メモ：ArXivで最近のトレンドをNotebookLMで眺める

先日、副産物で得られた論文のアブスト集をNotebookLMに入れてみたら快適でした。もともとデータセット作成のテストだった*1のですが、使えそうなのでそこだけ切り出します。今回の手順は、

ArXivから任意のキーワードで検索しアブストを入手する。
50000文字以下になるように分割してNotebookLMに投入できるmarkdown形式にする。
ついでに、gemini-flashを使ってまとめも作成する。
出来たmarkdownをNotebookLMに投入して好きなように使う。

です。簡単です。

Gemini-flashでまとめさせると、Promptを完全に制御できるので比較的思い通りの結果が得られます。ところが、試してみるとNotebookLMでは文書がどういう性格（もしくは素性）のものかが、正確に伝わりません。論文リストだけしかないテキストなので、そりゃなんなのか分からないのでしょう。したがって、多少文章を追加してレポート形式にして簡潔させるといいのでしょう。もちろん、このままでもNotebooLMの各種機能は便利なので、チャットしながら検索結果の理解を深めることができます。NotebookLMではドキュメントを投入するだけで更新を検知できないようです。今後、GoogleDriveであれば更新したら再読み込みする機能が追加されると、さらに捗りそうです。

以下、出力例です。

Gemini-flashの出力

日付順最新で1ページ目をGemini-flashでまとめさせます。

Retrieval Augmented Generation の最近の技術トレンド

提供された論文リストから、Retrieval Augmented Generation（RAG）に関する最近の技術トレンドを以下のように要約することができます。

1. 汎用性と効率性の向上:

URAvatar は、携帯電話スキャンから現実的なアバターを作成する手法を提案し、照明条件に依存しない汎用的なアバター生成を実現しました。リアルタイムレンダリングとグローバルイルミネーションの効率的な統合によって、より自然で没入感のあるアバター体験を可能にします。

EgoMimic は、人間のエゴセントリックビデオデータを活用することで、ロボットの操作スキルを向上させるイミテーションラーニングフレームワークです。人間の動きをより直接的にロボットに適用することで、複雑なタスクの学習をより効率的に行うことができます。

TabM は、パラメータ効率的なアンサンブル手法により、表形式データに対する深層学習モデルの精度と効率性を向上させます。従来の深層学習モデルに比べて、少ないパラメータで高い性能を実現することが可能です。

2. より自然で複雑な生成:

DEMO は、テキストからビデオを生成する際に、テキストエンコーディングと条件付けをそれぞれコンテンツとモーションに分解することで、より自然な動きを持つビデオを生成します。テキストの解釈と生成を強化し、静的な出力の問題を解消するアプローチです。

DiffPano は、大規模なパノラマビデオテキストデータセットと球面エピポーラ対応の拡散モデルを活用することで、テキストから一貫性のある多様なパノラマ画像を生成します。360度の画像生成を可能にし、より没入感のあるVR/AR体験を提供します。

LingGen は、パワーズ法マスクを使用した新しい制御可能なテキスト生成手法です。複数の言語属性を同時に制御することができ、より多様で精度の高いテキストを生成することができます。

3. より正確なモデリングと理解:

Geometric Diffusion Bridge (GDB) は、幾何学的状態の進化を正確に予測するための新しい生成モデルフレームワークです。確率的なアプローチにより、初期状態と目標状態を橋渡しし、複雑なシステムにおける幾何学的状態の変化を正確にモデル化します。

GeoSplatting は、3Dガウシアン・スプラッティングに明示的な幾何学的ガイダンスと微分可能なPBR方程式を追加することで、物理的に正確な逆レンダリングを実現する手法です。従来の3DGS手法よりも精度の高い表面ノーマルのモデリングが可能になります。

SelfCodeAlign は、コード生成のための新しい自己整合学習パイプラインです。人間の注釈なしで、大規模言語モデルがコード生成の指示をより良く理解できるようにします。

4. 効率性と一般化能力の向上:

Learning Video Representations without Natural Videos は、自然動画を使わずに合成動画と自然画像から動画表現を学習する手法です。自然動画データの利用に制限されることなく、より効率的かつ柔軟な動画表現学習を可能にします。

