LLMのチャットボットアプリを作っているが、チャンキングについてネットで調べてもあまり意味がわからなかったので、自分なりにわかりやすくまとめてみました。
長文を処理する際に LLM がテキストを分割する理由
- 処理能力の限界
- コンテキストの保存
処理能力の限界
LLM には、一度に処理できるテキスト量に制限があります。この制限は、モデルのアーキテクチャや利用可能なコンピューティングリソースなどの要因に基づいています。テキストを小さなチャンクに分割することで、LLM は情報をより効率的に処理することができます。
例）
処理能力の限界: LLM を人間の作業メモリに例えると分かりやすいでしょう。一度に大量の情報を与えられたら、人はすべてを記憶するのが難しくなります。同様に、LLM に大量のテキストを一度に与えると、処理能力を超えてしまう可能性があります。テキストをチャンクに分割することで、LLM は一度に処理できる情報量を減らし、処理効率を向上させることができます。
コンテキストの保存
LLM が一度に全体のテキストを処理できたとしても、文書全体のコンテキストを維持するのが難しい可能性があります。テキストを特定のアイデアやセクションに焦点を当てたチャンクに分割することで、LLM はテキストの異なる部分間の関係をよりよく理解することができます。
例）
LLM は言語を理解するのが得意ですが、複雑なアイデアや長い論理の連鎖を追うにには能力が足りていません。テキストを特定のトピックや議論に焦点を当てたチャンクに分割することで、LLM は全体の情報の流れを追跡しやすくなります。これは、本の各章を要約してから、全体の話の内容を理解しようとするようなものです。
まとめ
長文をチャンクに分割することで、LLM は処理能力の限界を克服し、質問応答、要約、またはさまざまなクリエイティブなテキスト形式の生成などのタスクでより良い結果を達成することができます。
初めての記事でかなりAIを使って書きましたが、コメント等もらえると嬉しいです。