普段AIを使うあなたの生活に　栄養ドリンク的な記事

こんにちは！

今日は、最近話題のAI技術「SimRAG」について＋その他もろもろ…
お話ししてみようと思います。
でも、難しい話

まず
SimRAGって何ぞや？って思う人も多いかもしれませんね。
そもそも普段からＡＩを使っているけど、ＡＩの大元となったものってなに？って話から
お話したいと思います。

このnoteを書こうと思ったきっかけは、
「12月にnoteが200円分のポイントを配布していたから」です。
なに？汚い手法だって？
そうかもしれない。
でも
私もこの200ポイントをどこで使おう。期限も迫ってるしどうしよう！
と
困っていた訳ですよ。

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実は私も最初は「シムラグ？なんだそれ？」って感じでした（笑）

SimRAGは、簡単に言うと、すごく賢いAIアシスタントみたいなものなんです。
でも、普通のAIアシスタントとは少し違うみたいです

例えば、私が「今日の夕飯何作ろうかな？」って悩んでいるとします。
普通のAIアシスタントなら、「カレーはいかがですか？」とか「パスタがおすすめです」みたいな、一般的な答えを返してくるかもしれません。

でも、SimRAGはもっと賢い

私の好みや、冷蔵庫の中身、季節、その日の気分なんかも考慮して、「今日は寒いから、冷蔵庫に残っている大根と人参を使って、あったかい味噌汁はどうですか？」なんて提案してくれるかもしれないんです。

ん？ここで思ったことが、「Geminとかiもその提案してくれるんじゃない？」
そうだね。
その辺は普段使ってるAI、GeminiやGPTとかも進化してるということなのかな？

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確かに、GeminiやGPTも日々進化していて、以前よりもはるかに複雑な質問や、よりパーソナライズされた回答ができるようになってきています。
SimRAGとGeminiなどの違いをもう少し深堀りしてみましょう。

• 専門知識の深さ: SimRAGは、特定の分野（例えば、医療や科学）の専門知識を深く学習しており、その分野に関する質問に対して、より正確で詳細な回答を提供することができます。一方、GeminiやGPTは、幅広い知識を持っていますが、専門分野に特化した知識は必ずしも深いとは言えません。

• 自己学習能力: SimRAGは、新しい情報を取り入れて自ら学習し、性能を向上させることができます。これは、SimRAGが特定の分野に特化しているため、その分野に関する新しい研究結果やデータを取り入れることで、より正確な回答を提供できるようになることを意味します。

• パーソナライズ: SimRAGもGeminiやGPTも、ユーザーの過去の行動や好みを学習して、よりパーソナライズされた回答を提供しようとしますが、SimRAGは、専門知識を活かして、より高度なパーソナライゼーションを行うことができます。例えば、医療分野のSimRAGであれば、ユーザーの病歴や症状に基づいて、より適切なアドバイスを提供できるかもしれません。

まとめると、

• GeminiやGPT: 幅広い知識を持ち、汎用的に使えるAIアシスタント

• SimRAG: 特定の分野に特化し、専門的な知識に基づいた高度な回答を提供できるAIアシスタント

例え話でいうと、

• GeminiやGPT: 「カレーはいかがですか？」「パスタがおすすめです」など、一般的な食事の提案をする

• SimRAG: 「今日は寒いから、冷蔵庫に残っている大根と人参を使って、あったかい味噌汁はどうですか？」のように、個人の状況や好み、季節などを考慮した、より具体的な提案をする

なぜSimRAGのようなAIが必要なのでしょうか？

それは、より専門的な知識や高度な判断が必要な場面が増えているから
例えば、医療分野では、患者一人ひとりの状態に合わせて最適な治療法を提案する必要があります。SimRAGのようなAIは、このような複雑な問題に対処する上で、人間の専門家にとって強力なツールとなる可能性を秘めています。

AI技術は日々進化しており、SimRAGのような新しい技術が次々と登場しています。これらの技術をどのように活用していくかは、私たち人間の課題でもあります。AIの力を借りて、より豊かな生活を送ることができるように、AIの開発と利用に関する議論を活発に行っていくことが重要です。

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「どうやってそんなに賢くなったの？」
SimRAGの秘密は「大規模言語モデル（LLM）」という技術にあるんです。

LLMって聞くと難しそうですよね。
でも、簡単に言うと、すっごくたくさんの本を読んだ人みたいなものなんです。

私たちが学校とかで勉強するように、LLMもインターネット上のたくさんの情報を「勉強」している

そして、その膨大な知識を使って、人間みたいに文章を理解したり、新しい文章を作ったりできる

例えば、私が音楽を作るときのことを考えてみましょう。

私が「明るい感じのポップスを作りたいな」と思ったとします。
そのとき、頭の中では過去に聴いた明るいポップス曲や、音楽理論の知識、そして自分の経験などが組み合わさって、新しいメロディーが生まれてくるんです。

LLMも同じように、たくさんの情報を組み合わせて、新しい答えを作り出すんです。

でも、ここで一つ問題が。
LLMは確かにすごいんですが、時々間違った情報を出してしまうことがあるんです。

例えば、私が「最新のヒット曲を教えて」と聞いたとします。
LLMは学習した時点での情報しか持っていないので、去年のヒット曲を「最新」だと勘違いして教えてくれるかもしれないんです。

そこで登場するのが、SimRAGの「RAG」という部分なんです。

RAGは「Retrieval-Augmented Generation」の略なんですが、ちょっと難しいですよね。
簡単に言うと、「調べて答える」という意味です。

つまり、SimRAGは単に覚えている情報だけで答えるんじゃなくて、必要に応じてインターネットで最新の情報を調べてから答えてくれるんです。

これって、私たちが日常生活でやっていることとよく似ていますよね。

例えば、友達から「今度の休みに遊びに行こうよ」って誘われたとします。
その時、私たちは頭の中にある情報（行ったことのある場所、好きな食べ物など）を思い出すだけじゃなくて、スマホでおすすめのスポットを調べたりしますよね。

SimRAGも同じように、持っている知識と新しく調べた情報を組み合わせて、最適な答えを作り出すんです。

さて、ここまで読んでくれた皆さん
少し話が方向転換しますが、
私は料理が
なかなか好きになれない。
冷凍食品に頼りがち
でもたまに「よし、料理にチャレンジしてみよう！」って思う。

自炊を始めた最初の頃は本当に大変でした。
YouTubeで料理動画を見たりしながら、少しずつ上達していきました。

そう、これって