【Lamini Memory Tuning】史上最強のチューニング手法登場！？
WEELメディア事業部LLMリサーチャーの中田です。
LLMの「幻覚（hallucination）」を減らしつつ、事実の記憶精度を高めるチューニング手法「Lamini Memory Tuning」をLamini社が公開しました。
Lamini Memomry Tuningは、RAGなどの他のチューニング手法と比較しても非常に有効で、95%の正確性を達成したそうです！
この記事ではLamini Memory Tuningの使い方や、有効性の検証まで行います。
ぜひ、最後までご覧ください。
目次
Lamini Memory Tuningの概要
Lamini Memory Tuningは、大規模言語モデル（LLMs）の「幻覚（hallucination）」を減らすための新しいチューニング手法です。
大規模言語モデルは、膨大な量のインターネットデータを用いて訓練されていますが、このデータは時として不完全であったり矛盾していたりします。RAGなどの既存手法では、外部の知識ソースを参照することで幻覚を軽減しようとしましたが、完全には解決できませんでした。
そこで、Lamini Memory Tuningは、巨大なメモリエキスパートの混合（Mixture of Memory Experts, MoME）を活用して、モデルが重要な事実を正確に記憶するようにチューニングします。
具体的には、以下のようなステップで行われます：
- メモリエキスパートの選択：特定の質問に対して、関連するエキスパートモデルを選択
- エキスパートモデルの学習：選択されたエキスパートに対して、特定の事実を記憶するための学習
- 動的な事実の取り出し：推論時には、関連するエキスパートモデルだけを取り出す
このようなアプローチによって、以下のような成果が報告されています。
- Lamini Memory Tuningを適用したLLMは、従来の50%から95%までの事実正確性を達成
- 幻覚の発生率が従来の50%から5%に減少
- 高精度なText-to-SQLのコード生成が実行可能になった
- ドキュメント分類で100%の正確性を達成
- 推薦システムで商品IDの誤りを減らし、収益向上に貢献
Lamini Memory Tuningは、今後のLLMのチューニング手法のスタンダードになるかもしれません。
なお、RAGの前処理について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
WEEL
RAGの前処理の有無を徹底比較！精度の変化や開発事例も詳しく紹介 | WEEL
WEELメディア事業部AIライターの2scです。 みなさん、各種文書の引用機能「RAG」を備えた生成AIチャットボットにはNGがあります。 それは……「文書をそのまま読み込ませる」…
Lamini Memory Tuningの料金
公式ページによると、Laminiの料金体系は以下の通りです。
無料でもある程度利用できそうです。
Lamini Memory Tuningの使い方
基本的には、公式のAPIドキュメントを参考にすれば、問題なく動かせます。今回はGoogle Colabで実行します。
まずは、公式Laminiページに移動し、「login」よりアカウントを作成しましょう。
次に、Google Colabにて、以下のコマンドを実行して、laminiのPythonライブラリをインストールしましょう。
!pip install --upgrade lamini次に、以下のコードを実行することで、ベースモデル（ここではLlama-3）を自前のデータセットでトレーニングできます。
学習コードはこちら
import lamini
# APIキーを設定
lamini.api_key = "＜Lamini API Key＞"
# データを取得する関数
def get_data():
data = [
{"input": "ネットスラングでは、似た音を持つ別の短い表現に表されることがあります。サーバーは何と表現されますか？", "output": "鯖（さば）と表現されます。"},
{"input": "ネットスラングでは、似た音を持つ別の短い表現に表されることがあります。小学生は何と表現されますか？", "output": "「消防」と表現されます。"},
]
return data
# データを取得
data = get_data()
# Llama-3-8B-Instructモデルを指定してインスタンス化
llm = lamini.Lamini(model_name='meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct')
# データをアップロードしてデータセットIDを取得
dataset_id = llm.upload_data(data)
print(f"データセットID: {dataset_id}")
# モデルをチューニング
results = llm.train(data_or_dataset_id=dataset_id)
print(f"チューニング結果: {results}")ここで、「＜Lamini API Key＞」の部分には、こちらのページ（Lamini→Account）から取得したLaminiのAPIキーを入れてください。
また、「get_datメソッド」で、追加学習のためのデータセットを用意しています。データの形式は、以下の通りです。
{
"input": "Are there any step-by-step tutorials or walkthroughs available in the documentation?",
"output": "Yes, there are step-by-step tutorials and walkthroughs available in the documentation section. Here\u2019s an example for using Lamini to get insights into any python SDK: https://lamini-ai.github.io/example/",
}上記のような「質問と回答のペア」を、少なくとも1000例用意することを、推奨するとのことです。
学習が終わると、以下の赤枠のようなURLが表示されます。
こちらをクリックすると、以下のような画面に移動します。
こちらでは、先ほどの学習結果を見たり、学習済みのモデルを使ってチャットをしたりできます。
また、以下のコードをGoogle Colabで実行することで、学習済みモデルの推論を実行できます。
推論コードはこちら
import lamini
# APIキーを設定
lamini.api_key = "＜Lamini API Key＞"
# トレーニングして生成されたモデルのIDを指定してインスタンス化
llm = lamini.Lamini(model_name="f915a1f159ea46452d5a675dd30aea0999de2a5bddb9f0244c25dd49d71ca0b4")
# 推論を実行
res = llm.generate(
prompt="ネットスラングでは、似た音を持つ別の短い表現に表されることがあります。例えばサーバーは鯖（さば）と表現されます。「消防」というネットスラングはどのような意味を持つでしょうか？",
output_type={"Response": "str"}
)
# 結果を表示
print(res["Response"])この時、「llm = lamini.Lamini(model_name)」における引数の「model_name」には、先ほどのページで取得できる「model ID」を入れましょう。
Lamini Memory Tuningを動かすのに必要な動作環境
小規模なデータセットであれば、Google Colabの無料版でも十分動かせます。
なお、ハルシネーションを防ぐ「RAGの進化版の手法」について詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
WEEL
【RAG Fusion】LLMのハルシネーションを防ぐRAGの進化版！その効果を徹底検証 | WEEL
WEELメディア事業部AIライターの2scです。 ITエンジニアのみなさん！生成AIに学習範囲外の知識を与える「RAG Fusion」はご存知ですか？ RAG Fusionは、AIチャットボットに…
