AI駆動型知識システムの開発において、RAGとFNの比較以外にも有益な方法はあるか？
この研究では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）とFN（Fine-tuning）がAI駆動型知識システムの開発において重要であることが示されました。しかしながら、他の有益な方法も存在します。例えば、アンサンブル学習を活用することで、複数のモデルを組み合わせてより高度な性能向上を実現することが考えられます。さらに、異なる言語モデルやアーキテクチャを組み合わせることで新たな洞察や効果的な解決策を見つける可能性もあります。
また、トランスフォーマー技術や自己教師付き学習手法を導入することで、より効率的かつ精度の高い知識システムの構築が可能です。さらに、ドメイン特化型のデータセットやタスク固有の文書集合を活用してモデルを訓練し直す方法も検討されるべきです。
これらの追加手法やアプローチは既存のRAGやFN手法と組み合わせて利用することで、より優れた知識システム開発へ貢献する可能性があります。