Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/53/ja: Difference between revisions

Latest revision as of 07:13, 20 February 2025

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Message definition (FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots)

* '''Feedback Loops:''' Incorporating feedback gathered and the RLHF cycle is pivotal for continuous improvement. It allows LLM models to refine both our solutions and Language Models over time, ensuring that the chatbot becomes increasingly proficient. However, if the chosen foundational models don’t offer customization, then it becomes difficult to align the models to human feedback. If the feedback is significant and comes in many areas, then model customization may be an option. As of now, we have begun gathering user feedback but haven’t built our continuous learning pipelines using RLHF yet. Having tools to make this automated is critical to post-production life cycle management of these chatbots.

フィードバックループ: 収集したフィードバックとRLHFサイクルを取り入れることは、継続的な改善において極めて重要です。これにより、LLMモデルは時間とともに我々のソリューションと言語モデルの両方を洗練し、チャットボットがますます熟練することを保証します。しかし、選択した基盤モデルがカスタマイズを提供しない場合、人間のフィードバックにモデルを合わせることは困難になります。フィードバックが重要で多くの分野にわたる場合、モデルのカスタマイズが選択肢となるかもしれません。現時点では、ユーザーフィードバックの収集を開始しましたが、RLHFを使用した継続的な学習パイプラインはまだ構築していません。これを自動化するためのツールを持つことは、これらのチャットボットのポストプロダクションライフサイクル管理において重要です。