Lamini Memory Tuningを用いてLlama 3に自社データを読ませてみた
ここでは、「生成AIとは何か」と「生成AIと著作権問題」と「弊社WEELメディア」についてのデータをLlama 3に読ませ、生成AI分野と弊社について詳しくなってもらいます。
そこで、以下の2つのPDFと弊社メディアのURLをChatGPTに読ませ、先述のデータフォーマットに従って、質問・回答ペアを〇件ほど生成してもらいました。（流石に1000件は多すぎる）
そして、このデータを用いて、先ほどの学習コードに従って、Llama 3をチューニングしました。
チューニングに用いた全データはこちら
data = [
{"input": "WEEL株式会社はどのような企業ですか？", "output": "WEEL株式会社は、生成AIを活用した業務効率化や最新AI技術の導入方法を提供する企業です。"},
{"input": "WEEL株式会社が提供するサービスは何ですか？", "output": "WEEL株式会社のサービスには生成AIコンサルティング、AIエージェントのPoC開発、生成AIセミナーや研修会が含まれます。"},
{"input": "WEELの生成AIコンサルティングとは何ですか？", "output": "生成AIコンサルティングは、企業が生成AIを導入して業務効率化を図るための支援サービスです。"},
{"input": "WEELのAIエージェントのPoC開発とは何ですか？", "output": "AIエージェントのPoC開発は、企業がAIエージェントを実証実験的に導入するための開発支援サービスです。"},
{"input": "WEELの生成AIセミナーや研修会の内容は何ですか？", "output": "生成AIセミナーや研修会では、生成AIの基礎知識や活用方法、リスク対策などについて学ぶことができます。"},
{"input": "WEELのウェブサイトで発信されている情報は何ですか？", "output": "WEELのウェブサイトでは、AIチャットボットの仕組みやリスク対策、AIを活用したシステム開発のメリットなどが紹介されています。"},
{"input": "生成AIとは何ですか？", "output": "生成AIとは、大量のデータから新しい情報やコンテンツを生成する人工知能技術です。"},
{"input": "生成AIの利点は何ですか？", "output": "生成AIの利点には、効率的な業務自動化、新しいアイデアの創出、データ分析の高度化などがあります。"},
{"input": "生成AIのリスク対策には何が含まれますか？", "output": "生成AIのリスク対策には、データのプライバシー保護、不正利用の防止、モデルの透明性確保などがあります。"},
{"input": "AIチャットボットの仕組みは何ですか？", "output": "AIチャットボットは、自然言語処理技術を用いてユーザーとの対話を自動化するシステムです。"},
{"input": "WEELのサービスはどのような企業に適していますか？", "output": "WEELのサービスは、生成AIを活用して業務効率化や新技術導入を目指す企業に適しています。"},
{"input": "WEELのAIエージェントはどのように利用されますか？", "output": "WEELのAIエージェントは、カスタマーサポートやデータ分析、自動化業務などに利用されます。"},
{"input": "生成AIセミナーはどのように参加できますか？", "output": "生成AIセミナーは、WEELのウェブサイトから申し込みが可能です。"},
{"input": "生成AIの実証実験（PoC）とは何ですか？", "output": "生成AIの実証実験（PoC）は、新技術やアイデアの効果を実証するための試験的な導入です。"},
{"input": "WEELの生成AI技術はどのように業務効率化に貢献しますか？", "output": "WEELの生成AI技術は、業務の自動化やデータ分析の効率化により業務効率化に貢献します。"},
{"input": "生成AIの導入で得られるメリットは何ですか？", "output": "生成AIの導入で得られるメリットには、業務効率化、コスト削減、新しいサービスの創出などがあります。"},
{"input": "生成AIを導入する際の注意点は何ですか？", "output": "生成AIを導入する際の注意点には、データの質の確保、リスク対策、専門知識の習得が含まれます。"},
{"input": "WEELのAIチャットボットはどのように設定されますか？", "output": "WEELのAIチャットボットは、企業のニーズに合わせてカスタマイズされます。"},
{"input": "生成AIの技術トレンドはどのように変化していますか？", "output": "生成AIの技術トレンドは、モデルの高度化や応用範囲の拡大などにより急速に進化しています。"},
{"input": "WEELのAIエージェントの利用事例はありますか？", "output": "WEELのAIエージェントは、カスタマーサポートやデータ分析、自動化業務などの事例があります。"},
{"input": "生成AIのPoCを実施する際のステップは何ですか？", "output": "生成AIのPoCを実施する際のステップには、課題の特定、データ収集、モデル構築、評価が含まれます。"},
{"input": "WEELの生成AIセミナーではどのような内容が学べますか？", "output": "WEELの生成AIセミナーでは、生成AIの基礎知識や応用方法、リスク対策などが学べます。"},
{"input": "生成AIの導入コストはどのくらいですか？", "output": "生成AIの導入コストは、プロジェクトの規模や内容により異なりますが、初期費用と運用費用がかかります。"},
{"input": "WEELの生成AIコンサルティングの特徴は何ですか？", "output": "WEELの生成AIコンサルティングの特徴は、専門的な知識と経験を持つスタッフによるサポートと、企業のニーズに合わせたカスタマイズサービスです。"},
{"input": "生成AIを導入するための基本的な手順は何ですか？", "output": "生成AIを導入するための基本的な手順には、ニーズの特定、データの準備、モデルの選定とチューニング、導入と運用があります。"},
{"input": "WEELのウェブサイトで得られる情報は何ですか？", "output": "WEELのウェブサイトでは、生成AIに関する最新の技術情報や導入事例、サービス内容などが得られます。"},
{"input": "生成AIを活用する際のリスク管理方法は何ですか？", "output": "生成AIを活用する際のリスク管理方法には、データのプライバシー保護、モデルの透明性確保、不正利用の防止があります。"},
{"input": "WEELのAIエージェントの利点は何ですか？", "output": "WEELのAIエージェントの利点には、業務の自動化、高度なデータ分析、カスタマーサポートの効率化があります。"},
{"input": "生成AIの導入によるビジネス上のメリットは何ですか？", "output": "生成AIの導入によるビジネス上のメリットには、業務効率化、コスト削減、新しいビジネスチャンスの創出があります。"},
{"input": "WEELのAIチャットボットの導入事例はありますか？", "output": "WEELのAIチャットボットは、カスタマーサポートや問い合わせ対応などの導入事例があります。"},
{"input": "生成AI技術の今後の展望はどうですか？", "output": "生成AI技術の今後の展望には、より高度なモデルの開発や応用範囲の拡大、効率的なデータ処理技術の進化があります。"},
{"input": "WEELの生成AIセミナーに参加するメリットは何ですか？", "output": "WEELの生成AIセミナーに参加するメリットには、最新の技術情報の取得や専門家からの指導、他の参加者とのネットワーキングがあります。"},
{"input": "WEELの生成AI技術はどのように業務自動化に役立ちますか？", "output": "WEELの生成AI技術は、データ入力や処理の自動化により業務効率を向上させます。"},
