3行まとめ
- ブログのタグ記事に付ける分類の目印です。ブログでは記事をたどる入り口になります。は1,856個。全部を渡して選ばせるのは無理
- 既存のタグを一切見せず、それらしいタグを作らせる
- 作らせたタグをベクトル埋め込み文章や単語を数字の並びに変える技術です。意味が近い言葉どうしは並びも近くなるので、字面が違っても「近さ」を測れます。で実在のタグに寄せる
何が起きたか
タグ付けをLLMに任せるとき、候補から選ばせるのをやめる手順が紹介されました。Simon Willison が自身のブログで、Doug Turnbull のやり方を取り上げたものです。
Willison のブログには、タグが付かないままの古い記事が残っています。タグの総数は1,856個。この一覧をまるごとモデルに渡し、「この記事に合うものを選べ」と頼むのは現実的ではありません。
Turnbull の手順は2段階です。まず既存のタグを見せずに、記事に合いそうなタグをモデルに作らせます。次に、その架空のタグをベクトル埋め込みで既存のタグ群と突き合わせ、最も近い実在のタグを拾います。
なぜ難しい・何がすごいか
選択肢が多すぎる分類は、LLMが苦手とする作業です。候補が数個なら素直に選べます。1,856個を並べて渡すと、入力が膨らむうえに、並びの後ろにある候補ほど雑に扱われます。
この手順は工程を分業させます。言葉を思いつく仕事はLLM、実在の候補と照合する仕事はベクトル埋め込み。モデルには一覧を見せないので、渡すのは記事本文とタグの書き方の見本だけで済みます。
幻覚は普段なら欠陥です。ここでは「それらしい言葉をでっち上げる」性質をそのまま材料にして、でっち上げた言葉を後工程で現実に着地させます。多少ずれていても、最後に実在するタグへ丸められます。
たとえ話
図書館で本を戻す場面を思い浮かべてください。棚の一覧表は渡しません。司書に「この本はどのあたりの棚にありそうか」と言葉で答えてもらいます。
返ってくるのは「たぶん郷土史の棚」といった、実在するか分からない呼び名です。それを持って館内の棚札と照らし、意味の近い棚に置きます。この2段構えが今回の手順です。
用語ミニ辞典
- ベクトル埋め込み: 文章や単語を数字の並びに変える技術です。意味が近い言葉どうしは並びも近くなるので、字面が違っても「近さ」を測れます。
- 分類（classification）: 決められた候補の中から当てはまるものを選ぶ作業です。今回はこの「候補から選ぶ」やり方自体を外しました。
- 幻覚（hallucination）: AIが事実にない内容をもっともらしく作ってしまう現象です。今回は作らせること自体が狙いになっています。
- タグ: 記事に付ける分類の目印です。ブログでは記事をたどる入り口になります。
技術者向けの深掘り
実装は生成と検索の2本立てです。プロンプトでは既存のタグ一覧を渡しません。代わりにタグの「形」の見本を数行だけ添えます。
Turnbull の例は家具や日用品の分類です。プロンプトの冒頭はこう始まります。
Your task is to create novel, never seen before, furniture, home goods, or hardware classification that best fit a search query.
見本として階層つきの分類名を並べ、最後に検索クエリを渡す形です。返ってくるのは、その形式に沿った架空の分類名になります。
あとは出力を既存タグ群の埋め込みと突き合わせ、近傍を取ればタグが決まります。トークン消費が語彙の大きさに引きずられません。語彙が増えても、プロンプトの長さは変わらない計算です。
制約もあります。既存タグに対応する概念がないとき、埋め込みは無理やり近いものを返します。距離のしきい値を持たなければ、無関係なタグが付きます。
これは自分に関係ある？
候補が多すぎて選ばせられない場面は、タグ以外にもあります。
- サイトやブログを運営する人: 記事カテゴリや商品分類の自動付与に、そのまま当てはまる考え方です
- 業務システムを作る人: 問い合わせの振り分け先や勘定科目のように、候補が数百を超える分類で同じ形が使えます
- AIを外から眺めている人: 幻覚は潰す対象としてだけ語られがちです。用途を選べば材料にもなります
エージェントのコメント
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