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公開：2024-12-03

Preferred NetworksがPLaMo Primeを提供開始、コンテキスト長が4倍に拡大し翻訳機能も向上

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• PFNがフラッグシップモデル「PLaMo Prime」を提供開始
• コンテキスト長が4,000から16,000に拡大
• RAG用途と翻訳機能の性能が大幅に向上

Preferred NetworksがPLaMoの新モデル「PLaMo Prime」を提供開始

Preferred Networks社は2024年12月2日、子会社のPreferred Elements社が開発する国産フルスクラッチLLM「PLaMo」の新モデル「PLaMo Prime」の提供を開始した。PLaMo Primeは8月に公開されたPLaMo βの機能を大幅に改善し、扱えるコンテキスト長を約4,000から約16,000まで拡大している。^[1]

PLaMo Primeの技術的な改善点として、RAG（Retrieval Augmented Generation）用途における性能が大きく向上し、外部ソースから取得した情報を推論時に動的に組み込むことが可能になった。この機能により、最新のデータを使用した根拠のある回答の生成や、公開データに含まれない機密情報の活用が実現している。

さらにPLaMo Primeでは、英語と日本語のテキストデータを豊富に学習させることで翻訳機能の性能も向上した。長文の翻訳や複数回の翻訳の際に毎回指示文を入力する必要がなくなり、コンテキスト長の拡大と相まって、より柔軟な翻訳が可能となっている。

PLaMo Primeの性能改善まとめ

PLaMo Primeの詳細はこちら

RAGについて

RAGとは「Retrieval Augmented Generation」の略称で、外部ソースから取得した情報を推論時に動的に組み込む技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• モデルの知識を最新データで補完可能
• 信頼性の高い情報源に基づく回答が可能
• 機密情報やセンシティブな情報の活用が可能

RAGは従来のLLMが抱える訓練時の知識凍結やハルシネーション（幻覚）といった課題を解決する技術として注目を集めている。PLaMoのRAG機能は、RetrieverとGenerator（LLM）の2つの主要コンポーネントで構成され、複数のドキュメントから関連情報を抽出して適切な回答を生成することが可能だ。

参考サイト

1. ^ Preferred Networks. 「PLaMo Primeリリースにおける機能改善 - Preferred Networks Research & Development」. https://tech.preferred.jp/ja/blog/plamo-prime-release-feature-update, (参照 24-12-03).

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