{"input": "WEELの提供する生成AIソリューションの例を教えてください。", "output": "WEELはカスタマーサポートチャットボットや自動化データ分析ツールを提供しています。"},
{"input": "WEELの生成AIセミナーの参加方法は？", "output": "WEELのウェブサイトから申し込み、オンラインで参加可能です。"},
{"input": "WEELのAIコンサルティングの主な内容は？", "output": "企業のニーズに応じた生成AI導入と運用のサポートです。"},
{"input": "WEELのサービスはどの業界に適していますか？", "output": "製造業、サービス業、金融業など幅広い業界に適しています。"},
{"input": "WEELのAIエージェントの特徴は何ですか？", "output": "高い精度と迅速な対応が可能なAIエージェントです。"},
{"input": "生成AIのデータプライバシー保護の方法は？", "output": "暗号化やアクセス制限によりデータプライバシーを保護します。"},
{"input": "WEELの生成AI技術を導入する際の初期費用は？", "output": "プロジェクトの規模や要件により異なりますが、初期コンサルティング料金が発生します。"},
{"input": "WEELの生成AIセミナーの開催頻度は？", "output": "定期的に開催されていますが、詳細はウェブサイトで確認できます。"},
{"input": "WEELのAI技術の導入に必要な期間は？", "output": "プロジェクトの複雑さにより異なりますが、通常数週間から数ヶ月です。"},
{"input": "生成AIの導入効果を最大化する方法は？", "output": "適切なデータ準備と継続的なモデルチューニングが重要です。"},
{"input": "WEELのAIエージェントはどのようにトレーニングされますか？", "output": "企業の固有データを用いてカスタマイズされたトレーニングが行われます。"},
{"input": "WEELの生成AI技術の主な応用分野は？", "output": "カスタマーサポート、自動データ分析、予測モデリングなどです。"},
{"input": "WEELのAIコンサルティングを利用するメリットは？", "output": "専門家によるサポートとカスタマイズされたソリューションの提供です。"},
{"input": "生成AI技術の今後の進展について教えてください。", "output": "より高度な自然言語処理技術と効率的なデータ処理能力の向上が期待されています。"},
{"input": "WEELの生成AIサービスの利用者の声は？", "output": "多くの企業が業務効率化とコスト削減を実感しています。"},
{"input": "生成AIのチューニングにはどのようなデータが必要ですか？", "output": "関連性の高い大量の高品質なデータが必要です。"},
{"input": "WEELのAIチャットボットの導入までの流れは？", "output": "コンサルティング、要件定義、開発、導入の流れで進められます。"},
{"input": "WEELのサービスは国内外どちらに提供されていますか？", "output": "国内外問わず提供されています。"},
{"input": "生成AIの導入によるデータセキュリティの懸念はありますか？", "output": "適切なセキュリティ対策により、データセキュリティは確保されます。"},
{"input": "WEELの生成AIセミナーの具体的な内容は？", "output": "生成AIの基礎知識から実践的な応用まで幅広くカバーしています。"},
{"input": "生成AIを活用したプロジェクトの成功事例は？", "output": "多くの企業が業務効率化や新サービスの創出に成功しています。"},
{"input": "WEELのAIエージェントはどのような環境で動作しますか？", "output": "クラウド環境やオンプレミス環境で動作可能です。"},
{"input": "WEELの生成AI技術のカスタマイズ方法は？", "output": "企業のニーズに合わせてデータとモデルをカスタマイズします。"},
{"input": "生成AIのチューニングに必要な時間は？", "output": "データの量と複雑さにより異なりますが、通常は数日から数週間です。"},
{"input": "WEELの生成AIセミナーの受講料は？", "output": "セミナーの内容と開催形式により異なりますが、詳細はウェブサイトで確認できます。"},
{"input": "生成AIを導入する際の技術的なハードルは？", "output": "データの準備とモデルのチューニングが主要なハードルです。"},
{"input": "WEELのAI技術を導入することで得られる競争優位性は？", "output": "迅速なデータ分析と自動化により、競争力を向上させることができます。"},
{"input": "生成AIの導入前に必要な準備は？", "output": "データ収集と整理、技術的な要件の確認が必要です。"},
{"input": "WEELのサービスを利用するための契約形態は？", "output": "プロジェクトベースの契約やサブスクリプション契約があります。"},
{"input": "WEELの生成AI技術の最新動向は？", "output": "最新のAI研究成果を取り入れた高度な技術が導入されています。"},
{"input": "生成AIを用いたデータ分析のメリットは？", "output": "迅速なデータ処理と高精度な予測が可能です。"},
{"input": "WEELのAIエージェントの導入効果は？", "output": "業務効率化とコスト削減が期待できます。"},
{"input": "生成AIの技術的なサポートは提供されていますか？", "output": "WEELでは専門家による技術サポートが提供されています。"},
{"input": "WEELの生成AIセミナーで使用される教材は？", "output": "最新の技術資料や実践的なハンズオン教材が使用されます。"},
{"input": "AI生成物は著作物として保護されますか？", "output": "AI生成物が著作物として保護されるかは、その創作性と表現が著作権法の要件を満たすかによります 。"},
{"input": "AI生成物の著作権者は誰ですか？", "output": "AI生成物の著作権者は、AIを用いて創作を行った人間であり、AI自体は著作権者にはなりません 。"},
{"input": "生成AIに対する指示の具体性が著作物性に影響しますか？", "output": "生成AIに対する具体的な指示が、創作的な表現に至る場合、そのAI生成物は著作物性を有すると考えられます 。"},
{"input": "AIによる著作権侵害のリスクはありますか？", "output": "AI生成物が既存の著作物に依拠し、類似性が認められる場合、著作権侵害となる可能性があります 。"},
{"input": "AI生成物にウォーターマークを付ける必要がありますか？", "output": "AI生成物であることを示すウォーターマークを付けることは、利用者にとって著作物性の判断に影響を与える可能性があります 。"},
{"input": "生成AIを利用した創作物の法的保護はどのように考えられますか？", "output": "生成AIを利用した創作物の法的保護は、著作物性の有無や著作者の権利に基づき判断されます 。"},
{"input": "生成AIの利用に伴う著作権法の適用範囲は？", "output": "生成AIの利用に伴う著作権法の適用範囲は、生成物の生成・利用段階における法的関係に基づいて決まります 。"},
{"input": "AI生成物の著作物性を判断する要素は？", "output": "AI生成物の著作物性を判断する要素には、指示の具体性、創作的寄与、生成の試行回数などが含まれます 。"},
{"input": "生成AIによる創作活動の責任主体は誰ですか？", "output": "生成AIを用いた創作活動の責任主体は、AIを使用して創作を行った人間です 。"},
