LLM で真の価値を創造する

LLM で真の価値を創造する

タイムスタンプ：28年2023月11日53:XNUMX AM
ソースノード： 2906364

2023 年半ば、コンピューティングの世界は、GPT4/ChatGPT プレミアムや StarChat などの大規模言語モデル (LLM) の出現に興奮しています。 これらのモデルでできることとできないこと、およびそれらをビジネス上の利点にうまく適用する方法を理解するのは簡単ではありません。 現世代 LLM の特性に関する新たな研究を分析し、それらをうまく適用するには採用する必要がある戦略の概要を説明することが重要です。 

LLM は、言語に応じて言語を出力するという点で特別です。 モデルが何らかのテキストで刺激されると、応答として関連するテキストが生成されます。 これは、インターフェースを持っている LLM と誰でも簡単に対話できることを意味し、多くの LLM はチャット インターフェースを通じて公開されています。 このため、AI テクノロジーとしての LLM の開発は、AI の機能に対する一般の認識に突然かつ重大な影響を与えました。 
 
LLM を理解する 

 LLM が行う唯一のことはテキストを消費し、テキストを生成することですが、テキストの生成が非常に優れているため、モデルは操作しているテキストを推論し、理解しているように見えます。 自然言語と AI の研究に携わる多くの人々が、LLM の機能を理解し、調査するために熱心に取り組んできました。 現世代のモデルの限界を特定し、おそらくそれらを迎えた最初の興奮を和らげるべきであることを実証する文献が増えています。 最先端の LLM に対する現在の制限リストをまとめ、その重要性と、AI へのアプローチとしての LLM の根本的な欠陥であることが判明する可能性の両方を評価することが重要です。 他の研究では、LLM の技術的制限の一部が調査されています。  

ただし、現在の LLM 動作のいくつかの簡単な例で検証された制限を確認し、セキュリティや知的財産の問題などの非技術的な制約を分析しました。 テクノロジーの限界を確認したら、LLM 革命が生み出す機会から最大の価値を生み出すために、テクノロジーをどのようにうまく適用できるか、企業が何に焦点を当てるべきかを検討できます。 

成功への道 

特定された弱点によるリスクを管理しながら、新世代の LLM の疑いのない価値にアクセスしたい組織にとって、成功への道は定義できます。 この成功への道は、LLM の使用を、明確に指定され制御された機能を提供するコンポーネントに制限するか、制御と説明責任の適切なインフラストラクチャに埋め込むかの間にあります。 

将来の LLM によって、現在この新世代モデルの無制限の使用を妨げている問題が解決される可能性があります。 たとえば、LLM は、比較的近い将来に効果的に計画できるように (変流器を超えて) 再設計される可能性があります。 技術的には、これができない根本的な理由はないようですが、計算能力へのさらなる驚くべき投資が必要になるのは確かです。  

構成的推論、オウム返し、セキュリティなどの他の制限は、さらに扱いにくいようです。 進歩が続くかどうかに関係なく、電子メール、データベース、Web ブラウザーなど、はるかにシンプルで成熟した予測可能なテクノロジはすべて、依然として洗練されたアプリケーション パターンと管理制御を必要としているということを考慮する価値があります。 LLM が何か違うことが証明される可能性は低いと思われます。 

最新世代の LLM の多くで実証されている自然言語インターフェイスにより、特に LLM、より一般的には AI の力に多くの人々が目覚めました。 そのため、私たちはそのようなアプローチの主な制限のいくつかを特定し、同時にこれらの問題の一部を軽減し、最終的に LLM の導入を成功させることができる実装に関する推奨事項を作成しました。 ただし、このようなソリューションを実装するためのビジョン、投資、熟練したチームの必要性がなくなるわけではないことに注意する必要があります。 

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