Understanding Optimization in Deep Learning with Central Flows は、深層学習における最適化をより深く理解するための新しいツールであるセントラルフローを導入します。最適化の挙動をモデル化し、学習過程の理解を深めることができます。

Thought Space Explorer (TSE) は、大規模言語モデルの推論能力を向上させるための新しいフレームワークです。思考空間を拡張し、より複雑な推論タスクを解決することを可能にします。

これらのトレンドは、Retrieval Augmented Generation の分野が、より汎用性、効率性、自然さ、正確さを追求し、さまざまな分野での応用範囲を拡大していくことを示唆しています。

大学生にもわかりやすい説明:

Retrieval Augmented Generation（RAG）は、外部知識ベースから関連情報を検索して、より質の高い文章やコンテンツを生成する技術です。近年、この分野では、以下のような技術的な進歩が見られます。

リアルタイムレンダリングや人間の動きを直接活用するなど、効率的で汎用性の高いモデルが開発されています。

複雑な言語属性を制御できるようになったり、テキストからより自然な動きを持つ動画を生成できるようになったりと、生成の質が向上しています。

物理的な法則を考慮したモデリングや、大規模言語モデルの思考能力を向上させるための研究が進められています。

これにより、RAGは、より自然で洗練された文章の生成、よりインタラクティブなコンテンツの創作、複雑なデータ分析など、さまざまな分野で活用される可能性を秘めています。

NotebookLMの出力

NotebookLMに4つに分割したmarkdownファイルを投入してメモ化しました。

大学生にもわかるRetrieval Augmented Generation（RAG）の最近の技術トレンド

残念ながら、提供されたソースには、Retrieval Augmented Generation（RAG）に関する具体的な記述がありません。しかし、ソースから関連する技術トレンドをいくつか抽出し、大学生にも理解しやすいように解説することで、RAGへの理解を深めるヒントを提供できるかもしれません。

1. 大規模言語モデル (LLM) の台頭

提供されたソースでは、多くの論文が大規模言語モデル (LLM) の利用について言及しています。LLMは、膨大なテキストデータで学習され、多様な自然言語処理タスクで高い性能を発揮します。

例えば、CodeScribe（ソース）は、LLMを用いてコードの翻訳、言語間の相互運用性の実現、コードベースの検査を支援するツールです。

また、Gemini（ソース）のようなマルチモーダルLLMは、画像認識とテキスト生成を組み合わせ、手書き文書のOCRに高い精度で対応できることを示しています。

これらのLLMの進歩は、RAGにとっても重要な要素となります。RAGは、LLMの知識ベースを外部情報源で強化することで、より正確で信頼性の高い情報生成を可能にする技術です。LLMの性能向上は、RAGの精度向上にも直結すると考えられます。

2. マルチモーダル化

提供されたソースでは、テキスト情報だけでなく、画像、音声、センサーデータなど、多様なモダリティを統合的に扱う研究が多く見られます。

マルチモーダルLLMであるGemini（ソース）は、顔画像から年齢、性別、感情などの属性を認識するタスクにおいて、従来の画像認識モデルを上回る性能を示しています。

ロボット制御の分野でも、事前学習済みビジョン言語モデル (VLM)（ソース）を用いることで、画像とテキストの両方からロボットの行動を学習する研究が進んでいます。

RAGにおいても、マルチモーダル化は重要なトレンドです。例えば、テキスト情報に加えて、画像や音声などの情報も検索対象に含めることで、より多様な情報ニーズに対応できるRAGシステムの開発が期待されます。

3. 特定タスクへの特化

提供されたソースでは、特定のタスクに特化したモデルの開発も盛んに行われています。

TabM（ソース）は、テーブル型データに特化した深層学習モデルであり、従来のモデルよりも高い精度と効率性を実現しています。

音声言語モデルのための音声トークナイザDC-Spin（ソース）は、音声認識タスクに特化した設計により、高精度な音声認識を可能にしています。

RAGにおいても、特定のタスクに最適化されたモデルの開発が重要です。例えば、医療分野の文献検索に特化したRAGシステムや、法律文書の分析に特化したRAGシステムなどが考えられます。

