zChunkはビッグモデルを活用してインテリジェントなセマンティック・チャンキングを行う
zChunkはZeroEntropyが開発した新しいチャンキング戦略で、そのコアテクノロジーは先進的な大規模言語モデルであるLlama-70Bに基づいています。従来の固定長チャンキングや単純なルールベースのチャンキングとは異なり、zChunkはビッグモデルによって生成されたインテリジェントなヒントによってセマンティックチャンキングを実現します。このアプローチにより、システムは表面的な特徴のみに頼るのではなく、文書コンテンツの深い意味構造を理解することができます。実際には、zChunkはコンテンツ単位を分割するために特別な「セグメント」タグを挿入し、各チャンクが完全で独立した意味情報を含むようにします。
この技術の革新性は、ビッグ・ランゲージ・モデルの意味理解能力を文書処理の分野に導入することである。文脈を分析することで、Llama-70Bは、法律文書の「セクション」での分割のような、文書内の論理的な分割点を特定することができる。このインテリジェントな理解ベースのチャンキングは、複雑な専門文書の処理に特に適しており、意味的連続性を扱う従来の手法の限界を効果的に解決することができる。テストデータによれば、このチャンキングアプローチはLegalBenchConsumerContractsQAデータセットにおいて、従来のチャンキングアプローチよりも有意に優れたS/N比を示し、良好な性能を示した。
この答えは記事から得たものである。zChunk: Llama-70Bに基づく一般的な意味的チャンキング戦略について