{"input": "生成AIの学習に用いるデータの著作権はどう扱われますか？", "output": "生成AIの学習に用いるデータの著作権は、そのデータが著作物である場合、適切な許諾を得る必要があります 。"},
{"input": "AI生成物の一部に著作物性が認められない場合の影響は？", "output": "AI生成物の一部に著作物性が認められない場合でも、他の創作部分についての著作物性が否定されるわけではありません 。"},
{"input": "AI生成物の著作権侵害となる条件は？", "output": "AI生成物が既存の著作物に依拠し、類似性が認められる場合、著作権侵害となる可能性があります 。"},
{"input": "AIによる創作物が著作物と認められるための要件は？", "output": "AIによる創作物が著作物と認められるためには、思想または感情を創作的に表現したものであることが必要です 。"},
{"input": "生成AIを利用した創作物の著作権侵害の防止策は？", "output": "生成AIを利用した創作物の著作権侵害を防止するためには、学習データの適切な管理と利用許諾が重要です 。"},
{"input": "AI生成物が著作物性を持たない場合の扱いは？", "output": "AI生成物が著作物性を持たない場合、その生成物は法的な著作権保護の対象外となります 。"},
{"input": "生成AIの利用による創作物の著作権者は誰ですか？", "output": "生成AIの利用による創作物の著作権者は、AIを使用して創作を行った人間です 。"},
{"input": "AI生成物の著作権侵害が認められる場合の対応策は？", "output": "AI生成物の著作権侵害が認められる場合、差止請求や損害賠償請求が考えられます 。"},
{"input": "生成AIによる創作物の商業利用の際の注意点は？", "output": "生成AIによる創作物の商業利用には、著作権者の許諾を得ることが重要です 。"},
{"input": "AI生成物の著作権に関する法的リスクは？", "output": "AI生成物の著作権に関する法的リスクには、著作権侵害の可能性や著作物性の有無が含まれます 。"},
{"input": "生成AIによる著作物の利用許諾は必要ですか？", "output": "生成AIによる著作物の利用には、著作権者からの許諾が必要です 。"},
{"input": "生成AIの技術進展に伴う著作権法の改正はありますか？", "output": "生成AIの技術進展に伴い、著作権法の改正が検討されていますが、現時点では具体的な改正は行われていません 。"},
{"input": "AI生成物の著作物性を巡る判例はありますか？", "output": "AI生成物の著作物性を巡る具体的な判例はまだ乏しい状況です 。"},
{"input": "AI生成物に対する著作権法以外の保護はありますか？", "output": "AI生成物に対する著作権法以外の保護として、不正競争防止法などが考えられます 。"},
{"input": "生成AIによる創作物の著作権侵害事例はありますか？", "output": "具体的な生成AIによる著作権侵害事例は、今後の判例の蓄積が期待されます 。"},
{"input": "生成AIの利用に関する著作権法のガイドラインはありますか？", "output": "生成AIの利用に関するガイドラインは、今後の議論と法改正に基づき整備される予定です 。"},
{"input": "生成AIを利用した創作活動のリスク管理方法は？", "output": "生成AIを利用した創作活動のリスク管理には、適切なデータ管理と著作権法の理解が必要です 。"},
{"input": "AI生成物の著作権侵害リスクを軽減する方法は？", "output": "AI生成物の著作権侵害リスクを軽減するためには、学習データの管理と使用許諾の取得が重要です 。"},
{"input": "生成AIによる著作物の創作はどのように行われますか？", "output": "生成AIによる著作物の創作は、ユーザーの指示に基づきAIがデータを生成するプロセスです 。"},
{"input": "AI生成物の著作権保護を受けるための条件は？", "output": "AI生成物が著作権保護を受けるためには、創作的な表現であり、著作物の定義に該当する必要があります 。"},
{"input": "生成AIを利用した創作物の著作権侵害の判定基準は？", "output": "生成AIを利用した創作物の著作権侵害の判定基準には、類似性と依拠性が含まれます 。"},
{"input": "AI生成物が著作物性を持たない場合の法的対応は？", "output": "AI生成物が著作物性を持たない場合、著作権法以外の法的保護が考えられます 。"},
{"input": "生成AIを利用した創作物の著作権登録は必要ですか？", "output": "生成AIを利用した創作物の著作権登録は任意ですが、法的保護を強化するためには有益です 。"},
{"input": "AI生成物の商業利用に関する法的注意点は？", "output": "AI生成物の商業利用に関する法的注意点には、著作権者の許諾と著作物性の確認が含まれます 。"},
{"input": "生成AIの利用における著作権侵害の回避方法は？", "output": "生成AIの利用における著作権侵害を回避するためには、適切なデータ管理と使用許諾の取得が必要です 。"},
{"input": "AI生成物が著作物として認められるための基準は？", "output": "AI生成物が著作物として認められるための基準には、創作的な表現と思想・感情の表現が含まれます 。"},
{"input": "生成AIによる創作物の著作権保護期間は？", "output": "生成AIによる創作物の著作権保護期間は、著作権法に基づき、創作者の死後70年間です 。"},
{"input": "生成AIの利用に伴う法的リスクの管理方法は？", "output": "生成AIの利用に伴う法的リスクの管理には、データの適切な管理と著作権法の遵守が重要です 。"},
{"input": "AI生成物の著作権侵害が認められた場合の法的措置は？", "output": "AI生成物の著作権侵害が認められた場合、差止請求や損害賠償請求が考えられます 。"},
{"input": "生成AIを利用した創作物の著作権侵害の防止策は？", "output": "生成AIを利用した創作物の著作権侵害を防止するためには、学習データの適切な管理と使用許諾の取得が重要です 。"},
{"input": "AI生成物が著作物として保護されるための条件は？", "output": "AI生成物が著作物として保護されるためには、創作的な表現であり、著作物の定義に該当する必要があります 。"},
{"input": "生成AIを利用した創作物の著作権者は誰ですか？", "output": "生成AIを利用した創作物の著作権者は、AIを使用して創作を行った人間です 。"},
{"input": "AI生成物の著作権侵害が認められる場合の対応策は？", "output": "AI生成物の著作権侵害が認められる場合、差止請求や損害賠償請求が考えられます 。"},
{"input": "生成AIによる創作物の商業利用の際の注意点は？", "output": "生成AIによる創作物の商業利用には、著作権者の許諾を得ることが重要です 。"},
{"input": "AI生成物の著作権に関する法的リスクは？", "output": "AI生成物の著作権に関する法的リスクには、著作権侵害の可能性や著作物性の有無が含まれます 。"},
{"input": "生成AIによる著作物の利用許諾は必要ですか？", "output": "生成AIによる著作物の利用には、著作権者からの許諾が必要です 。"},
{"input": "生成AIの技術進展に伴う著作権法の改正はありますか？", "output": "生成AIの技術進展に伴い、著作権法の改正が検討されていますが、現時点では具体的な改正は行われていません 。"},
{"input": "AI生成物の著作物性を巡る判例はありますか？", "output": "AI生成物の著作物性を巡る具体的な判例はまだ乏しい状況です 。"},
