼び出しおよびJSONモードデータセットで構成されています。

Novita AIの Mistral-7b-instruct

Mistral-7b-instruct は、高性能で業界標準の7.3Bパラメータモデルであり、速度とコンテキスト長が最適化されています。

Novita AIの Mythomax-l2–13b

このマージの背後にあるアイデア — Mythomax-l2–13b — は、各層が複数のテンソルで構成されており、それらが特定の機能を担当しているというものです。MythoLogic-L2の堅牢な理解力を入力とし、Huginnの広範な記述能力を出力として使用することで、両方で優れたモデルが得られたようです（詳細は後日公開予定）。

Novita AIの Openhermes-2.5-mistral-7b

Openhermes-2.5-mistral-7b は、最先端のMistral Fine-tuneであり、OpenHermes 2 モデルの継続であり、追加のコードデータセットでトレーニングされています。

価格やその他の利用可能なモデルの詳細については、Novita AI のウェブサイトをご確認ください。

さらに、Novita AI Playground でLLMを無料でお試しいただけます。

プロジェクトでのAI質問応答の実装

言語モデルが進化し続ける中、開発者は強力なAI質問応答機能を活用して、幅広いアプリケーションを強化できます。以下は、大規模言語モデル（LLM）APIを使用してAI搭載の質問応答を可能にするシナリオの一部です。

カスタマーサポートチャットボット

AI質問応答をカスタマーサービスチャットボットに統合し、ユーザーのクエリに迅速かつ正確な応答を提供します。これにより、問題解決の迅速化、顧客満足度の向上、人間のサポートエージェントの負荷軽減が期待できます。

知識管理システム

ユーザーが質問をし、組織内部の知識ベースや他のデータソースからAI搭載の質問応答を使用して情報を取得できる知識管理ソリューションを開発します。

教育アプリケーション

eラーニングプラットフォーム、チュータリングシステム、バーチャルクラスルームにAI質問応答を統合し、学生に個別のサポートを提供し、質問に答え、コース教材に関する説明を行います。

研究・分析ツール

研究者、アナリスト、専門家が、大量のデータ、ドキュメント、研究論文から情報を迅速に合成するAI質問応答機能を活用できるようにします。

アプリ内ユーザーアシスタンス

AI質問応答機能をアプリケーションのユーザーインターフェースに直接埋め込み、ユーザーが複雑なヘルプドキュメントを参照したり、コミュニティフォーラムを検索したりすることなく、質問に対する即時の回答を得られるようにします。

AIコンパニオンチャット

オープンエンドの会話を行い、さまざまなトピックに関する幅広い質問に答え、よりパーソナライズされた豊かなユーザー体験を提供するAI搭載チャットボットを開発します。

まとめ

結論として、AIが質問に答える能力は、ニューラルネットワークやトランスフォーマーアーキテクチャを含む高度なNLP技術によって支えられています。AIシステムが単純なチャットボットから、微妙な会話が可能な洗練されたモデルへと進化してきたことを見てきました。これらのシステムの評価にはさまざまなベンチマークが関与し、効果的な対話には思慮深いプロンプトエンジニアリングが必要です。AIが進歩し続けるにつれて、カスタマーサポート、教育、研究などの分野での応用はますます影響力を持つでしょう。これらの重要なポイントを理解することで、質問応答におけるAIの驚くべき能力と将来の可能性をより深く理解できるでしょう。

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