GPB(生成AIナレッジシステム）というソリューション (2023/7/17)
GPBは、弊社用語であり、
Generative AI Pretrained knowledge system and Brains
の略です。
意味としては、
ナレッジを事前学習させる生成AIナレッジシステム、そして頭脳（ブレイン）として活用
となります。
ここで言うナレッジとは、社内情報や特定分野の情報です。
ブレインをBrainsと複数形にしているのは、会社、事業部、部門、個人という、色々な立場
におけるブレインとして活用することを意図しています。
通称は
生成AIナレッジシステム
生成AIナレッジブレイン
です。
概要としては、社内情報（機密情報含む）や特定分野情報（各種規程集、法律関連等）を
事前に学習させた社内専用学習モデルである機密情報言語モデル（
infomation Language Model、弊社用語）と公開されているLLM（大規模言語モデル）の両
方の言語モデルを見て、CLM(社内）を優先して最適な回答を返す仕組です。
公開情報（LLM側）は生成AIエンジン側に含みますが、学習内容をより確実にする為に、
敢えてCLM側に学習させるのも１つです。
全体イメージは以下概念図の通りです。
数式的に表現すると、
GPB = CLM + LLM
となり、最適回答を返したり、資料生成等、使用生成AI本来の機能を実現出来ます。
CLMをLLMと切り離しているのは、
・ LLMのバージョンアップ
・ 環境設定変更
・ システム拡張
・ LLMの入替
・ 複数LLM対応
等、LLM自体の運用環境が変わった時、CLMには手を加えず、プログラム（学習と運用）
の微調整のみの変更にして、CLMとLLMには出来るだけ手を加えなくても良い運用形態
（運用の合理化）にする為でもございます。（複数LLM対応は弊社で実施済）
CLMを前に持って来ているのは、CLMを優先して回答を生成していることを意味します。
生成AIの活用方法の１つとして、新たなソリューションとして、製造業・建設業・ヘルスケア
を中心に、全業種で生成AIを有効活用する仕組の１つとして今後展開して行く想定です。
CADやEXCEL同様、
GPBがないと仕事にならない
という時代になることを想定しています。
回答精度はＬＬＭ本体より格段に上がります。
（弊社OpenAI版検証プログラム”AACGPB/OpenAIで"は約９５％、
LLM本体は某調査で３２％）
回答時間はLLM単体とほぼ同じです。
GPBがない時の業務に比べると、数分、数日かかったものが２秒から４０秒位で済むの
で、劇的に時間短縮、リードタイム短縮が可能になります。
業務に必要な情報が即座に得られ、速やかに目的業務に移行出来るので、業務効率
が格段に上がります。
また、GPBはLLM本体の情報や機能を全て包含する仕組になっているので、GPB要件を
満たして、かつ将来性がある生成AIエンジンが望ましいことになります。
”GPB要件”は生成AI特集の”生成AIエンジンの選び方”や生成AIエンジン特集の”適性”
にて記載してございます。
将来性があるとは、GPBの根幹である学習、質問、回答等がマルチモーダル対応される
ことを期待出来るかどうか（ロードマップにある方が望ましい）を意味します。
GPBのコンセプトや仕組としては汎用なので、製造業GPB、事業部GPB、設計GPB、品証
GPB、物流GPB、建設業GPB、医療GPB、法律GPB、社訓GPB、社長GPB、家訓GPB等の
ように業種、部門、個別用途向けのGPBとしても有効活用に貢献させて戴きます。
（商標登録も出願中です）=>２０２４年９月６日 商標出願審査合格しました。