LENCHI_講演資料のわかりにくいところ

2024-12-08 以下はChatGPT o1 pro modeが生成した

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【講演資料に対するo1からの指摘（わかりにくい箇所と改善提案）】

RAG（Retrieval-Augmented Generation）

指摘：RAGという略語だけでは何を指すか分かりづらい

補足案：

「RAGは、LLMが外部のデータベースから情報を検索し（Retrieval）、その結果をもとに出力を生成（Generation）する手法です。これにより、LLMは一般的な知識に加え、特定の領域や個人用データから必要な情報を動的に取り込み、より精度の高い応答を返すことができます。」

コモディティのLLM

指摘：「コモディティ」という表現は馴染みのない人もいる

補足案：

「コモディティのLLM」とは、特別な調整や追加学習が行われていない、汎用の状態で利用可能な標準的なLLMを指します。みんなが同じモデルを使うだけでは差別化が難しいため、個別の知識ベースを組み合わせて独自性を出すことが求められます。

ズーム機能（Kozaneba等）

指摘：ズーム機能が何をもたらすのか不明確

補足案：

「ズーム機能により、アイデア群を俯瞰したり、特定の領域に拡大して詳細を検討したりできます。これによって、全体像と部分的な詳細の両方を行き来しやすくなり、アイデア整理や問題解決が円滑になります。」

ブロードキャスティングとブロードリスニング

指摘：対比が初見で分かりにくい

補足案：

「ブロードキャスティングとは、一方向に多人数へ情報を発信すること、たとえばテレビやラジオ放送を指します。一方、ブロードリスニングは、多くの人の発言や意見を効率的に要約・整理し、双方向的な理解や対話を可能にする新しいコミュニケーションのあり方です。」

コンテキストウィンドウ

指摘：用語が馴染みづらい

補足案：

「コンテキストウィンドウは、LLMが一度に参照できるテキスト量の上限を意味します。これが大きいほど、長い議論や大量のテキストを一貫した文脈で処理できるため、より複雑な要求や長期にわたるプロジェクトの記憶を維持した対話が可能になります。」

【講演資料（アーカイブ）】