今回の番組では、大規模言語モデル（LLM）の進化や、その性能を引き出すための最先端技術「Retrieval Augmented Generation（RAG）」にフォーカスします。RAGの概要や実際の活用例はもちろん、検索した文脈が不十分な場合に生じる“幻覚（Hallucination）”という課題、その対策として『十分な文脈』という新しい考え方について、カリフォルニア大学サンディエゴ校やGoogleの研究者らによる最新の研究論文をもとに解説します。番組中盤では、RAGを導入した際に起こりがちな誤答や、その原因を特定する方法に注目。さらに、大規模モデルでも起こりうる「不十分文脈」への対処法や、モデル自体の自信度を活用した「Selective Generation」の仕組みを紹介し、実運用でのメリットや注意点も掘り下げます。最後には、企業や専門分野でRAGを利用する際に知っておきたいリスク管理や責任分担のポイントなど、より実践的な視点から議論を展開。AIの可能性と課題をバランスよく押さえつつ、エンジニアやビジネス関係者はもちろん、AIに興味を持つすべてのリスナーにヒントをお届けする内容となっています。ぜひ番組を通じて、一歩先を行くAIの世界を一緒に学んでみませんか。https://arxiv.org/abs/2411.06037