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Microsoft、Bingチャットボットに採用された「Prometheus」モデルについて解説

Microsoftは今月初め、ChatGPT AIをベースにした新しいBingを発表した。本日、新Bingの利用範囲をモバイルデバイスとSkypeに拡大することを明らかにした同社だが、新しいBingに採用されている新たな技術である「Prometheus」モデルに関して、同社はあまり積極的に発信してこなかった。だが今回、Microsoft Bingチームのエンジニアリング責任者であるJordi Ribas氏は、この新たなPrometheusに関するいくつかの興味深い情報を共有している。

Ribas氏によると、すべては2022年の夏に始まったという。OpenAIはMicrosoftに次世代のGPTモデルを共有したが、Ribas氏はそれがまさに「ゲームチェンジャー」であると感じたようだ。それは、そのわずか数カ月後に公開されたChatGPTに採用されたGPT-3.5よりもはるかに強力で、「合成、要約、チャット、創造などの能力が大幅に向上」していたという。Ribas氏はこの新しいモデルを見て、新たなGPTモデルをBingに統合できれば、長く複雑で自然なクエリを含むあらゆるクエリに対して、より正確で完全な検索結果を提供できるのではと考えた。

ただし、新たなGPTモデルもChatGPTで指摘されていたように、他の大規模言語モデル(LLM)と同様に、特定の時点のデータでトレーニングされているため、新たな情報には対応できないのが問題だった。そこで、Ribas氏は、Bingのバックエンド機能と組み合わせることで、よりリッチで適切、かつ正確なユーザー体験を実現できると考えた。その結果として誕生したのが、Prometheusモデルだ。

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具体的には、Bingの新鮮で包括的なインデックス、ランキング、回答結果と、OpenAIの最も進んだGPTモデルの創造的推論能力を組み合わせた、Prometheusと呼ぶ独自技術を開発しました。Prometheusは、BingとGPTの力を活用し、Bing Orchestratorというコンポーネントを通じて内部クエリのセットを繰り返し生成し、与えられた会話のコンテキスト内でユーザーのクエリに対して正確でリッチな答えを提供することを目指します。すべて数ミリ秒のうちに。このPrometheusが生成した回答をチャットアンサーと呼んでいます。

Ribas氏によると、このようにBingからBing Orchestratorを介して、チャットボットのAIによる正確な回答を提供する方法を、グラウンディングと呼ぶそうだ。

Bingのグラウンディング技術のおかげで、Prometheusは、ユーザーが簡単にクリックしてそれらのソースにアクセスし、情報を確認できるように、チャットアンサーの文章に引用を統合することも可能です。これらのソースにトラフィックを送ることは、健全なWebエコシステムにとって重要であり、Bingのトップゴールの1つであり続けています。

ただし、グラウンディングの有用性の半面、問題点もあり、Ribas氏はこの適用に関してMicrosoftの果たすべき役割を共有している。

グラウンディングは目覚ましいイノベーションであるとはいえ、新しい技術ですから、不正確な情報をさらに減らし、攻撃的で有害なコンテンツを防ぐなど、責任を持って適用する方法を考える必要があります。そのため、新しいBingプレビューの重要な目標は、Prometheusをさらに改善するためのユーザーフィードバックを収集することです。

今月初めに新しいBingが公開されて以来、Microsoftにはその精度について多くのフィードバックが寄せられていることは明らかです。Ribas氏によると、近い将来、Prometheusモデルは、Bing経由で送られてくる根拠データを現在の4倍に増やし、それによりチャットの回答がより正確になるはずだという。

また、Ribas氏は、新しいBingのローンチ前に、これまでのBing検索のユーザーエクスペリエンスを維持するか、すべてチャットベースの新しいUXに切り替えるかについて議論があったと書いている。と述べている。

デザインチームはこの課題に取り組み、何度も繰り返した後、検索とチャットをひとつのインターフェイスに統合し、ユーザーがページ内のUX要素をクリックするか、上下にスクロールまたはスワイプするだけで簡単に切り替えられる新しいUXを開発しました。

Bingチームは、新バージョンで人々が必要な情報を探す時間を短縮するだけでなく、検索をより楽しくすることを望んでいると、Ribas氏は述べている。


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