LLMの用途はチャットボットや検索にとどまらず——エンプラ系アプリの可能性を広げるエンベディングとは - BRIDGE（ブリッジ）テクノロジー＆スタートアップ情報

Image credit: LlamaIndex 大規模言語モデル（LLM）の人気が高まるにつれ、さまざまなデータタイプの特徴を数値表現に圧縮する深層学習システム「エンベディングモデル」にも関心が集まっている。 エンベディングモデルは、企業向けの LLM の重要なアプリケーションの1つである検索拡張世代（RAG）の重要なコンポーネントの1つである。しかし、エンベディングモデルの可能性は、現在の RAG アプリケーションにとどまらない。この1年、エンベディングアプリケーションは目覚ましい進歩を遂げた。 エンベディングの仕組み エンベディングの基本的な考え方は、画像やテキスト文書などのデータの一部を、その最も重要な特徴を表す数値のリストに変換することだ。エンベディングモデルは、異なるタイプのデータを見分けることができる最も関連性の高い特徴を学習するために、大規模なデータセットで学習される。 例