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iwashi / Yoshimasa Iwase
@iwashi86
NTTドコモビジネスでEM(育休中)。その他に、早稲田大で非常勤講師、#
fukabori
#.fmの中の人、書籍翻訳者。 AI、マネジメント、Dev、PdM、Agile、HRに関する学びをポストしています。 発言は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません。 Amazonアソシエイト・プログラム参加者。
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iwashi / Yoshimasa Iwase
@iwashi86
2026.08.09 06:00
コストが100分の1の安価なオープンモデルを事後学習し、検索タスクでGPT-5.6 Solと同等の性能を出す手法を述べている。(プロダクト宣伝の記事でもあるので、そこは注意) ・かつてのRAGは単発検索だった ・だが、現在はエージェントが自律的に検索を繰り返すアプローチへ移行している ・ただ、GPT-5.6 Solなどの最先端モデルでこれを行うと、1リクエストに10秒以上かかりコストも高すぎる ・一方で、100倍安価なオープンモデルはそのままでは推論能力が足りない ・そこで、検索などの特定タスクに特化し、オープンモデルを強化学習で事後学習させるアプローチが有効 ・記事中では、開発したCastformを使っている ・で、社内の既存ドキュメントから学習用タスクを自動生成した ・学習時にはAIが検索を何度も繰り返すため、数千の並列タスクが走りデータベースに瞬間的な高負荷がかかる ・ここはNeonの動的なオートスケーリングを利用し、スパイク負荷を効率的にさばいて対処した
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