RAGを活用した迅速なAI導入

多くの企業にとってAIはイノベーションの最優先事項になりつつあります、とミーナ氏は述べています。個人的に金融サービス、技術分野、さらには医療業界のお客様とも多く関わってきましたが、彼らはAIの全面的な導入に非常に積極的で、そこに多くの価値を見出しているだけでなく、自分たちの専門分野をさらに前進させる手段として捉えています。

 
LLMとRAGモデルが初期導入者を支援する方法

ミーナ氏は、「企業は、AIの2つの関連分野である大規模言語モデル（LLM）とリトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーション（RAG）を積極的に取り入れようとしている」と述べています。

RAGは、企業のコア知識やデータベースを最適に活用することで、ユーザーが情報に基づいた意思決定を行う支援をします。RAGは、大規模で扱いにくいデータセットを、よりコンパクトで整理されたベクトル化されたデータに変換し、リアルタイムでも素早く効率的に最適化およびアクセスできるようにします。

RAG、リトリーバル・オーグメンテッド・ジェネレーションは、大規模言語モデルの出力を最適化する技術です。とミーナ氏は説明しています。もともとの訓練データ以外の信頼性の高い知識ベースやデータベースを統合することで、企業の特定のデータセットを取得し、構造化されたデータベースや非構造化データとして利用することができます。

この新しいカスタマイズされたデータへのアクセスと使用方法は、初期導入を加速させています。特にChatGPTなどの多くの新しいアプリケーションやユースケースが、多くの業界で企業の変革を助けています。ミーナ氏は、「RAGはテキストや音声を認識し、書かれた言葉の意味を理解し、研究結果からドメインに特化した知識で応答することで顧客を支援できます」と述べています。

AMD EPYC™、Ryzen™、およびその他のZen Coreアーキテクチャに基づいたCPUは、新しいAIモデル、アプリケーション、ユースケースのための重要なインフラストラクチャです。初期のAI導入者は、LLMとRAGを利用して新しいアプリケーションを開発し、既存の顧客との関係を深め、新しい顧客を獲得し、内部リソースの最適化と拡大を図っています。EPYCがどのようにAI、特にRAGをサポートしているかについて詳しくは、こちらをご覧ください。

LLM、RAGのアプリケーションと導入の課題

LLMおよびRAGのアプリケーションは、多くの業界に役立ちます。ミーナ氏は、AMDの顧客がこれらのモデルをどのように利用しているかの例として、レコメンデーションシステム、製品販売のパーソナライズ、コンテンツの作成と管理、データ分析とインサイト、カスタマーサービスおよびサポートを挙げました。ミーナ氏は、LLMやRAGに対する期待が高まっている中で、導入には課題も伴うと述べています。RAGおよびLLMモデルは大規模で複雑であり、かなりの処理能力とAIの専門知識が必要です。ミーナ氏と私は、企業が直面する課題について話し合いました。具体的には、プライバシーとセキュリティ、データやモデルの偏り、関連する倫理的および法的な問題、AIモデルの品質と精度、既存のワークフローへの統合とスケール、データセットに関するトレーニングと慣れ、オープンソースAIモデルの使用、そしてコスト管理です。

  
AMDが企業のRAGおよびLLM導入の課題を克服する支援

AMDは、企業が自社の特定のニーズに合わせたLLMおよびRAGソリューションを導入するための支援ができるユニークな資格を持っています。また、AMDは企業がその過程で直面する課題にも対応できます。ミーナ氏は、AMDのZenアーキテクチャ、AIの専門知識、エンドツーエンドのパイプラインを強調しています。

「特にRAGのようなエンドツーエンドのパイプラインにおいて、私たちはAMDのAIポートフォリオを最大限に活用できます」と述べています。

EPYCやRyzenのCPUを含むZen Coreアーキテクチャは、高いコア数、先進的なセキュリティ、エネルギー効率、スケーラビリティ、効率性により、これらの新しいAIソリューションのための重要なインフラストラクチャです、とミーナ氏は述べています。AMDは、クラウドプロバイダーや巨大なデータセンターとのパートナーシップ、ソフトウェアスタックの管理、事前構成されたソフトウェアライブラリ、オープンソースモデルのカスタマイズ、モデルの効率性と精度をバランスさせる新しい技術など、顧客ごとに深いAIの専門知識を提供しています。

AIモデルの最適化：効率性と精度のバランス

重要な課題の一つは効率性と精度のバランスを取ることです、とミーナ氏は説明しています。AMDは、効率性と精度を確保するために企業と協力しています。「RAGモデルのサイズを無限に拡大し続けることはできません。コンピュートやメモリのフットプリントのコストが増加し、これらのモデルを訓練または展開するためのサイクルも増えていくからです」と述べています。

ミーナ氏は、LLMおよびRAGの開発において「低精度」技術、例えば量子化やモデル蒸留といった方法が、AMDの企業顧客が精度を損なうことなく効率性を実現することを可能にしていると説明しました。これにより、企業はLLMおよびRAGモデルのコストと精度のバランスを取ることができます。

これらの新しいソリューションに興奮しています。AMDがどのようにLLMおよびRAGを活用して企業が競争力を持つために支援できるかについて、さらに詳しく知ることができます。私たちのディスカッション全体については、こちらをご覧ください。