RAGへの応用可能性

上記で紹介した技術トレンドは、RAGの性能向上や応用範囲拡大に繋がる可能性があります。

LLMの進化は、RAGの基盤となる言語理解・生成能力を向上させます。

マルチモーダル化により、RAGはテキスト以外の情報源も活用できるようになり、より広範な情報ニーズに対応できます。

特定タスクへの特化により、RAGは各分野の専門知識を効果的に活用し、より高度なタスクをこなせるようになります。

これらの技術トレンドを踏まえ、RAGは今後ますます進化し、様々な分野で活躍することが期待されます。

注記: この回答は、提供されたソースを基に、RAGへの応用可能性について考察したものであり、RAGに関する直接的な記述はソースには含まれていません。

気になることも聞いてみると・・・

大量のドキュメントをRAGで利用する場合に適用できる方法

提供されたソースから、大量のドキュメントをRAGで利用する場合に適用できる方法として、以下の3つの提案を抽出しました。

1. ドキュメントレベルの知識グラフ構築

ソースは、深層学習モデルが大量のデータから複雑なパターンを学習できることを示唆しています。大量のドキュメントを扱うRAGでは、これらのドキュメントから知識グラフを構築することが有効と考えられます。

知識グラフは、エンティティとそれらの関係をグラフ構造で表現したものです。ドキュメント内の重要な概念やエンティティを抽出し、それらの関係をグラフ化することで、ドキュメントの内容を構造化できます。

ソースでは、深層学習を用いて無線通信ネットワークにおけるビームフォーミングを最適化する手法が提案されています。これは、複雑なシステムを最適化するために大量のデータと深層学習を活用できることを示唆しています。

ソースでは、コードベース全体を対象としたコード変換手法が提案されています。これは、大規模なデータセットに対する深層学習モデルの適用可能性を示唆しています。

ソースでは、医療スキーママッチングにおいて、LLMプログラムが合成されたインコンテキストデモンストレーションを通じて自己改善することを示しています。これは、RAGシステムにおいても、自己学習によって知識グラフを精緻化できる可能性を示唆しています。

このように、深層学習と知識グラフを組み合わせることで、RAGは大規模なドキュメント群から効率的に知識を獲得し、より高度な質問応答やテキスト生成タスクに対応できる可能性があります。

2. マルチモーダル情報の統合

ソースは、画像などのマルチモーダル情報を統合することで、モデルの性能が向上することを示しています。

ソースでは、顔属性認識タスクにおいて、マルチモーダルLLMが従来の画像認識モデルを上回る性能を示しています。これは、画像情報とテキスト情報を組み合わせることで、より正確な認識が可能になることを示唆しています。

ソースでは、3Dオブジェクト検出タスクにおいて、2D画像のみを用いた学習が有効であることが示されています。これは、異なるモダリティ間で情報を転移できる可能性を示唆しており、テキストと画像の両方を統合するRAGシステムにも応用できる可能性があります。

大量のドキュメントには、テキスト情報だけでなく、画像、音声、動画などのマルチモーダル情報が含まれている場合も多いです。RAGシステムにおいても、これらのマルチモーダル情報を統合的に処理することで、より包括的な理解と情報検索が可能になります。

3. パラメータ効率の高いモデルの採用

ソースでは、テーブル型データに対する深層学習モデルのパラメータ効率を高める手法であるTabMが提案されています。

TabMは、パラメータ効率の高いアンサンブル学習を用いることで、従来のモデルよりも高い性能を実現しています。これは、限られた計算資源でも高性能なモデルを構築できることを示唆しており、計算コストが課題となるRAGシステムにも有効です。

大量のドキュメントを扱うRAGでは、モデルのサイズが大きくなり、計算コストが増大する傾向があります。パラメータ効率の高いモデルを採用することで、計算資源の制約を緩和し、RAGシステムの実用性を高めることができます。

結論

大量のドキュメントをRAGで利用する場合、知識グラフ構築、マルチモーダル情報統合、パラメータ効率の高いモデル採用などが有効な方法として考えられます。これらの技術を組み合わせることで、RAGは大量のドキュメントから効率的に知識を獲得し、様々なタスクでより高精度な結果を出力できる可能性があります。