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AIシステムの品質と成功率を向上させるReflection
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西岡 賢一郎 (Kenichiro Nishioka)
November 30, 2024
Technology
0
56
AIシステムの品質と成功率を向上させるReflection
機械学習の社会実装勉強会第41回 (
https://machine-learning-workshop.connpass.com/event/336915/
) の発表資料です。
西岡 賢一郎 (Kenichiro Nishioka)
November 30, 2024
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Transcript
AIシステムの品質と成功率を向上させるReflection 機械学習の社会実装勉強会 第41回 (2024/11/30) 1
自己紹介 名前: 西岡 賢一郎 X: @ken_nishi LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kenichiro-nishioka/ Facebook: https://www.facebook.com/kenichiro.nishioka
note: https://note.com/kenichiro YouTube: https://www.youtube.com/@kenichiro-nishioka 経歴 東京大学で位置予測アルゴリズムを研究し博士 (学術) を取得 東京大学の博士課程在学中にデータサイエンスをもとにしたサービスを提供する株式会社トライディアを 設立 トライディアを別のIT会社に売却し、CTOとして3年半務め、2021年10月末にCTOを退職 株式会社データインフォームド (CEO)・株式会社ディースタッツ (CTO)・CDPのスタートアップ (Sr. CSM) 自社および他社のプロダクト開発チーム・データサイエンスチームの立ち上げ経験 2
本日の課題認識 1. 通常のAIの課題 単一の応答に依存 回答の修正に人間が介入 2. 解決の方向性 人間の学習プロセスからヒントを得る 振り返り(Reflection)の重要性 システマティックな改善プロセス
3
人間の学習プロセスに学ぶ 1. 行動のみする人の特徴 とにかく行動するが、振り返りをしないタイプ 結果:アウトプットは早いが品質が低い 2. 自己反省をして改善する人の特徴 行動後に結果を振り返り、次に活かすタイプ 結果:徐々に改善・成長を実現 AIにもこの能力を実装することが重要
4
なぜAIにReflectionが必要か? AIの自己評価による品質向上 AIが自信の生成した回答を評価し,それを元に修正 人間が介入せずに回答を修正することができる 回答に応じて評価を柔軟に修正可能 初期プロンプトにすべての条件を書く必要がない 生成された回答に応じて評価・修正が可能 5
Reflection Agentのアーキテクチャ 生成された回答をLLMに評価させ修正する 6
エッセイ改善の例 初期エッセイ(抜粋) 環境保護は私たちの未来にとって重要です。 地球温暖化は深刻な問題です。 私たちは行動を起こす必要があります。 Reflectionプロセス 1. 評価:具体性不足、データ欠如 2. 改善案:統計データ追加、具体例提示
改善後 環境保護は、人類の持続可能な未来に不可欠です。 IPCC の2023 年報告によると、過去10 年で世界の平均気温は1.1 ℃上昇し、生態系に深刻な影響を及ぼしています。 例えば、北極圏の氷床面積は年間約13% の割合で減少し... 7
デモ: ビジネスアイディア生成Agent Reflection Agentのやること テーマに沿ってビジネスアイティアを生成 投資家目線で批評・修正点の提示 投資家からのフィードバックを元にビジネスアイディアを修正 ソースコード https://github.com/knishioka/machine-learning- workshop/blob/main/langchain/reflection_agent.ipynb
8
Reflection Agentの実務活用例 1. カスタマーサポート Before: 一般的な応答 After: 過去の類似ケース参照による最適解提示 2. 技術文書作成
Before: 基本的な仕様書 After: エッジケースを考慮した包括的文書 3. コードレビュー Before: 表面的なチェック After: セキュリティ面も含めた多角的レビュー 9
今後の展望:Reflectionの進化 1. 現在のReflection(反省者型) 行動後の振り返りと改善 エラー検出と修正 品質向上の実現 2. 将来の発展(戦略的行動者型) 事前の仮説設定と計画立案 結果予測に基づく最適化
自律的な意思決定と改善 10
結論:ReflectionがもたらすAIの進化 1. 品質向上 エラー率の低減や一貫性の向上や文脈理解の深化が期待できる 2. 効率化 人間が介入する必要がなくなり,作業時間の短縮ができる 3. 発展の可能性 戦略を練る高度な自己改善能力などを設けることにより,より人間に近いシステ
ムとなる 11
お問い合わせ お仕事の依頼・機械学習・LLMの実装のご相談は、X, LinkedIn, Facebookなどで DMをください 機械学習を社会実装する仲間も募集中!! 12