{"input": "AI生成物に対する著作権法以外の保護はありますか？", "output": "AI生成物に対する著作権法以外の保護として、不正競争防止法などが考えられます 。"},
{"input": "生成AIによる創作物の著作権侵害事例はありますか？", "output": "具体的な生成AIによる著作権侵害事例は、今後の判例の蓄積が期待されます 。"},
{"input": "生成AIの利用に関する著作権法のガイドラインはありますか？", "output": "生成AIの利用に関するガイドラインは、今後の議論と法改正に基づき整備される予定です 。"},
{"input": "生成AIを利用した創作活動のリスク管理方法は？", "output": "生成AIを利用した創作活動のリスク管理には、適切なデータ管理と著作権法の理解が必要です 。"},
{"input": "AI生成物の著作権侵害リスクを軽減する方法は？", "output": "AI生成物の著作権侵害リスクを軽減するためには、学習データの管理と使用許諾の取得が重要です 。"},
{"input": "生成AIによる著作物の創作はどのように行われますか？", "output": "生成AIによる著作物の創作は、ユーザーの指示に基づきAIがデータを生成するプロセスです 。"},
{"input": "AI生成物の著作権保護を受けるための条件は？", "output": "AI生成物が著作権保護を受けるためには、創作的な表現であり、著作物の定義に該当する必要があります 。"},
{"input": "生成AIを利用した創作物の著作権侵害の判定基準は？", "output": "生成AIを利用した創作物の著作権侵害の判定基準には、類似性と依拠性が含まれます 。"},
{"input": "AI生成物が著作物性を持たない場合の法的対応は？", "output": "AI生成物が著作物性を持たない場合、著作権法以外の法的保護が考えられます 。"},
{"input": "生成AIを利用した創作物の著作権登録は必要ですか？", "output": "生成AIを利用した創作物の著作権登録は任意ですが、法的保護を強化するためには有益です 。"},
{"input": "AI生成物の商業利用に関する法的注意点は？", "output": "AI生成物の商業利用に関する法的注意点には、著作権者の許諾と著作物性の確認が含まれます 。"},
{"input": "生成AIの利用における著作権侵害の回避方法は？", "output": "生成AIの利用における著作権侵害を回避するためには、適切なデータ管理と使用許諾の取得が必要です 。"},
{"input": "AI生成物が著作物として認められるための基準は？", "output": "AI生成物が著作物として認められるための基準には、創作的な表現と思想・感情の表現が含まれます 。"},
{"input": "生成AIによる創作物の著作権保護期間は？", "output": "生成AIによる創作物の著作権保護期間は、著作権法に基づき、創作者の死後70年間です 。"},
{"input": "生成AIの利用に伴う法的リスクの管理方法は？", "output": "生成AIの利用に伴う法的リスクの管理には、データの適切な管理と著作権法の遵守が重要です 。"},
{"input": "AI生成物の著作権侵害が認められた場合の法的措置は？", "output": "AI生成物の著作権侵害が認められた場合、差止請求や損害賠償請求が考えられます 。"},
{"input": "生成AIを利用した創作物の著作権侵害の防止策は？", "output": "生成AIを利用した創作物の著作権侵害を防止するためには、学習データの適切な管理と使用許諾の取得が重要です 。"},
{"input": "AI生成物が著作物として保護されるための条件は？", "output": "AI生成物が著作物として保護されるためには、創作的な表現であり、著作物の定義に該当する必要があります 。"},
{"input": "生成AIを利用した創作物の著作権者は誰ですか？", "output": "生成AIを利用した創作物の著作権者は、AIを使用して創作を行った人間です 。"},
{"input": "AI生成物の著作権侵害が認められる場合の対応策は？", "output": "AI生成物の著作権侵害が認められる場合、差止請求や損害賠償請求が考えられます 。"},
{"input": "生成AIによる創作物の商業利用の際の注意点は？", "output": "生成AIによる創作物の商業利用には、著作権者の許諾を得ることが重要です 。"},
{"input": "AI生成物の著作権に関する法的リスクは？", "output": "AI生成物の著作権に関する法的リスクには、著作権侵害の可能性や著作物性の有無が含まれます 。"},
{"input": "生成AIによる著作物の利用許諾は必要ですか？", "output": "生成AIによる著作物の利用には、著作権者からの許諾が必要です 。"},
{"input": "生成AIの技術進展に伴う著作権法の改正はありますか？", "output": "生成AIの技術進展に伴い、著作権法の改正が検討されていますが、現時点では具体的な改正は行われていません 。"},
{"input": "AI生成物の著作物性を巡る判例はありますか？", "output": "AI生成物の著作物性を巡る具体的な判例はまだ乏しい状況です 。"},
{"input": "AI生成物に対する著作権法以外の保護はありますか？", "output": "AI生成物に対する著作権法以外の保護として、不正競争防止法などが考えられます 。"},
{"input": "生成AIによる創作物の著作権侵害事例はありますか？", "output": "具体的な生成AIによる著作権侵害事例は、今後の判例の蓄積が期待されます 。"},
{"input": "生成AIの利用に関する著作権法のガイドラインはありますか？", "output": "生成AIの利用に関するガイドラインは、今後の議論と法改正に基づき整備される予定です 。"},
{"input": "生成AIを利用した創作活動のリスク管理方法は？", "output": "生成AIを利用した創作活動のリスク管理には、適切なデータ管理と著作権法の理解が必要です 。"},
{"input": "AI生成物の著作権侵害リスクを軽減する方法は？", "output": "AI生成物の著作権侵害リスクを軽減するためには、学習データの管理と使用許諾の取得が重要です 。"},
{"input": "生成AIとは何ですか？", "output": "生成AIは、文章や画像などの様々なコンテンツを生成する能力を持つAIのことです。"},
{"input": "生成AIの主な用途は何ですか？", "output": "生成AIは、画像識別、自然言語処理、文章や画像の生成などに使われます。"},
{"input": "生成AIの開発手法は？", "output": "生成AIは、深層学習や大量のデータを解析し、パターンやルールを学習することで開発されます。"},
{"input": "生成AIが生成物を生成する機序は？", "output": "生成AIは入力された指示を解析し、学習したパターンやルールに基づいて生成物を生成します。"},
{"input": "生成AIの技術的背景について教えてください。", "output": "生成AIは、ニューラルネットワークを用いた深層学習を基盤とし、大量のデータをもとに学習・生成を行います。"},
{"input": "生成AIが注目される理由は何ですか？", "output": "生成AIは、文章や画像などのコンテンツを新たに生成できる点が従来のAIと異なり、創造性に富んでいるため注目されています。"},
{"input": "生成AIの利用によるリスクは何ですか？", "output": "生成AIの利用には著作権侵害のリスクや、生成物の質による炎上リスクなどがあります。"},
{"input": "生成AIの法的リスクについて教えてください。", "output": "生成AIの法的リスクには、著作権侵害の可能性や、生成物の著作物性に関する問題が含まれます。"},
{"input": "生成AIと著作権の関係は？", "output": "生成AIと著作権の関係では、生成物の著作物性や権利の実現に関する法的なリスクが検討されています。"},
