急速に進化するテクノロジーの中で、ラージ・ランゲージ・モデル（LLM）は、私たちのテクノロジーとの関わり方を変え、新たな可能性への扉を開く、主要なイノベーションとして登場した。
人工知能と有能な会話をするためのディープラーニングに基づく言語モデルのトレーニングは、教師あり学習技術、強化、文脈適応を組み合わせたエキサイティングな挑戦である。
ディープラーニングに基づく言語モデル（LLM）を搭載したバーチャルアシスタントは、テクノロジーとの関わり方を一変させた。
この記事では、LLMを育成し、卓越した体験を提供できるバーチャル・アシスタントを構築するための8つの重要な戦略を探る。
LLMを効果的に養成するための8つの重要な戦略
- 会話データトレーニング
LLMの会話スキルを向上させる最初のステップは、大量の会話データを提供することだ。 これには、さまざまなトピックや対話スタイルをカバーする対話やディスカッションが含まれる。 このデータは、アシスタントが幅広い問い合わせを理解し対応できるように、さまざまなトピックや状況をカバーするものでなければならない。
- 強化学習
係員が一貫した正確な応答をできるようになるには、監督下の訓練が不可欠である。 しかし、強化学習と組み合わせることで、より高いレベルに引き上げることができる。 ユーザーからのフィードバックや応答の質の評価を通じて、アシスタントは経験に基づいて応答を改善することを学ぶことができる。
- 高度なコンテキスト・モデリング
有意義な会話をするためには、文脈を理解することが重要である。 LLMは、現在のクエリだけでなく、以前の会話の文脈も理解できるように訓練されなければならない。 これにより、応答が適切であり、対話を通じて一貫していることが保証される。
- リアルタイム・ユーザー・フィードバック
ユーザーからのフィードバックは、バーチャルアシスタントにとって貴重な改善材料となる。 ユーザーがアシスタントの反応を評価し、フィードバックする簡単な方法を提供することは、モデルを継続的に調整し、その能力を向上させるのに役立つ。 これらの評価は、学習プロセス中にモデルを改良するためのフィードバック信号として使用することができる。
- 創造的な反応を生み出す
強力なバーチャルアシスタントは、正確なだけでなく、創造的で自然な応答を提供する。 LLMは、ロボットのような応答ではなく、人間が同じような状況でどのように応答するかを反映した応答を生成するように訓練されなければならない。 モデルは、攻撃的、不適切、誤解を招くような対応を避けることを学ばなければならない。
- 個々のユーザーへの適応
ユーザーには独自の会話スタイルや好みがある。 高度なLLMは、時間をかけて特定のユーザーに適応するように訓練することができる。 これは、モデルが同じユーザーと何度も対話し、その選択とフィードバックから学習することで達成できる。
- 多言語と文化の統合
強力なバーチャルアシスタントは、複数の言語や文化的背景を理解し、対応できなければならない。 そのためには、多言語データや多様な文化表現に関するトレーニングが不可欠だ。
- 厳格なテストと継続的な最適化
バーチャルアシスタントが導入されたら、厳密なテストが重要である。 潜在的な問題を特定して対処し、誤った回答を修正し、実際の使用結果に基づいてモデルを調整しなければならない。
eva：LLMのオーケストレーション
LLMはAIのマイルストーンであることが証明されており、その旅はエキサイティングで変革的な地形を約束する。 その未来は、絶え間ない改善、パーソナライゼーションの向上、実世界での応用、創造性と教育における極めて重要な役割によって特徴づけられる。
これらのモデルがより会話に習熟するにつれて、高度なバーチャルアシスタントからカスタマーサポートシステムまで、さまざまなアプリケーションでより重要な役割を果たすことができるようになるだろう。
NTTデータでは、技術革新とともに歩んでいます。だからこそ、私たちのevaプラットフォームは、複雑なやりとりを簡素化するLLMのためのオーケストレーターを開発したのです。
この新機能は、Azure OpenAIサービスなどのジェネレーティブAIツールへの呼び出しをオーケストレーションするプラットフォーム機能を強化し、これまでにないシンプルさとエレガントさで、より高度で複雑なタスクを簡単に処理できるようにします。
evaでは、Azure OpenAI（および他のベンダー）が提供するさまざまな生成AIモデルを使用して、コンテンツ生成、分類、データ処理など、さまざまなニーズに対応しています。