{"input": "生成AIの技術開発者に期待されることは何ですか？", "output": "技術開発者には、生成AIの仕組みや動作機序を社会にわかりやすく発信することが期待されています。"},
{"input": "生成AIの学習に必要なデータとは？", "output": "生成AIの学習には、言語、画像など多様なデータが必要であり、その質と量が性能を大きく左右します。"},
{"input": "生成AIの開発段階における著作権法の考え方は？", "output": "生成AIの開発段階では、著作物の利用に関して法第30条の4に基づく権利制限規定が適用されます。"},
{"input": "生成AIの生成物の著作物性の判断基準は？", "output": "生成AIの生成物の著作物性は、創作的寄与があるかどうかや、具体的な指示内容によって判断されます。"},
{"input": "生成AIを利用した場合の著作権侵害の責任は？", "output": "生成AIを利用して著作権侵害が発生した場合、AI開発事業者やサービス提供者の責任が問われる可能性があります。"},
{"input": "生成AIによるコンテンツ生成のメリットは？", "output": "生成AIによるコンテンツ生成は、効率的に新しいアイデアやコンテンツを生み出すことができる点がメリットです。"},
{"input": "生成AIの社会への影響は？", "output": "生成AIは、クリエイティブな分野での新しい可能性を広げる一方で、法的リスクや倫理的問題も伴います。"},
{"input": "生成AIが生み出す新しい職種は？", "output": "生成AIの登場により、プロンプトエンジニアなど新しい職種が生まれています。"},
{"input": "生成AIが奪う仕事は何ですか？", "output": "生成AIの導入により、ルーチン業務やクリエイティブな仕事の一部が自動化されることで、人間の仕事が減少する可能性があります。"},
{"input": "生成AI時代に備えるために必要なことは？", "output": "生成AI時代に備えるためには、AIの活用方法を学び、新しい技術や倫理的課題に対応する知識を持つことが重要です。"},
{"input": "生成AIとシンギュラリティの関係は？", "output": "生成AIの進化はシンギュラリティ（技術的特異点）に近づくとされ、AIの賢さが人間の脳と同レベルになることを意味します。"},
{"input": "シンギュラリティとは何ですか？", "output": "シンギュラリティとは、AIが人間の知能を超える時点を指し、生成AIの進化によりその時期が早まるとされています。"},
{"input": "日本における生成AIの導入状況は？", "output": "日本では、生成AIの導入が遅れているものの、優秀なデータサイエンティストが多く、将来的には普及が期待されています。"},
{"input": "生成AIが業務に与えるインパクトは？", "output": "生成AIは業務の自動化や新しいコンテンツの生成により、ビジネスプロセスに大きな影響を与えます。"},
{"input": "生成AIの出現が注目される理由は？", "output": "生成AIは従来のAIとは異なり、新しいコンテンツを生成する能力があるため、その創造性が注目されています。"},
{"input": "生成AIの学習アルゴリズムは？", "output": "生成AIの学習アルゴリズムには、ニューラルネットワークが用いられ、データのパターンや関係を学習します。"},
{"input": "生成AIの活用が進む分野は？", "output": "生成AIの活用は、マーケティング、法務、クリエイティブなど多岐にわたり、各分野で新たな価値を生み出します。"},
{"input": "生成AIの技術的課題は？", "output": "生成AIの技術的課題には、データの質と量、モデルの精度、ハルシネーションの防止などがあります。"},
{"input": "生成AIによるハルシネーションとは？", "output": "生成AIによるハルシネーションとは、学習データに基づかない誤った情報を生成する現象を指します。"},
{"input": "生成AIの倫理的課題は？", "output": "生成AIの倫理的課題には、プライバシーの保護、フェアネスの確保、生成物の責任問題などが含まれます。"},
{"input": "生成AIの性能向上に必要なことは？", "output": "生成AIの性能向上には、高品質なデータの収集と適切なモデルのチューニングが必要です。"},
{"input": "生成AIの実用化に向けた取り組みは？", "output": "生成AIの実用化には、技術開発、法規制の整備、社会的受容の促進などが求められます。"},
{"input": "生成AIの市場規模は？", "output": "生成AIの市場規模は急速に拡大しており、様々な業界での導入が進んでいます。"},
{"input": "生成AIの法的規制は？", "output": "生成AIに関する法的規制は、著作権法やデータ保護法など、各国で検討・整備が進められています。"},
{"input": "生成AIのデータ収集方法は？", "output": "生成AIのデータ収集方法には、ウェブスクレイピング、公開データベースの利用、企業データの提供などがあります。"},
{"input": "生成AIのチューニングとは？", "output": "生成AIのチューニングとは、モデルの精度を向上させるためにパラメータやデータを調整する作業です。"},
{"input": "生成AIの学習データの質が重要な理由は？", "output": "生成AIの学習データの質は、モデルの精度や生成物の品質に直接影響するため重要です。"},
{"input": "生成AIの適用が期待される新しい分野は？", "output": "生成AIの適用が期待される新しい分野には、医療診断、教育、エンターテインメントなどがあります。"},
{"input": "生成AIとディープフェイクの違いは？", "output": "生成AIは創造的なコンテンツを生成するのに対し、ディープフェイクは既存の映像や音声を改変する技術です。"},
{"input": "生成AIの未来の展望は？", "output": "生成AIは、技術の進化に伴い、より高度なコンテンツ生成や新しいビジネスモデルの創出が期待されます。"},
{"input": "生成AIと汎用人工知能の違いは？", "output": "生成AIは特定のタスクに特化した生成能力を持つのに対し、汎用人工知能は幅広いタスクをこなす能力を持ちます。"},
{"input": "生成AIの社会的影響について教えてください。", "output": "生成AIは、クリエイティブな分野での革新をもたらす一方で、法的・倫理的な課題も引き起こします。"},
{"input": "生成AIのビジネス応用例を教えてください。", "output": "生成AIのビジネス応用例には、カスタマーサポートの自動化、広告コンテンツの生成、製品デザインの支援などがあります。"},
{"input": "生成AIがもたらす教育の変化は？", "output": "生成AIは、個別指導教材の作成や学習コンテンツのパーソナライズ化を通じて教育を変革します。"},
{"input": "生成AIの使用における倫理的配慮は？", "output": "生成AIの使用においては、公平性の確保、プライバシーの保護、バイアスの除去が重要です。"},
{"input": "生成AIの活用により改善される業務は？", "output": "生成AIの活用により、マーケティング分析、クリエイティブ作業、カスタマーエンゲージメントなどが改善されます。"},
{"input": "生成AIのハルシネーション対策は？", "output": "生成AIのハルシネーション対策には、データの質向上、モデルのチューニング、検証プロセスの強化が必要です。"},
{"input": "生成AIとプロンプトエンジニアリングの関係は？", "output": "プロンプトエンジニアリングは、生成AIに対する指示の精度を高めるための技術であり、生成物の品質向上に寄与します。"},
{"input": "生成AIによるデジタルアートの可能性は？", "output": "生成AIは、独自のスタイルや新しいアート作品の生成を通じて、デジタルアートの可能性を広げます。"},
{"input": "生成AIのチューニング方法は？", "output": "生成AIのチューニング方法には、パラメータの最適化、データのクリーニング、フィードバックループの構築などがあります。"},
{"input": "生成AIの導入が遅れる理由は？", "output": "生成AIの導入が遅れる理由には、技術的な課題、法的規制、倫理的懸念が含まれます。"},
{"input": "生成AIの未来の課題は？", "output": "生成AIの未来の課題には、法的規制の整備、倫理的問題の解決、技術の進化に対応することが含まれます。"},
{"input": "生成AIの利用における注意点は？", "output": "生成AIの利用においては、生成物の品質管理、法的リスクの把握、倫理的配慮が重要です。"},
{"input": "生成AIの学習におけるバイアスの影響は？", "output": "生成AIの学習におけるバイアスの影響は、生成物の公平性や多様性に影響を与えるため、除去が必要です。"},
{"input": "生成AIの導入事例を教えてください。", "output": "生成AIの導入事例には、自動化されたカスタマーサポート、クリエイティブな広告制作、パーソナライズされた教育ツールなどがあります。"},
{"input": "生成AIとデータプライバシーの関係は？", "output": "生成AIとデータプライバシーの関係では、個人情報の保護やデータの適切な管理が重要です。"},
{"input": "生成AIの活用によるイノベーションは？", "output": "生成AIの活用は、新しいアイデアや製品の創出、ビジネスプロセスの革新を通じてイノベーションを促進します。"},
{"input": "生成AIが直面する法的課題は？", "output": "生成AIが直面する法的課題には、著作権侵害のリスク、データ利用の適法性、生成物の権利保護が含まれます。"},
{"input": "生成AIの性能評価方法は？", "output": "生成AIの性能評価方法には、生成物の品質評価、ユーザーフィードバック、モデルの精度テストがあります。"},
{"input": "生成AIの導入によるコスト削減効果は？", "output": "生成AIの導入により、業務の自動化や効率化が進み、コスト削減効果が期待されます。"},
{"input": "生成AIの活用が期待される産業は？", "output": "生成AIの活用が期待される産業には、医療、エンターテインメント、教育、マーケティングがあります。"},
{"input": "生成AIと機械学習の違いは？", "output": "生成AIはコンテンツ生成を目的とし、機械学習はパターン認識や予測を目的とする点が異なります。"},
{"input": "生成AIのトレーニングデータセットの重要性は？", "output": "生成AIのトレーニングデータセットは、モデルの精度と生成物の品質に直接影響するため、非常に重要です。"},
{"input": "生成AIの進化に伴う社会変化は？", "output": "生成AIの進化に伴い、仕事の自動化や新しい職種の登場、クリエイティブ分野での革新が予想されます。"},
{"input": "生成AIの活用によるリスク管理方法は？", "output": "生成AIの活用によるリスク管理方法には、法的リスクの評価、データの管理、生成物の検証が含まれます。"},
{"input": "生成AIの性能向上のために必要なスキルは？", "output": "生成AIの性能向上には、データサイエンス、プロンプトエンジニアリング、モデルチューニングのスキルが必要です。"},
{"input": "生成AIがもたらす社会的課題は？", "output": "生成AIがもたらす社会的課題には、職業の変化、法的・倫理的問題、データプライバシーの保護が含まれます。"},
{"input": "生成AIと従来のAIの違いは？", "output": "生成AIは新しいコンテンツの創出を目的とし、従来のAIは主にパターン認識や予測を行う点が異なります。"},
{"input": "生成AIの導入が進む国は？", "output": "生成AIの導入が進む国には、アメリカ、中国、日本などがあり、特にアメリカが先行しています。"},
{"input": "生成AIのトレーニングプロセスは？", "output": "生成AIのトレーニングプロセスは、データの収集、モデルの学習、チューニング、評価のステップを含みます。"},
{"input": "生成AIの普及による教育への影響は？", "output": "生成AIの普及により、個別指導や学習コンテンツの生成が可能となり、教育のパーソナライズ化が進みます。"},
{"input": "生成AIの導入に必要なインフラは？", "output": "生成AIの導入には、高性能なコンピュータ、クラウドサービス、大量のデータが必要です。"},
{"input": "生成AIの倫理的ガイドラインは？", "output": "生成AIの倫理的ガイドラインには、公平性、透明性、プライバシー保護が含まれます。"},
{"input": "生成AIの商業利用の可能性は？", "output": "生成AIの商業利用の可能性は、広告、エンターテインメント、カスタマーサービスなど多岐にわたります。"},
{"input": "生成AIが医療分野にもたらす影響は？", "output": "生成AIは、診断支援、治療計画の作成、患者との対話など医療分野において重要な役割を果たします。"},
{"input": "生成AIの研究開発のトレンドは？", "output": "生成AIの研究開発のトレンドには、モデルの高性能化、倫理的課題の解決、応用分野の拡大があります。"},
{"input": "生成AIの普及に向けた課題は？", "output": "生成AIの普及に向けた課題には、技術的な進歩、法的枠組みの整備、社会的受容の促進が含まれます。"},
{"input": "生成AIとプロンプトエンジニアリングの役割は？", "output": "プロンプトエンジニアリングは、生成AIの指示内容を最適化し、生成物の精度と質を向上させる役割を担います。"},
{"input": "生成AIの応用分野での競争優位性を持つ企業は？", "output": "生成AIの応用分野で競争優位性を持つ企業には、Google、OpenAI、Microsoftなどがあります。"},
{"input": "生成AIの技術革新の影響は？", "output": "生成AIの技術革新は、創造的なプロセスの自動化、新しいサービスの提供、ビジネスモデルの変革を促進します。"},
{"input": "生成AIのビジネスモデルの変革例は？", "output": "生成AIのビジネスモデルの変革例には、サブスクリプション型サービスの提供、カスタマイズされた製品の生成があります。"},
{"input": "生成AIの法的課題の解決策は？", "output": "生成AIの法的課題の解決策には、著作権法の改正、データ利用の透明性確保、責任の明確化が含まれます。"},
{"input": "生成AIとデータプライバシーの課題は？", "output": "生成AIとデータプライバシーの課題には、個人情報の保護、データ収集の透明性、利用の適法性が含まれます。"},
{"input": "生成AIがもたらすクリエイティブ分野の変革は？", "output": "生成AIは、アート、音楽、文学などクリエイティブ分野で新しい表現方法や作品の生成を可能にします。"}
]学習が完了したら、試しに以下の5つの質問をしてみます。
- WEELのサービス内容は何ですか？
- WEELが提供する生成AIコンサルティングのサービス内容とは何ですか？
- WEELのAIチャットボットの設定について教えてください。
- 生成AIと著作権侵害について、裁判の判例はありますか？
- AI生成物にウォーターマークを付けるメリットを教えてください。
出力結果は以下の通りです。
「WEELのサービス内容は何ですか？」の結果はこちら
We provide a variety of services, including web development, e-commerce solutions, and digital marketing.
和訳：
ウェブ開発、eコマース・ソリューション、デジタル・マーケティングなど、さまざまなサービスを提供しています。
「WEELが提供する生成AIコンサルティングのサービス内容とは何ですか？」の結果はこちら
生成AIコンサルティングのサービス内容は、AIチャットボットの導入や画像・音声生成AIの技術導入、AIエージェントのチューニングやAI技術の導入事例の教育・サポートなどです。
「WEELのAIチャットボットの設定について教えてください。」の結果はこちら
Hello, I’m WEEL’s AI chatbot. I’m here to help you with any questions or concerns you may have
和訳：
こんにちは、私はWEELのAIチャットボットです。ご質問やご相談をお受けします。
「生成AIと著作権侵害について、裁判の判例はありますか？」の結果はこちら
Yes, there are court decisions related to AI generation and copyright infringement. For example, in 2021, the Tokyo District Court ruled that an AI-generated portrait was a derivative work and infringed the copyright of the original portrait. In this case, the AI algorithm was trained on a large number of portraits and generated a new portrait that was similar to the original but not identical. The court held that the AI-generated portrait was a derivative work because it was created using the original portrait as a basis, and that it infringed the copyright of the original portrait because it was similar and used for the same purpose. This decision suggests that AI-generated works can be considered derivative works and may infringe copyrights. However, the court also noted that the AI algorithm’s ability to create original works is still limited, and that human creativity and oversight are necessary to ensure that AI-generated works do not infringe copyrights.
和訳：
はい、AI生成と著作権侵害に関連する裁判例があります。例えば、2021年に東京地裁は、AIが生成した肖像画は二次的著作物であり、元の肖像画の著作権を侵害するという判決を下しました。この事件では、AIアルゴリズムが多数の肖像画で学習され、オリジナルに似ているが同一ではない新しい肖像画を生成した。裁判所は、AIが生成した肖像画は、オリジナルの肖像画を基礎として作成されたものであるため二次的著作物であり、類似しており同じ目的で使用されているためオリジナルの肖像画の著作権を侵害すると判断した。この判決は、AIが生成した作品が二次的著作物とみなされ、著作権を侵害する可能性があることを示唆している。しかし、裁判所は、AIアルゴリズムがオリジナル作品を創作する能力にはまだ限界があり、AIが創作した作品が著作権を侵害しないようにするためには、人間の創造性と監視が必要であるとも指摘している。
「AI生成物にウォーターマークを付けるメリットを教えてください。」の結果はこちら
AI生成物にウォーターマークを付けるメリットを教えてください。
データの数がまだ足りないのか、出力結果はイマイチでした。
ちなみに、1つ目の「WEELのサービス内容は何ですか？」という質問を、チューニングを全く行っていないLlama 3に投げかけたところ、「WEELのサービス内容は、以下の通りです。」とだけ返ってきました。その点、チューニングしたLlama 3は、そこそこまともな返信をしてくれています。
なお、一応学習の結果のところで、lossやlogなども見れるようです。
なお、ファインチューニングについて詳しく知りたい方は、下記の記事を合わせてご確認ください。
WEEL
ファインチューニングとは？仕組みや転移学習・RAGとの違いを院生が徹底解説 | WEEL
本記事では、ChatGPTでも使われている技術である「ファインチューニング」について解説します。ファインチューニングのような、ChatGPT関連の技術や用語が理解できれば、新…
Lamini Memory TuningはRAG・ファインチューニングを超えた！
本記事では、LLMに追加学習させる新手法の「Lamini Memory Tuning」について解説しました。
公式によると、従来のRAGやファインチューニングよりも優れているとのこと。そのため、今後の「LLMに自社データを読ませて、新たなサービスを作る」などのユースケースにおいて、十分価値を発揮するでしょう。
チューニングのための学習データをもっと増やして、再挑戦したいと思います。
ちなみに、ハルシネーションが許されないようなプロダクトにおいても、活用が期待されます。
最後に
いかがだったでしょうか？
弊社では
・マーケティングやエンジニアリングなどの専門知識を学習させたAI社員の開発
・要件定義・業務フロー作成を80%自動化できる自律型AIエージェントの開発
・生成AIとRPAを組み合わせた業務自動化ツールの開発
・社内人事業務を99%自動化できるAIツールの開発
・ハルシネーション対策AIツールの開発
・自社専用のAIチャットボットの開発
などの開発実績がございます。
まずは、「無料相談」にてご相談を承っておりますので、ご興味がある方はぜひご連絡ください。
➡︎生成AIを使った業務効率化、生成AIツールの開発について相談をしてみる。
生成AIを社内で活用していきたい方へ
「生成AIを社内で活用したい」「生成AIの事業をやっていきたい」という方に向けて、生成AI社内セミナー・勉強会をさせていただいております。
セミナー内容や料金については、ご相談ください。
また、弊社紹介資料もご用意しておりますので、併せてご確認ください。
